
Gestión de conexiones de base de datos en producción
Cómo configurar y monitorizar pools de conexiones de base de datos: dimensionamiento del pool, detección de fugas, manejo de failover y errores comunes de configuración.
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Cómo configurar y monitorizar pools de conexiones de base de datos: dimensionamiento del pool, detección de fugas, manejo de failover y errores comunes de configuración.

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 introducción práctica a los conceptos de aprendizaje automático que los ingenieros de backend necesitan para integrar modelos de ML en aplicaciones de producción.

Un análisis en profundidad de los algoritmos de limitación de tasa, con implementaciones, ventajas y desventajas, y una guía para elegir el enfoque adecuado para tu API.

Los fallos de red implican que las solicitudes se reintentan — un diseño de API idempotente garantiza que procesar la misma solicitud dos veces produzca el mismo resultado, evitando así cobros y pedidos duplicados.

Toda API evoluciona: la cuestión es si versionas mediante rutas URL, encabezados o parámetros de consulta, y cómo gestionar los cambios incompatibles sin romper los clientes.

Abrir una nueva conexión a la base de datos por cada petición es un asesino silencioso del rendimiento: los pools de conexiones lo resuelven con un conjunto gestionado de conexiones reutilizables.

GraphQL no es un reemplazo de REST — es una alternativa con distintos compromisos que importan según la complejidad de tu cliente, el tamaño de tu equipo y la forma de tus datos.

Cuando el polling HTTP no es suficiente — una guía práctica sobre conexiones WebSocket, patrones de mensajes y consideraciones de producción como la reconexión y el escalado.

Token buckets, sliding windows y rate limiting distribuido — patrones prácticos para proteger tu API sin degradar la experiencia de los usuarios legítimos.

Desde headers HTTP hasta patrones de Redis, una guía práctica sobre capas de caché que reducen la latencia y la carga de la base de datos sin servir datos obsoletos.

Una vez que conoces los verbos HTTP, empieza el verdadero desafío — paginación, filtrado, formatos de error y patrones de versionado que hacen que las APIs sean un placer de consumir.