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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.