WiZink migra parte de su actividad crítica a la nube pública

Desde el otoño del año pasado, el banco digital WiZink ha migrado su actividad crítica desde un entorno propietario hacia la nube pública de Oracle, trasladando hasta 75 aplicaciones básicas de su negocio sin paralizar en ningún momento su operación. 

Según publicó El Economista, se trata de la primera entidad financiera en España en realizar este tipo de migración entre nubes, que contempla el alojamiento en la cloud de la tecnológica muchos de sus servicios críticos, como pagos, distribución, comercialización y facturación, entre otros. El proceso también se realizó en el otro país donde opera WiZink, Portugal.

José Luis Ferreiro, responsable de Arquitectura de WiZink, explicó a este medio que el acuerdo con Oracle se trabajó entre junio de 2021 y noviembre de 2022. "En ese año y medio, sacamos toda la tecnología del modelo on premise y la llevamos al cloud”, comentó.

"Desde el punto de vista más de tecnología, vamos por delante de la banca tradicional, ya que como entidades digitales, sin sucursales físicas, estamos mucho más comprometidos con la transformación digital y los nuevos canales para acceder a los clientes", añaden. Para él, esta transformación hacia un entorno multicloud representa una oportunidad doble para WiZink. "Por un lado, en todo lo relacionado con la ganancia de capacidades digitales, así como en la capacidad para abrazar muy rápido nuevas tecnologías. En entornos tradicionales on premise nos costaba mucho conseguirlo sin la agilidad del cloud público, pero además con todas las facultades de un banco con un enfoque digital, innovador y de transformación del negocio”.

Por otro lado, "el banco mantiene sus procesos internos de control y seguridad, con unas estructuras contrastadas con el regulador, que nos impide realizar ciertas operaciones en ese cloud público", añadió Ferreiro.

Adicionalmente, la migración les ha permitido acceder a las bases de datos autogestionadas de Oracle y a la monitorización de sus cargas de trabajo que funciona con capacidades de análisis de datos, machine learning y bases de datos autónomas. "Tenemos gráficas que nos anticipan posibles problemas de rendimiento con seis meses de antelación, con un modelo predictivo basado en unos datos que ha ido recopilando la propia máquina”, concluyó.