El manejo de servidores de seguimiento MLflow autogestionados ha sido un reto constante para organizaciones que buscan escalar sus experimentos de aprendizaje automático. Mantener estos servidores activos, junto con la necesaria escalabilidad de recursos, suele demandar una significante carga administrativa. Sin embargo, una nueva guía facilita la migración de estos servidores a soluciones más eficientes y con menor carga operativa.