Adjunto una imagen donde planteo una arquitectura basado en serverless aws - acepto criticas constructivas.
Introducción a conceptos
Todo lo que aprenderás sobre arquitectura backend
Qué es el backend
Qué son los sistemas distribuidos
Elementos de un sistema distribuido en la nube
Cómo se conecta todo en el backend
Recap y proyecto del curso
Arquitectura y planeación
Definición y requerimientos del sistema desde la perspectiva de negocio
Documento de diseño
Creación del documento de diseño
Revisión de diseño
Elaboración de la arquitectura del sistema
Diseños de bajo nivel, planes de prueba e integración continua
Plan de integración continua
Definiendo el “Code Complete”
Recap y tips de siguientes pasos
Desarrollo e implementación
Introducción y formato de desarrollo
Práctica: diseño de una “entidad”
Implementación de una entidad
Práctica: unit test usando TDD
Práctica: implementación de objetos usando TDD
Pasos para completar el proyecto
Challenges
Diseño de bajo de nivel de servicio de lectura
Diseño de un servicio que integre autenticación
Escalabilidad: Throttling y RetryPolicies
Conclusión
Cierre del curso y tips profesionales
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¡Bienvenido! Si has llegado hasta aquí, ya conoces los conceptos básicos y el flujo del proceso TED, junto con la implementación de la entidad de la cámara de manera sencilla. Ahora, es el momento de pasar al siguiente nivel y completar el proyecto utilizando lo aprendido como reto y proyecto del curso. A continuación, te explicaré los pasos a seguir y proporcionaré soluciones parciales que te servirán de guía mientras sigues desarrollándote en el tema.
Profundizar en Azure y API Management: En primer lugar, debes tener una buena comprensión de cómo funciona API Management en Azure, ya que esta herramienta es crucial para la creación y gestión de APIs. Necesitarás recibir un HTTP POST para crear una reseña.
Implementar Azure Functions: Aprende sobre Azure Functions
, que es una opción serverless para ejecutar código sin preocuparte por la infraestructura. Su contraparte en AWS sería AWS Lambda. Este paso es fundamental para que puedas conectar las solicitudes de API con la ejecución del código necesario.
Conectar con una base de datos NoSQL: En este modelo, usaremos Cosmos DB
, una base de datos no relacional en Azure. Su alternativa en AWS es DynamoDB. Acá podrás insertar la información necesaria y realizar pruebas de la adición de reseñas.
El mayor desafío que enfrentarás será diseñar e implementar una solución completa del sistema, teniendo en cuenta cada detalle del mismo. Aquí es donde puedes hacer uso de tu creatividad y habilidades técnicas para desarrollar una arquitectura que funcione y cumpla con todos los requisitos del negocio.
Comienza por imaginar que necesitas incluir un servicio de lectura. Este podría conectar con el API Management
para permitir la lectura de la información almacenada y enviar datos al cliente mediante un HTTP GET
. A partir de ahí:
A lo largo de todo este proceso, es crucial buscar retroalimentación constante. Compártelo con compañeros de clase o colegas para identificar mejoras y recibir recomendaciones. Un diseño bien pensado y revisado puede hacer una enorme diferencia en el rendimiento y efectividad de tu sistema final.
Durante el curso, tendrás acceso a un conjunto de recursos que te servirán de guía:
¡Siguiendo este enfoque, estarás en el camino correcto para dominar el desarrollo de un sistema de reseñas de cámaras robusto y efectivo! Mantente curioso, busca información adicional cuando sea necesario y recuerda: ¡todo aprendizaje vale la pena!
Aportes 4
Preguntas 2
Adjunto una imagen donde planteo una arquitectura basado en serverless aws - acepto criticas constructivas.
Vale, no se me ocurre qué más podría poner jaja:
En mi diagrama tengo el front-end que se conecta a un API, este API se encarga de gestionar cada petición, para peticiones de tipo POST/PUT/PATCH se mandan a un servidor con Node el cual irá guardando todo en MongoDB.
.
Para peticiones de lectura se mandan a un servidor corriendo sobre Laravel el cual leerá todo de una base de datos MySQL (Al ser Laravel podemos crear query’s más legibles con Eloquent)
.
La idea es que haya un servicio en medio que se encargue de interconectar la base de datos de Mongo con la de MySQL, y la data que no está siendo muy utilizada se manda a una tercera base de datos (Big Query) donde se irá almacenando todo para que a futuro se pueda hacer un análisis de datos y aplicar Business Intelligence para detectar el comportamiento de los usuarios y así generar estrategias de marketing:D!
.
Muestro mi propuesta, sólo consideré el boceto sin hacer uso de una plataforma de servicios o técnología especifica
Ejemplo visto en la clase:
Podemos adaptarlo, ampliarlo o hacer modificaciones según nuestra propia creatividad siempre y cuando cumplamos con las reglas del negocio.
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