Avahi reconstruyó de principio a fin la infraestructura de AWS de Boon AI. En materia de gobernanza y red, esto implicó rediseñar la VPC en cuatro zonas de disponibilidad, realizar una auditoría completa de cada grupo de seguridad de producción, llevar CloudTrail y GuardDuty bajo infraestructura como código, y aplicar un etiquetado de recursos conforme a MAP. Del lado de las aplicaciones, Avahi contenerizó todos los servicios de Boon, construyó una cadena de suministro de imágenes de producción en Amazon ECR con GitHub Actions y OIDC, y desplegó Amazon EKS con Karpenter para un escalado dinámico y optimizado en costos. Del lado de los datos, Avahi migró la base de datos PostgreSQL de producción de Boon AI a Amazon RDS —implementada en una instancia más reciente basada en Graviton para una mejor relación precio-rendimiento— y su capa de caché a Amazon ElastiCache for Valkey, ejecutando la migración definitiva bajo un mandato de cero pérdida de datos y con un runbook de reversión probado.

Avahi también realizó una evaluación técnica práctica de las cargas de trabajo de inferencia por GPU de Boon AI frente a AWS Inferentia2, en lugar de optar directamente por una migración sin modificaciones. La evaluación determinó que los modelos de visión artificial de Boon AI dependen de formas de entrada dinámicas y de kernels CUDA personalizados que no compilan en la arquitectura de Inferentia2, y en su lugar recomendó una estrategia de optimización de costos: compromisos de instancias reservadas, cuantización de modelos y ajuste del tamaño de las cargas de trabajo.