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Guía práctica sobre sharding de bases de datos: estrategias de particionamiento, elección de la clave de shard, consultas entre shards y la complejidad operativa que conlleva distribuir los datos.
Una guía práctica sobre algoritmos de consenso — cubre Raft, Paxos y patrones de elección de líder con ejemplos reales de cuándo y por qué los sistemas distribuidos los necesitan.
Una guía práctica de event sourcing: cuándo usarlo, cómo implementar event stores, construir proyecciones, manejar la evolución de esquemas y evitar errores comunes.
Cómo los API gateways manejan el enrutamiento, la autenticación, el rate limiting y la agregación de respuestas, con patrones para construir o elegir el gateway adecuado para tu arquitectura.
Una comparación de los modelos de concurrencia basados en threads, async/await y actores: cuándo conviene cada uno, sus tradeoffs y cómo evitar los errores más comunes.
Cómo implementar timeouts, reintentos y estrategias de backoff que evitan fallos en cascada en arquitecturas distribuidas.
Command Query Responsibility Segregation usa modelos distintos para leer y escribir datos: aquí verás cuándo resuelve problemas reales y cuándo es complejidad innecesaria.
Entidades, value objects, agregados y bounded contexts: los patrones de DDD que mantienen la lógica de negocio compleja organizada sin complicar los sistemas simples.
Los sistemas basados en eventos desacoplan productores y consumidores mediante mensajería asíncrona, pero la consistencia eventual, las garantías de ordenamiento y la idempotencia añaden complejidad real.
RabbitMQ, Redis Streams o Kafka — los patrones de mensajería detrás de sistemas desacoplados y resilientes, y cuándo conviene usar cada herramienta.
No todo pertenece al ciclo de solicitud-respuesta: colas, workers, reintentos y patrones de dead letter para un procesamiento en segundo plano fiable.
Los feature flags desacoplan el despliegue del lanzamiento: así puedes implementarlos sin crear un enredo de lógica condicional repartida por todo el código.