Soluciones en la nube y marco de decisión para planes de recuperación ante desastres en Panamá: mapeo sistemático y evaluación exploratoria
- Cecil Lisseth Rodríguez Aguilar+−
- Miguel Vargas-Lombardo+−
- Eduardo Calderón+−
- José Chirú-Figueroa+−
- Huriviades Calderón-Gómez +−
- Cristian Moreno-De La Cruz+−
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Resumen
La adopción acelerada de computación en la nube ha transformado la forma en que las organizaciones diseñan y ejecutan planes de recuperación ante desastres (Disaster Recovery Plans, DRP). Sin embargo, la oferta de servicios de respaldo, replicación y orquestación de conmutación por error (failover) dificulta que equipos técnicos particularmente en contextos con recursos limitados seleccionen capacidades adecuadas, documenten procedimientos operativos y mantengan la vigencia del plan. Este estudio propone un enfoque aplicado que combina (i) un mapeo sistemático de literatura y documentación técnica de proveedores para identificar capacidades recurrentes y patrones de arquitectura, (ii) el diseño de un artefacto en forma de taxonomía y marco de decisión para alinear requisitos de negocio (RTO/RPO, criticidad, cumplimiento, ciber-resiliencia) con servicios cloud y (iii) una evaluación exploratoria mediante un cuestionario a administradores de sistemas en Panamá (n=11) sobre prácticas actuales de respaldo, replicación, documentación y actualización. Los resultados muestran que, aunque la replicación y las copias de seguridad son ampliamente utilizadas, persisten brechas en documentación operativa (runbooks), gobierno del cambio y periodicidad de actualización y pruebas. Se concluye que la contribución principal la taxonomía y el marco de decisión habilita una mejora incremental del DRP sin requerir muestras grandes, y orienta la formalización de controles y evidencias para auditoría y continuidad.
Citas
Amazon Web Services. (2021). Disaster Recovery of Workloads on AWS: Recovery in the Cloud (AWS Well-Architected Framework). https://docs.aws.amazon.com/pdfs/whitepapers/latest/disaster-recovery-workloads-on-aws/disaster-recovery-workloads-on-aws.pdf
Amazon Web Services. (n.d.-a). AWS Backup documentation. Retrieved January 2, 2026, from https://docs.aws.amazon.com/aws-backup/
Amazon Web Services. (n.d.-b). AWS Elastic Disaster Recovery documentation. Retrieved January 2, 2026, from https://docs.aws.amazon.com/drs/
Amazon Web Services. (n.d.-c). AWS Storage Gateway documentation. Retrieved January 2, 2026, from https://docs.aws.amazon.com/storagegateway/
Amazon Web Services. (n.d.-d). Disaster recovery options in the cloud. Retrieved January 2, 2026, from https://docs.aws.amazon.com/whitepapers/latest/disaster-recovery-workloads-on-aws/disaster-recovery-options-in-the-cloud.html
Arksey, H., & O’Malley, L. (2005). Scoping studies: Towards a methodological framework. International Journal of Social Research Methodology, 8(1), 19–32. https://doi.org/10.1080/1364557032000119616
Google Cloud. (n.d.-a). Backup and Disaster Recovery (DR) Service (product page). Retrieved January 2, 2026, from https://cloud.google.com/backup-disaster-recovery
Google Cloud. (n.d.-b). Backup and DR Service documentation. Retrieved January 2, 2026, from https://docs.cloud.google.com/backup-disaster-recovery/docs
Hevner, A. R., March, S. T., Park, J., & Ram, S. (2004). Design science in information systems research. MIS Quarterly, 28(1), 75–105. https://doi.org/10.2307/25148625
IBM. (n.d.-a). Getting started with IBM Cloud Backup for Classic services. Retrieved January 2, 2026, from https://cloud.ibm.com/docs/Backup?topic=Backup-getting-started
IBM. (n.d.-b). Understanding disaster recovery. Retrieved January 2, 2026, from https://cloud.ibm.com/docs/resiliency?topic=resiliency-understanding-dr
Kitchenham, B., & Charters, S. (2007). Guidelines for performing systematic literature reviews in software engineering (EBSE Technical Report EBSE-2007-01). Keele University and University of Durham. https://legacyfileshare.elsevier.com/promis_misc/525444systematicreviewsguide.pdf
Microsoft. (2025, November 12). What’s new in Site Recovery. https://learn.microsoft.com/en-us/azure/site-recovery/site-recovery-whats-new
Microsoft. (n.d.-a). Azure Backup service documentation. Retrieved January 2, 2026, from https://learn.microsoft.com/en-us/azure/backup/
Microsoft. (n.d.-b). Azure Site Recovery documentation. Retrieved January 2, 2026, from https://learn.microsoft.com/en-us/azure/site-recovery/
Oracle. (2025, April 29). About Full Stack Disaster Recovery. https://docs.oracle.com/iaas/disaster-recovery/doc/about-disaster-recovery.html
Oracle. (n.d.). Full Stack Disaster Recovery documentation. Retrieved January 2, 2026, from https://docs.oracle.com/en-us/iaas/disaster-recovery/index.html
Peffers, K., Tuunanen, T., Rothenberger, M. A., & Chatterjee, S. (2007). A design science research methodology for information systems research. Journal of Management Information Systems, 24(3), 45–77. https://doi.org/10.2753/MIS0742-1222240302
Peters, M. D. J., Godfrey, C., McInerney, P., Munn, Z., Tricco, A. C., & Khalil, H. (2020). Updated methodological guidance for the conduct of scoping reviews. JBI Evidence Synthesis, 18(10), 2119–2126. https://doi.org/10.11124/JBIES-20-00167
Swanson, M., Bowen, P., Phillips, A., Gallup, D., Lynes, D., & Mastrianni, J. (2010). Contingency planning guide for federal information systems (NIST SP 800-34 Rev. 1). National Institute of Standards and Technology. https://csrc.nist.gov/pubs/sp/800/34/r1/upd1/final
Tricco, A. C., Lillie, E., Zarin, W., O’Brien, K. K., Colquhoun, H., Levac, D., Moher, D., Peters, M. D. J., Horsley, T., Weeks, L., Hempel, S., Akl, E. A., Chang, C., McGowan, J., Stewart, L., Hartling, L., Aldcroft, A., Wilson, M. G., Garritty, C., ... Straus, S. E. (2018). PRISMA Extension for Scoping Reviews (PRISMA-ScR): Checklist and explanation. Annals of Internal Medicine, 169(7), 467–473. https://doi.org/10.7326/M18-0850
Von Elm, E., Altman, D. G., Egger, M., Pocock, S. J., Gøtzsche, P. C., & Vandenbroucke, J. P. (2007). The Strengthening the Reporting of Observational Studies in Epidemiology (STROBE) statement: Guidelines for reporting observational studies. The Lancet, 370(9596), 1453–1457. https://doi.org/10.1016/S0140-6736(07)61602-X
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