Este documento presenta la arquitectura, implementación y evaluación de una capa de soporte de middleware para sistemas de almacenamiento NoSQL. Nuestro middleware selecciona automáticamente tácticas de rendimiento y escalabilidad en función de las cargas de trabajo específicas de la aplicación. Las empresas están recurriendo a tecnologías de almacenamiento NoSQL para sus aplicaciones de computación y análisis intensivos en datos. Comparaciones exhaustivas de diferentes plataformas de Big Data pueden ayudar a tomar decisiones sobre qué soluciones adoptar. Sin embargo, seleccionar la tecnología de mejor rendimiento, configurar el despliegue para la escalabilidad y ajustar parámetros en tiempo de ejecución para una entrega de servicio óptima siguen siendo tareas desafiantes, especialmente cuando las cargas de trabajo de la aplicación evolucionan con el tiempo. Nuestro middleware resuelve este problema en tiempo de ejecución al monitorear el crecimiento de los datos, los cambios en la mezcla de lectura-escritura-consulta en tiempo real, así como otras métricas del sistema que son indicativas de un rendimiento subóptimo. Nuestro middleware emplea aprendizaje automático supervisado sobre información de monitoreo histórica y actual y configuraciones correspondientes para seleccionar las mejores combinaciones de tácticas de alto nivel y adaptar los sistemas NoSQL a cargas de trabajo en evolución. Este trabajo ha sido impulsado por dos estudios de caso del mundo real con diferentes requisitos de QoS. La evaluación demuestra que nuestro middleware puede adaptarse a cargas de trabajo no vistas de aplicaciones intensivas en datos y automatizar la configuración de diferentes familias de sistemas NoSQL en tiempo de ejecución para optimizar el rendimiento y la escalabilidad de tales aplicaciones.