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Transición de programador empírico a arquitecto de software
02:46 - 2

Análisis de licitaciones con inteligencia artificial
08:48 - 3

Monorepositorios como herramienta de gestión de código fuente
13:00 - 4

Reglas de control de versiones en monorepositorio con trunk-based
05:58 - 5

Behavior Driven Development para alinear equipos técnicos y de negocio
09:25 - 6

Notación estándar C4 para diagramas de arquitectura
08:00 - 7

Generadores de sitios estáticos para documentación de proyectos
04:58 - 8

Uso de herramientas de IA para mejorar arquitectura de software
05:05 quiz de Creando Entornos de Software Saludables
Patrón productor consumidor vs fan-in y fan-out en microservicios
Clase 20 de 29 • Curso de Arquitectura de Software Aplicada
Contenido del curso
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Estructura del archivo Architecture.md para proyectos de software
12:00 - 10

Domain-driven design para sistemas de comercio exterior
06:50 - 11

Técnicas pre-mortem y cinco why para prevenir fallos en sistemas
03:58 - 12

Técnicas de conversación e intervención directa en arquitectura
02:49 quiz de Siguiendo una Arquitectura Limpia
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Diferencias entre mensajes y eventos en arquitectura de servicios
03:36 - 20

Patrón productor consumidor vs fan-in y fan-out en microservicios
03:11 - 21

Manejo de excepciones en el patrón productor-consumidor
02:48 - 22

Patrón comparing consumers para procesamiento en tiempo real
02:28 - 23

Patrón Process Manager para integrar actividades humanas y sistemas
02:33 quiz de Patrones de integración
- 24

Patrones de persistencia: durable state vs event sourcing
08:15 - 25

Máquinas de estado finito en la capa de presentación de software
04:52 - 26

Técnicas SAST, DAST y pen testing para seguridad en software
01:36 - 27

Funciones fitness para evaluar arquitecturas de software
04:20 - 28

Observabilidad en sistemas con OpenTelemetry e ingeniería del caos
04:45
Comprender las diferencias entre mensajes y eventos permite aplicar patrones como productor consumidor para mejorar la arquitectura de sistemas complejos. Este enfoque ayuda a desacoplar servicios, facilitando tanto la escalabilidad como la resiliencia en el diseño de microservicios.
¿Qué es el patrón productor consumidor y cómo mejora los sistemas distribuidos?
El patrón productor consumidor se basa en tres entidades: productores, un búfer intermedio y consumidores.
- Los productores generan información (mensajes o eventos) y la depositan en el búfer.
- El búfer intermedio almacena temporalmente las cargas de trabajo; usualmente, este almacenamiento no es persistente.
- Los consumidores extraen las tareas del búfer para su procesamiento posterior.
Lo importante está en que no hay una conexión directa entre productor y consumidor, sino que todo se maneja por el búfer. La diferencia de velocidad entre quién produce y quién consume puede variar; por ejemplo, altas tasas de producción pueden combinarse con bajos ritmos de consumo, o viceversa.
Este patrón es útil cuando las cargas de trabajo generadas no se procesan al mismo ritmo. Por ejemplo, muchas empresas podrían crear facturas electrónicas de exportación rápidamente, pero la administración tributaria consume esa información de manera más lenta.
¿Cómo se diferencia el patrón productor consumidor de los patrones fan-in y fan-out?
Es frecuente que se confundan estos patrones por similitudes visuales, pero sus responsabilidades y alcances difieren:
- Fan-in: Muchos productores o servicios generan trabajo, pero en vez de usar un búfer, existe un proceso o servicio que consolida toda la carga en una salida única. Aquí la consolidación es central.
- Fan-out: Desde una única carga de trabajo inicial, un servicio la distribuye en múltiples tareas paralelizables. El enfoque está en la distribución eficiente del trabajo.
Aunque estas estructuras puedan parecer similares, sus consecuencias para la operación del sistema y los microservicios son diferentes. Los patrones fan-in y fan-out suelen implementarse fácilmente mediante microservicios, mientras que el productor consumidor resulta común en servicios cloud.
¿Por qué elegir el patrón productor consumidor en arquitecturas modernas?
Adoptar este patrón permite manejar diferentes velocidades de procesamiento y desacoplar servicios. Proporciona flexibilidad para escalar componentes individuales y mejora la resiliencia frente a variaciones de carga. Además, su presencia es habitual en los servicios que ofrecen los proveedores cloud modernos.
¿Te gustaría compartir cómo has aplicado estos patrones en tus propios proyectos o qué retos has encontrado al diferenciarlos?