Resumen:
CONDITION FOR PUBLICATION OF PROJECT. This project addresses the challenge of optimizing the deployment process of testing environments in a
telecommunications company. The current process involves deploying around 80 microservices and can take up
to three days, resulting in a high operational load for QA and infrastructure teams. To tackle this issue, a distributed
architecture was designed using tools such as N8N, GitLab, Redis, and Telegram. This solution allows automated
deployment flows to be triggered through structured messages, enabling dynamic configuration generation and
execution of GitLab pipelines.
As a result, the average deployment time was reduced from several days to just a few hours, depending on project
complexity. The system currently supports vertical deployment only, following a sequential logic based on
functional dependencies. Initial tests show stable performance and high potential for scalable implementation.
It is concluded that the proposed automated architecture improves deployment efficiency, reduces human errors,
and enhances QA team autonomy in managing test environments.
Keywords: Test environments, automation, deployment optimization, microservices, CI/CD.
Descripción:
CONDICIONAMIENTO DE PUBLICACION DE PROYECTO. Este trabajo presenta el diseño e implementación de una solución automatizada para optimizar el proceso de
despliegue de ambientes de prueba, con el objetivo de reducir el tiempo de ejecución, minimizar la carga operativa
del equipo de QA y mejorar la eficiencia técnica frente a la alta demanda de proyectos simultáneos. Se justifica su
desarrollo debido a los prolongados tiempos y altos niveles de intervención manual requeridos en el proceso actual.
Para el desarrollo del proyecto, se emplearon herramientas como N8N, Redis, GitLab y Telegram, integradas en
una arquitectura distribuida. Se configuró un flujo automatizado que permitió ejecutar despliegues verticales de
microservicios mediante comandos estructurados.
Los resultados mostraron una reducción significativa en los tiempos de despliegue de 2 a 3 días a menos de una
hora en proyectos de alta complejidad. Además, se evidenció una disminución en la carga operativa y en la
frecuencia de errores.
Se concluye que la solución propuesta cumple con los objetivos de eficiencia, escalabilidad y autonomía técnica
del equipo de QA y despliegue. El enfoque puede adaptarse a distintos tamaños de proyecto, permitiendo mayor
control y rapidez en la preparación de ambientes de prueba.
