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El procesamiento exactly-once no existe en sistemas distribuidos: así se diseñan jobs en segundo plano que sobreviven reintentos, caídas y entregas duplicadas.
Cómo diseñar e implementar claves de idempotencia para que las solicitudes reintentadas nunca cobren, envíen o creen recursos por duplicado.
El failover multirregión parece sencillo en un diagrama de arquitectura, pero la realidad implica retraso de replicación, escrituras en split-brain y cachés DNS que se niegan a cooperar.
Cómo agregar campos, renombrar propiedades y reestructurar eventos en sistemas asíncronos sin coordinar despliegues ni romper silenciosamente a los consumidores aguas abajo.
Evita condiciones de carrera en sistemas distribuidos: una guía práctica para implementar bloqueos distribuidos con Redis y los bloqueos consultivos de PostgreSQL en Node.js.
Por qué las colas de trabajos y las máquinas de estados en base de datos fallan ante procesos complejos de varios pasos, y cómo la ejecución durable con Temporal te da flujos de trabajo que sobreviven a reinicios, reintentos y despliegues.
Cómo el patrón Transactional Outbox elimina el problema de la doble escritura y garantiza la publicación fiable de eventos sin acoplar tu base de datos a tu broker de mensajes.
Lecciones prácticas sobre el diseño y la operación de microservicios a gran escala — comunicación basada en eventos, límites de servicio y los patrones que sobrevivieron en producción.
Los conceptos fundamentales del diseño de sistemas escalables — balanceo de carga, caché, escalado de bases de datos, colas de mensajes y las disyuntivas que guían las decisiones de arquitectura.
Diseña arquitecturas WebSocket escalables mediante gestión de conexiones, pub/sub basado en salas, mecanismos de heartbeat, estrategias de reconexión y patrones de escalado horizontal que gestionan miles de conexiones concurrentes de forma confiable.
Implementa políticas de reintento que se recuperen de fallos transitorios sin saturar los servicios descendientes, usando backoff exponencial, jitter, circuit breakers y presupuestos de reintento que mantengan tu sistema estable bajo condiciones degradadas.
Estrategias prácticas de pruebas para arquitecturas distribuidas, con contract testing entre servicios, chaos engineering para validar la resiliencia, diseño de pruebas de integración y cómo generar confianza en sistemas donde las pruebas de extremo a extremo resultan poco prácticas.
Un análisis equilibrado del event sourcing como patrón arquitectónico que aborda casos de uso reales donde brilla, errores comunes que desbaratan implementaciones y patrones prácticos para event stores y proyecciones.
Un análisis de la ingeniería de tolerancia a fallos que cubre circuit breakers, bulkheads, cadenas de fallback y estrategias de degradación que mantienen los sistemas útiles cuando fallan componentes.
Construye endpoints de API idempotentes que manejen reintentos de forma segura usando claves de idempotencia, restricciones de base de datos y máquinas de estado, con ejemplos en TypeScript que cubren procesamiento de pagos, creación de órdenes y entrega de webhooks.
Diseña una infraestructura de entrega de webhooks que gestione reintentos con backoff exponencial, verificación de firmas, garantías de idempotencia, registro de entregas y monitoreo de salud de endpoints para una notificación de eventos confiable.
Diseña arquitecturas de event mesh que enruten eventos entre múltiples nubes y regiones con enrutamiento dinámico de topics, puenteo de protocolos, gobernanza de esquemas y garantías de entrega eventualmente consistentes.
Domina técnicas de depuración distribuida usando IDs de correlación, propagación de contexto de trazas distribuidas, patrones de agregación de logs y ordenamiento causal para rastrear solicitudes entre servicios e identificar causas raíz.
Diseña arquitecturas basadas en celdas que aíslan los fallos en radios de impacto pequeños, permiten un escalado independiente y evitan interrupciones en cascada en sistemas distribuidos.
Domina los patrones de caché distribuida, incluidos cache-aside, write-through, read-through y estrategias de invalidación que afrontan retos reales de consistencia.
Explora patrones de edge computing que acercan el cálculo a los usuarios, reducen la latencia y habilitan nuevas capacidades para aplicaciones web y APIs modernas.
Construye paso a paso una cola de tareas lista para producción con Node.js y Redis, cubriendo entrega fiable, reintentos, colas de mensajes muertos y control de concurrencia.
Explora los conceptos de federated learning, patrones de implementación y desafíos prácticos de entrenar modelos de machine learning en dispositivos distribuidos preservando la privacidad de los datos.
Cómo implementar el saga pattern para gestionar transacciones distribuidas entre microservicios — comparando los enfoques orchestration y choreography con ejemplos prácticos en TypeScript y lógica de compensación.
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.
Cómo implementar timeouts, reintentos y estrategias de backoff que evitan fallos en cascada en arquitecturas distribuidas.
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.
Cuando un servicio del que dependes está fallando, seguir enviando peticiones empeora todo — el patrón circuit breaker detiene la cascada fallando rápido.
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.