Vaporware en producción: cómo los productos de nota de prensa rompen sistemas reales

Qué es realmente el vaporware (y qué no lo es)

Vaporware es un producto o característica anunciada públicamente sin una vía fiable y verificable hacia la entrega. A veces nunca se envía. Más a menudo se envía como algo más estrecho, más lento, menos integrado o menos soportable de lo que la nota de prensa implicaba. El punto clave no es “llegó tarde.” El punto clave es te pidieron tomar decisiones como si ya existiera.

Hay una diferencia entre:

• Deslizamiento normal: una característica existe internamente, tiene código funcional y el proveedor está lidiando con QA/regulatorio/soporte.
• Vapor estratégico: la característica se anuncia principalmente para congelar un mercado, frenar la rotación o contrariar el lanzamiento de un competidor—sin una implementación que realísticamente cumpla la afirmación.
• Vapor accidental: ingeniería creyó que era factible, y luego la física, la complejidad o la integración aparecieron y se sentaron.

Desde la perspectiva SRE, la etiqueta importa menos que el comportamiento: trata la funcionalidad no enviada como inexistente. No “probablemente pronto.” No “beta.” No “vimos una demo.” Inexistente hasta que puedas ejecutarla, observarla y soportarla.

Verdad seca: una demo del proveedor es una actuación, no una medición. Tu trabajo es convertirla en una medición.

Broma #1 (corta, relevante): El roadmap es el único artefacto en tech que se vuelve menos preciso cuanto más colorido es.

Por qué el vaporware sigue ocurriendo en TI corporativa

Vaporware no es solo “marketing haciendo marketing.” Es un equilibrio creado por incentivos:

1) Los anuncios son más baratos que la entrega

Un comunicado cuesta casi nada. Entregar una característica fiable cuesta tiempo de ingeniería, QA, documentación, formación de soporte, herramientas operativas y—lo peor—mantenimiento continuado. Si la dirección puede obtener impacto en ingresos solo con el anuncio, la tentación es obvia.

2) Los compradores a menudo compran narrativas, no capacidades

Los flujos de procurement premian la comparabilidad. Los proveedores responden con casillas. Las casillas premian las grandes afirmaciones. Y de repente “multi-region active-active, zero RPO” aparece al lado de “soporta SNMP.” La realidad no es tan ordenada.

3) Los equipos técnicos son arrastrados a compromisos previos

El momento más peligroso es cuando la dirección pregunta a ingeniería: “¿Podemos asumir que esto existirá para Q3?” Ahí es cuando la arquitectura se vuelve rehén del calendario de otro.

4) El sistema inmune corporativo es débil ante el optimismo

El optimismo suena a impulso. El escepticismo suena a “bloqueo.” En muchas organizaciones, el escéptico tiene razón y aun así pierde—hasta que producción demuestra que estaba en lo correcto en público.

5) La integración es donde las promesas van a morir

La mayoría de las afirmaciones de vaporware no son imposibles en aislamiento. Son imposibles cuando se combinan con todo lo demás que el producto ya hace: cifrado, snapshots, replicación, cuotas, aislamiento multi-tenant, telemetría, cumplimiento de auditoría y “funciona con nuestro identity provider.”

Hechos históricos y contexto que realmente puedes usar

Algo de contexto ayuda porque el vaporware repite patrones. Aquí hay puntos concretos que vale la pena recordar (no nostalgia, solo reconocimiento de patrones prácticos):

1. El término “vaporware” se difundió a principios de los años 80 en la prensa de computación personal, cuando los proveedores pre-anunciaban productos para frenar a competidores.
2. Los pre-anuncios se convirtieron en un arma competitiva cuando la distribución y actualización de software era lenta; capturar mindshare temprano importaba tanto como enviar el producto.
3. La era empresarial de los 90 normalizó la venta de “futuros”: grandes contratos se negociaban en compromisos de roadmap, no solo en capacidad actual.
4. La atención antimonopolio a veces aumentó la cautela del proveedor respecto a los pre-anuncios, pero nunca los eliminó; la práctica solo se volvió más cuidadosamente redactada.
5. La era cloud revivió el vaporware en una forma nueva: “region coming soon”, “service preview” y características en “waitlist” que se usan en arquitecturas mucho antes de ser GA.
6. Los proveedores de almacenamiento históricamente sobreprometieron en ratios de dedupe y compresión, porque las cargas de trabajo varían y los benchmarks sintéticos facilitan mentiras.
7. “Zero downtime migration” ha sido una afirmación recurrente por décadas; las migraciones reales están limitadas por el comportamiento de la aplicación, no solo por la tubería de almacenamiento.
8. Las hojas de ruta de seguridad son un punto frecuente de vaporware: “immutable backups”, “air-gapped recovery” y “ransomware protection” llegan a menudo incompletas u operativamente frágiles.
9. Los estándares abiertos han sido usados como escudos de marketing: “S3-compatible” y “Kubernetes-native” pueden significar niveles muy distintos de compatibilidad.

Fíjate en el tema: el vaporware prospera donde la verificación es difícil. Si no puedes probarlo rápido, es más probable que te vendan una historia.

Modos de fallo operativos: cómo el vaporware rompe sistemas

Modo de fallo A: La arquitectura depende de primitivas no enviadas

El error más caro es cuando diseñas algo que requiere una característica concreta—escrituras cross-region, snapshots consistentes, gestión de claves transparente, lo que sea—y luego descubres que el producto real no puede hacerlo, o no puede hacerlo bajo tus restricciones.

Patrón de diagnóstico: el “workaround temporal” se convierte en permanente y desarrolla dientes: cron jobs, scripts frágiles, pasos manuales, excepciones en auditorías y conmutaciones de emergencia tipo Rube Goldberg.

Modo de fallo B: Se trata la “Beta” como una característica soportada

Beta no es una etapa de madurez; es una etapa de responsabilidad limitada. Los proveedores a menudo dicen “soporte limitado.” En la práctica significa: on-call limitado, urgencia de corrección baja y documentación que parece escrita durante un viaje en taxi.

Modo de fallo C: Se abandonan los requisitos no funcionales

El anuncio cubre el throughput, pero no la observabilidad. O cubre cifrado, pero no la rotación de claves. O cubre “immutable”, pero no el legal hold, el registro de accesos ni los flujos de recuperación. Producción requiere los bordes aburridos.

Modo de fallo D: La deuda de integración va directo a ops

Cuando un proveedor dice “integra con tu ecosistema”, tu ecosistema siempre es más grande de lo que ellos piensan. Identidad, networking, DNS, proxying, auditoría, ticketing, backups, monitoring, asignación de costes. La brecha se convierte en tu código pegamento. El pegamento se convierte en tu pager.

Modo de fallo E: Procurement te ata antes de que llegue la realidad

Los compromisos plurianuales basados en características futuras son clásicos. Cuando la característica se retrasa o entrega menos, ya estás migrando datos a la plataforma, formando personal y reescribiendo runbooks. Los costes de cambio son ahora una jaula.

Aquí está el axioma operativo: si una afirmación de producto no puede validarse en tu entorno con tu ruta de datos, no es una capacidad—es un riesgo.

Una cita, porque sobrevive auditorías y reuniones de presupuesto. La idea de Kim (Gene) se expresa frecuentemente así; paraphraseo para ser honesto:

Idea parafraseada (Gene Kim): La fiabilidad no es una característica que se añade después; es una propiedad que diseñas e incorporas al sistema desde el principio.

Guía de diagnóstico rápido: encuentra el cuello de botella

Esta guía es para el momento cuando “la nueva plataforma” está desplegada y algo va mal: picos de latencia, colapso de throughput, la conmutación por fallo no conmute, o una función prometida se comporte como un rumor. Necesitas una respuesta rápida: ¿es la aplicación, el host, la red, el almacenamiento o la pieza faltante del producto?

Primero: confirma qué está realmente desplegado

• Revisa versiones, módulos habilitados, estado de licencia y feature flags. La mitad de los “incidentes por vaporware” son “existe pero no en tu SKU/region/build”.
• Verifica que no estás leyendo documentación de marketing mientras ejecutas el firmware del trimestre pasado.

Segundo: identifica el síntoma dominante

• Latencia (sobre todo latencia cola) suele significar contención, encolamiento o escrituras síncronas.
• Techos de throughput a menudo significan un único punto de estrangulamiento: NIC bonding, un core ocupado, una profundidad de queue, un nodo gateway.
• Anomalías de consistencia suelen significar capas de caché o semánticas de replicación más débiles de lo asumido.
• Fallos en la conmutación con frecuencia significan que la prevención de split-brain está haciendo su trabajo—a costa de disponibilidad—o que tus dependencias no fueron incluidas.

Tercero: prueba el data path en aislamiento

• Benchmark disco local vs almacenamiento en red vs gateway de objetos.
• Mide con herramientas que muestren IOPS, distribución de latencias y uso de CPU.
• Siempre captura el comando, la salida y los detalles del entorno. Si no, discutirás sensaciones.

Cuarto: mapea la “función prometida” a comportamiento observable

• “Immutable” significa que no deberías poder borrar o sobrescribir objetos/blocks dentro del período de retención—incluso como admin.
• “Active-active” significa dos rutas de escritura independientes sin un primary oculto.
• “Zero RPO” significa que puedes matar un sitio a mitad de escritura y aun así la escritura está comprometida en otro lugar con semánticas definidas.

Quinto: decide rápido—arreglar, mitigar o revertir

Si el producto no puede cumplir un requisito innegociable, no “optimices.” Revierte y renegocia. La optimización es para sistemas que son fundamentalmente correctos. El vaporware es incorrección fundamental con chaqueta.

Tareas prácticas de verificación (con comandos)

Estas son tareas reales que puedes ejecutar durante due diligence, POCs o respuesta a incidentes. Cada una incluye: comando, qué significa la salida y la decisión que tomas. Son centradas en Linux porque la producción es así.

Task 1: Confirmar kernel y básicos del OS (evitar bugs de perf fantasma)

cr0x@server:~$ uname -a
Linux app01 6.5.0-14-generic #14-Ubuntu SMP PREEMPT_DYNAMIC x86_64 GNU/Linux

Significado de la salida: La versión del kernel impacta NVMe, pilas TCP, io_uring y comportamiento de sistemas de archivos. “El proveedor probó en 5.4” importa si estás en 6.5.

Decisión: Si tu kernel difiere significativamente de la matriz de soporte declarada por el proveedor, alinea versiones para el POC o trata los resultados como no reproducibles.

Task 2: Verificar versión y build del producto (al marketing le gusta la ambigüedad)

cr0x@server:~$ cat /etc/vendor-storage/version
VendorStorageOS 3.2.1-build.4587

Significado de la salida: Estás ejecutando un build específico; “3.2” en las slides no es un número de build.

Decisión: Si la característica prometida requiere “3.3+”, detén la discusión arquitectónica hasta que puedas ejecutar esa versión.

Task 3: Comprobar estado de licencia o habilitación (las funciones desaparecen aquí)

cr0x@server:~$ vendorctl license show
License: ENTERPRISE
Features:
  replication: enabled
  immutable-snapshots: disabled
  s3-gateway: enabled
  kms-integration: enabled

Significado de la salida: La función no está “faltando”, está deshabilitada por licencia. Eso sigue contando como “no disponible para ti”.

Decisión: O bien actualizas la habilitación como parte del contrato o rediseñas asumiendo que la función no existe.

Task 4: Verificar DNS y ruteo a los supuestos endpoints “multi-region”

cr0x@server:~$ dig +short storage-global.example.internal
10.40.12.10

Significado de la salida: “Global endpoint” resuelve a una IP. Eso no es global; es un único VIP con gabardina.

Decisión: Si la HA depende de failover por DNS, exige tiempos de failover probados y comportamiento de caché, o pásate a un enfoque anycast/load-balancer que controles.

Task 5: Observar ruta de red y problemas de MTU (latencia que se disfraza de almacenamiento)

cr0x@server:~$ ip -br link
lo               UNKNOWN        00:00:00:00:00:00
ens160           UP             00:50:56:aa:bb:cc
ens192           UP             00:50:56:dd:ee:ff

Significado de la salida: Las interfaces están up. No prueba jumbo frames ni offloads correctos, pero es una línea base.

Decisión: Si esperabas una NIC dedicada de almacenamiento y no está presente, para y arregla el entorno antes de benchmarkear.

Task 6: Comprobar pérdida de paquetes en la red de almacenamiento

cr0x@server:~$ ping -c 20 -i 0.2 10.40.12.10
PING 10.40.12.10 (10.40.12.10) 56(84) bytes of data.
64 bytes from 10.40.12.10: icmp_seq=1 ttl=63 time=0.421 ms
64 bytes from 10.40.12.10: icmp_seq=2 ttl=63 time=0.389 ms
...
--- 10.40.12.10 ping statistics ---
20 packets transmitted, 20 received, 0% packet loss, time 3811ms
rtt min/avg/max/mdev = 0.362/0.401/0.463/0.024 ms

Significado de la salida: Sin pérdida, RTT submilisegundo—bien. Si ves pérdida o jitter, el almacenamiento parecerá “lento” porque los retransmisos matan la latencia cola.

Decisión: Arregla la pérdida/jitter de red antes de culpar al almacenamiento o declarar que un producto “no rinde”.

Task 7: Confirmar opciones de montaje (sync/async y atime pueden ser asesinos silenciosos)

cr0x@server:~$ mount | grep /mnt/data
10.40.12.10:/vol0 on /mnt/data type nfs4 (rw,relatime,vers=4.1,rsize=1048576,wsize=1048576,hard,timeo=600,retrans=2)

Significado de la salida: Versión NFS y rsize/wsize afectan el throughput; “relatime” reduce escrituras de metadata.

Decisión: Si el proveedor prometió rendimiento en NFSv4.2 y estás en 4.1, alinea primero. Si ves “sync” forzado donde esperabas async, reevalúa expectativas de latencia.

Task 8: Medir distribución de latencias del filesystem rápidamente con fio (no solo promedios)

cr0x@server:~$ fio --name=randread --directory=/mnt/data --rw=randread --bs=4k --iodepth=32 --numjobs=4 --size=2G --time_based --runtime=60 --group_reporting
randread: (groupid=0, jobs=4): err= 0: pid=3121: Mon Jan 22 10:12:01 2026
  read: IOPS=52.1k, BW=203MiB/s (213MB/s)(12.0GiB/60s)
    slat (nsec): min=740, max=190k, avg=3200.1, stdev=4100.8
    clat (usec): min=85, max=21000, avg=510.4, stdev=980.2
     lat (usec): min=90, max=21010, avg=514.0, stdev=982.0
    clat percentiles (usec):
     |  50.00th=[  320],  90.00th=[  910],  99.00th=[ 4500],  99.90th=[14000]

Significado de la salida: La mediana parece bien, pero 99.9% en 14ms puede romper tu base de datos. La latencia cola es la verdad; los promedios son una nana.

Decisión: Si la latencia cola excede los SLOs de la aplicación, el producto no encaja a menos que puedas cambiar patrones de carga (batching, caching, coalescencia de escrituras) o mover niveles.

Task 9: Verificar comportamiento de discard/TRIM (las afirmaciones de thin provisioning dependen de ello)

cr0x@server:~$ lsblk -D
NAME   DISC-ALN DISC-GRAN DISC-MAX DISC-ZERO
sda           0      512B       2G         0

Significado de la salida: DISC-GRAN y DISC-MAX muestran capacidad de discard. Si falta, tu historia de thin-provisioning puede ser fantasía.

Decisión: Si discard es requerido para reclamación de capacidad y no se soporta end-to-end, planifica mayor consumo real de capacidad o cambia el protocolo/dispositivo de almacenamiento.

Task 10: Comprobar estado de replicación y lag (roadmap “near real-time” vs realidad)

cr0x@server:~$ vendorctl replication status
Pair: dc1-vol0 -> dc2-vol0
Mode: async
Last snapshot sent: 2026-01-22T10:10:12Z
Lag: 00:07:41
Queue: 1822 ops
State: healthy

Significado de la salida: Replicación async con 7m41s de lag no es “zero RPO”, no es “síncrona” y no es “failover instantáneo”. Aun así puede ser útil—solo que no para la historia que te vendieron.

Decisión: Decide si tu negocio tolera ese RPO. Si no, necesitas otro diseño (sync real, replicación a nivel de app o un producto distinto).

Task 11: Validar comportamiento de “immutable snapshot” intentando borrarlo

cr0x@server:~$ vendorctl snapshot delete --volume vol0 --snapshot snap-2026-01-22
ERROR: snapshot is locked by retention policy until 2026-02-22T00:00:00Z

Significado de la salida: Así es como se ve la inmutabilidad: el sistema se niega a borrar y te dice por qué.

Decisión: Si un admin puede borrarlo de todos modos, no es immutable; es “por favor no lo borres”. Trata las afirmaciones de recuperación ante ransomware como no probadas.

Task 12: Comprobar ratios reales de reducción de datos en datos reales (no matemáticas del proveedor)

cr0x@server:~$ vendorctl stats datareduction --volume vol0
Logical used: 12.4TiB
Physical used: 9.8TiB
Reduction ratio: 1.27:1
Dedupe: 1.05:1
Compression: 1.21:1

Significado de la salida: Tus datos se reducen 1.27:1, no 5:1. Eso es normal. Las afirmaciones del proveedor suelen asumir VDI clones o datos sintéticos.

Decisión: La planificación de capacidad debe usar ratios medidos con márgenes de seguridad. Si el caso de negocio requería 4:1, el caso de negocio era vapor.

Task 13: Encontrar saturación de CPU en el cliente (cifrado/compresión pueden mover el cuello de botella)

cr0x@server:~$ mpstat -P ALL 1 5
Linux 6.5.0-14-generic (app01) 	01/22/2026 	_x86_64_	(16 CPU)

10:14:03 AM  CPU    %usr   %nice    %sys %iowait    %irq   %soft  %steal  %guest  %gnice   %idle
10:14:04 AM  all   62.11    0.00   18.44    1.21    0.00    0.88    0.00    0.00    0.00   17.36
10:14:04 AM   3   96.00    0.00    3.00    0.00    0.00    1.00    0.00    0.00    0.00    0.00

Significado de la salida: Un CPU al 100%. Podría ser cifrado single-thread, un driver en user-space o un proceso gateway.

Decisión: Si el cuello de botella está en CPU cliente, el tuning de almacenamiento no ayudará. Necesitas paralelismo, drivers distintos o offload.

Task 14: Confirmar queue depth y latencia del dispositivo para block storage

cr0x@server:~$ iostat -x 1 3
Linux 6.5.0-14-generic (app01) 	01/22/2026 	_x86_64_	(16 CPU)

avg-cpu:  %user   %nice %system %iowait  %steal   %idle
          58.12    0.00   17.90    2.44    0.00   21.54

Device            r/s     rkB/s   rrqm/s  %rrqm r_await rareq-sz     w/s     wkB/s   wrqm/s  %wrqm w_await wareq-sz aqu-sz  %util
nvme0n1        820.0  52480.0     0.0   0.00    0.62    64.00   210.0  26880.0     0.0   0.00    1.10   128.00   0.35  68.00

Significado de la salida: r_await/w_await muestran latencia; %util indica saturación. Await alto con util baja suele apuntar a upstream (red, array) latencia.

Decisión: Si %util es bajo pero await alto, deja de tunear el host y empieza a probar el path de almacenamiento y el comportamiento del array.

Task 15: Validar que “S3-compatible” soporte realmente headers/características necesarias

cr0x@server:~$ aws --endpoint-url http://10.40.12.20:9000 s3api put-object --bucket backups --key test.txt --body /etc/hostname
{
    "ETag": "\"9b74c9897bac770ffc029102a200c5de\""
}

Significado de la salida: PUT básico funciona. Eso no significa que versioning, object lock o comportamiento multipart coincidan con las expectativas de tu tooling.

Decisión: Si necesitas object lock/retención y no está disponible o no es compatible con tu software de backups, no aceptes “S3-compatible” como sustituto de requisitos.

Task 16: Probar mecánicas de failover, no solo “status: ready”

cr0x@server:~$ vendorctl cluster failover --to-site dc2 --dry-run
Dry-run result:
  Will stop services on: dc1-gw1, dc1-gw2
  Will promote volumes: vol0, vol1
  Will update VIP: 10.40.12.10 -> 10.60.12.10
  Blocking issues:
    - quorum device unreachable
    - 2 clients have active locks on vol0
Exit code: 2

Significado de la salida: El sistema te está diciendo que el failover no funcionará ahora mismo, y por qué. Esto es oro.

Decisión: Arregla la alcanzabilidad del quorum y el comportamiento de locks cliente antes de declarar la HA lista. Si el manejo de locks es incompatible con tus apps, necesitas otro plan de failover.

Broma #2 (corta, relevante): Nada dice “alta disponibilidad” como una función que se habilita justo después del retro del outage.

Tres microhistorias del mundo corporativo

Microhistoria 1: El outage causado por una suposición equivocada

La compañía estaba en medio de migración desde un SAN legacy a una “plataforma de almacenamiento cloud-native” vendida como active-active entre dos data centers. El deck de anuncio era precioso: escrituras duales, failover automático, zero RPO. El equipo de arquitectura diseñó la nueva capa de base de datos alrededor de la idea de que cualquier nodo podría escribir en cualquiera de los sitios, así que las ventanas de mantenimiento serían casi un mito.

Durante el POC, un ingeniero del proveedor hizo una demo donde desconectó un switch y la UI siguió en verde. Todos aplaudieron. Nadie preguntó qué tipo de carga corría, o si las escrituras eran síncronas, o dónde vivía realmente el punto de commit.

Meses después, en producción, un mantenimiento programado de energía afectó a un data center. La plataforma “failovereó” pero la base de datos experimentó una ola de picos de latencia en commits, luego errores. La capa de aplicación reintentó agresivamente, lo que creó una cola, que aumentó la latencia aún más. Tormenta auto-infligida clásica.

La realidad post-incidente: el producto no era realmente active-active para escrituras. Era active-active para lecturas y metadata, con un primary oculto para ciertas rutas de escritura. Bajo el capó, algunas operaciones de escritura eran reconocidas antes de estar comprometidas con seguridad en el segundo sitio. El proveedor no mintió tanto como habló en dialecto de marketing.

La acción correctiva no fue un tuning mágico. Cambiaron el diseño: sitio primario explícito por clúster de base de datos, replicación síncrona manejada a nivel de base de datos para datasets críticos y un procedimiento de failover probado que incluía poner en quietud la aplicación. La función del proveedor pasó a ser “agradable cuando funciona”, no “la base de la corrección”.

Microhistoria 2: La optimización que salió mal

Otra organización compró un array all-flash cuya próxima versión de software prometía “compresión inline sin penalidad de rendimiento.” A su CFO le encantó la historia de capacidad. A ingeniería le gustó la idea de meter más datos en los mismos racks. El plan era habilitar compresión globalmente en cuanto llegara el release.

Cuando se lanzó, habilitaron compresión global durante una ventana de baja carga. Las primeras horas fueron bien. Luego, al arrancar el procesamiento de batch diario, la latencia subió. La CPU del array alcanzó utilización alta sostenida. Los jobs de batch se alargaron y se solaparon con cargas interactivas. Ahora todos sufrían.

El array estaba haciendo lo que fue diseñado para hacer, pero la afirmación de “sin penalidad” asumía cierto perfil de compresibilidad y un patrón de escritura concreto. Su carga tenía ráfagas de datos ya comprimidos, además de mezcla de pequeñas escrituras aleatorias. La compresión añadió coste de CPU sin ahorrar casi espacio, y amplificó la latencia cola.

La solución fue poco glamorosa: deshabilitar compresión para datasets de alta rotación, mantenerla para datos fríos y tipo logs, y aplicar políticas por volumen. También añadieron pruebas de rendimiento al proceso de cambios: si una característica cambia el perfil de CPU, se trata como una nueva dependencia de hardware.

La lección: las características “de optimización” son la forma más común de decepción adyacente al vaporware. Se envían, funcionan y aun así no funcionan para ti.

Microhistoria 3: La práctica aburrida pero correcta que salvó el día

Una compañía global evaluó una nueva plataforma de backups que prometía “backups inmutables con recuperación instantánea” sobre un store objeto S3-compatible. El pitch del proveedor se centró en preparación contra ransomware: air-gapped, locked, imparable. El equipo de seguridad estaba listo para firmar.

El lead SRE insistió en un requisito aburrido: un script de prueba de aceptación que se ejecutaría cada noche en el entorno del POC. No una vez. Todas las noches. Crearía un backup, intentaría borrarlo, sobrescribirlo, acortar retención y luego restaurar en una VM sandbox. Cada ejecución emitiría logs, códigos de salida y un resumen simple de pass/fail.

A las dos semanas, la ejecución nocturna empezó a fallar: el comportamiento de “object lock” era inconsistente tras una pequeña actualización. A veces la eliminación fallaba (bien). A veces la eliminación tenía éxito (muy mal). El proveedor inicialmente culpó a “misconfiguración.” El script hizo el problema reproducible e innegable.

El proveedor finalmente reconoció un bug en cómo se aplicaba la retención cuando también estaban habilitadas políticas de lifecycle. Sin la aburrida prueba nocturna, la compañía habría descubierto ese bug durante un incidente real—cuando el adversario amablemente prueba tus backups por ti.

No solo esquivaron una bala; institucionalizaron la idea de que las afirmaciones de seguridad son afirmaciones operativas. Si no puedes probarlo, no lo posees.

Errores comunes: síntomas → causa raíz → solución

1) “La característica está en el producto”, pero falta en tu entorno

Síntomas: La UI muestra ajustes en gris; la CLI devuelve “unknown command”; la docs la mencionan pero tu build no.

Causa raíz: SKU/licenciamiento, limitaciones regionales o la función solo existe en un build más nuevo que el desplegado.

Solución: Trata la disponibilidad como un artefacto desplegable: verifica versión + estado de licencia en el POC; incluye en el contrato que la entrega incluya tu SKU y tus regiones.

2) “Active-active” se comporta como active-passive bajo estrés

Síntomas: Los gateways de un sitio están calientes; el failover causa drops de sesión; la latencia de escritura aumenta cuando se usan ambos sitios.

Causa raíz: Primary oculto para serialización de escrituras, restricciones de quorum o semánticas síncronas solo para algunas operaciones.

Solución: Exige semánticas explícitas: dónde está el punto de commit, qué se reconoce y qué pasa bajo partición. Prueba induciendo particiones, no solo apagar energía.

3) Las afirmaciones de rendimiento colapsan con cargas reales

Síntomas: Benchmarks muestran IOPS altos, pero la app se siente lenta; latencia 99.9p es terrible; el throughput se estanca pronto.

Causa raíz: Los benchmarks del proveedor usaron IO secuencial, colas ideales, caches precalentados o datos compresibles. Tu carga es mixta y ruidosa.

Solución: Benchmark con perfiles fio que casen con tu app. Compara latencia cola y uso de CPU. Rechaza firmar con afirmaciones “up to”.

4) Backups “inmutables” pueden ser borrados por alguien con permisos

Síntomas: Un rol admin puede eliminar retención, borrar snapshots o cambiar object lock retroactivamente.

Causa raíz: La inmutabilidad está implementada como política, no como enforcement; o el enforcement tiene scope incorrecto.

Solución: Valida con pruebas destructivas. Requiere separación de funciones: un principal de seguridad distinto para cambios de retención, más logs de auditoría que puedas exportar fuera de la plataforma.

5) Herramientas de migración prometidas, pero el downtime es real

Síntomas: “Live migration” funciona para volúmenes inactivos, falla para bases de datos ocupadas; el cutover requiere freeze de aplicación más largo de lo planeado.

Causa raíz: La tasa de páginas sucias excede la tasa de replicación; locks a nivel de app; soporte de snapshot inconsistente; o throttling para proteger la fuente.

Solución: Ejecuta ensayos de migración con churn parecido a producción. Mide tasas de sucios, planifica cutovers escalonados y acepta que algunas migraciones requieren ventanas de mantenimiento.

6) La observabilidad es una idea posterior

Síntomas: No puedes ver percentiles de latencia, lag de replicación, hit rates de caché o utilización por tenant sin abrir un ticket.

Causa raíz: El proveedor envío la funcionalidad core pero no la instrumentación operativa; o las métricas existen pero no son exportables.

Solución: Haz de la telemetría un criterio de aceptación. Si no puedes exportar métricas a tu stack de monitoring, la función no está lista para producción.

Listas de verificación / plan paso a paso

Plan paso a paso: evaluar características “de nota de prensa” sin quemarse

1. Escribe el requisito como un comportamiento observable. Ejemplo: “Tras pérdida de sitio, las escrituras continúan en X segundos, y no se pierden transacciones comprometidas.” No “active-active”.
2. Enumera explícitamente los requisitos no funcionales. Exportación de métricas, logs de auditoría, RBAC, upgrades, rollback, expectativas de respuesta de soporte.
3. Exige la matriz de soporte y la política de ciclo de vida. Versiones OS, kernels, hypervisors, firmwares base.
4. Convierte cada afirmación en una prueba de aceptación. Si no puede probarse, no puede confiarse.
5. Ejecuta un POC con inyección de fallos similar a producción. Particiona enlaces, mata nodos, llena discos, rota claves, expira certs.
6. Haz benchmark con tus patrones de IO. Latencia cola, lectura/escritura mixta, tamaños realistas de dataset, runs con cache frío.
7. Verifica flujos operativos. Procedimiento de upgrade, procedimiento de restore, provisión de usuarios, escalado de incidentes.
8. Negocia contratos sobre entrega, no intención. Ata pagos o renovaciones a capacidad probada, no a slides de roadmap.
9. Diseña una estrategia de salida desde el día uno. Formatos de exportación de datos, herramientas de migración, periodo de doble escritura.
10. Mantén la arquitectura fallback viable. No borres la plataforma antigua hasta que la nueva pase meses de pruebas aburridas.

Lista de decisión: cuándo alejarse

• El proveedor no puede declarar semánticas precisas (RPO/RTO, modelo de consistencia, comportamiento de commit).
• La característica requiere “professional services customization” para ser usable.
• Telemetría y auditabilidad faltan o son propietarias exclusivamente.
• El POC requiere condiciones poco realistas (hardware especial, builds privados, configs ajustadas a mano) que no existirán en producción.
• El proveedor no pondrá criterios de entrega por escrito.

Lista contractual: deja de pagar por vapor

• Criterios de aceptación: tests escritos y definiciones pass/fail para funciones clave.
• Ventanas de entrega con remedios: créditos de servicio, derecho a terminar o esquemas de pago diferido.
• Obligaciones de soporte: tiempos de respuesta, vías de escalado, cobertura on-call, timelines de parches.
• Derechos de upgrade: asegúrate de tener derecho a la versión que supuestamente contiene la función.
• Portabilidad de datos: poder exportar datos en formatos estándar sin tarifas punitivas.

FAQ

1) ¿El vaporware siempre es malicioso?

No. Parte del vaporware es ingeniería optimista chocando con la complejidad. Pero el impacto en tus sistemas es el mismo: no puedes ejecutar una promesa.

2) ¿Cuál es la diferencia entre “preview” y vaporware?

Preview puede ser legítimo si es usable, testeable y tiene límites claros. Se vuelve vaporware cuando te presionan para depender de él como si fuera GA.

3) ¿Cómo empujo hacia atrás sin parecer un bloqueador?

Pide comportamientos observables y tests de aceptación. No estás discutiendo; estás definiendo qué significa “done” en producción.

4) ¿Y si la dirección ya firmó un contrato basado en características de roadmap?

Mueve la conversación a contención de riesgo: aisla la dependencia, diseña un fallback y negocia enmiendas ligadas a entrega probada.

5) ¿Qué áreas de producto son más propensas al vaporware?

Consistencia cross-region, migraciones “zero downtime”, inmutabilidad a prueba de ransomware, multi-cloud transparente y características de rendimiento que dicen “sin overhead”.

6) ¿Cómo pruebo “active-active” correctamente?

Prueba particiones de red, no solo fallos de nodo. Fuerza escenarios de split, verifica semánticas de commit y mide comportamiento cliente bajo failover.

7) ¿Por qué los benchmarks de proveedores rara vez coinciden con nuestra realidad?

Porque están optimizados para la demo: caches calientes, colas ideales, datos compresibles y condiciones single-tenant. Tu realidad es contención y entropía.

8) ¿El open source también puede ser vaporware?

Sí—especialmente en torno a características “planeadas” en trackers de issues. La mitigación es igual: ejecuta lo que existe, no lo que se propone.

9) ¿Cuál es la forma más segura de adoptar una nueva plataforma de almacenamiento con características inciertas?

Empieza con cargas no críticas, exige observabilidad fuerte y mantén una vía de salida. Promociona solo tras meses de estado estable y pruebas de fallo.

10) Si el proveedor dice “está en el roadmap”, ¿qué pregunto a continuación?

Pide: ¿qué build lo contiene? ¿Cuáles son las semánticas? ¿Cuáles son las restricciones? ¿Podemos probarlo en nuestro entorno POC ahora? Si no, trátalo como ausente.

Conclusión: pasos siguientes para evitar el próximo incidente

El vaporware sobrevive porque las organizaciones tratan los anuncios como inventario. No lo hagas. Trátalos como pronósticos meteorológicos: ocasionalmente útiles, nunca estructurales.

Pasos prácticos:

1. Convierte tus cinco principales afirmaciones de proveedores en tests de aceptación que puedas ejecutar a demanda y con horario.
2. Refactoriza requisitos en comportamientos observables (RPO/RTO, percentiles de latencia, semánticas de fallo) y deja de comprar adjetivos.
3. Construye una regla “sin dependencias de roadmap” para la arquitectura fundacional. Si no está enviado y testeable, no es una dependencia.
4. Haz de la telemetría una puerta: si no puedes medirlo, no puedes operarlo.
5. Negocia la entrega por escrito, incluyendo remedios. El optimismo no es ejecutable; los contratos sí.

Haz eso, y la próxima vez que alguien agite una nota de prensa frente a tus sistemas en producción, tendrás una respuesta simple: “Genial. Muéstrame el comando que lo prueba.”