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Aplicación en tiempo real con Fastify, RabbitMQ y arquitectura distribuida

Aplicación en tiempo real con Fastify, RabbitMQ y una arquitectura distribuida

Publicado el 16/08/2025

Hace unos tres meses participé en un reto que me entusiasmó y decidí documentar el proceso de desarrollo, las decisiones técnicas tomadas y las lecciones aprendidas durante esos días intensos.

Nota el proyecto apenas comienza y lo que comparto refleja lo construido en un reto de 3 a 4 días, hay mucho por desarrollar todavía.

El reto consistió en crear una aplicación completa con frontend y backend, autenticación, persistencia de datos, observabilidad y mensajería, todo en una arquitectura distribuida y con documentación del proyecto.

Punto de partida elegí construir una aplicación de streaming en vivo ya que me permitía explorar comunicación en tiempo real y diseñar módulos claros aunque el tiempo no permitiera replicar todas las complejidades de un sistema de transmisión en producción.

Arquitectura pensé las funcionalidades clave, las organicé en módulos y las alineé con los requisitos del reto. La arquitectura se centró en una base de datos PostgreSQL para centralizar los datos y cuatro módulos principales: auth para autenticación, channels para CRUD de canales, user para CRUD de usuarios y broadcast para la comunicación de streams.

Para simular comunicación en tiempo real utilicé mensajería con RabbitMQ en lugar de implementar un flujo de video real, decisión que encajó con el alcance y las limitaciones de tiempo del reto.

Sobre los módulos los módulos fueron desarrollados con Fastify cuya sintaxis es muy familiar para quienes conocen Express. La mensajería quedó resuelta con RabbitMQ y la comunicación se apoyó en protocolos HTTP y WebSocket según la necesidad de cada interacción.

Modelado de datos en la base definí las relaciones entre usuarios y canales, entre canales y streams y el vínculo entre streams y sus logs. Esta estructura permite seguir el estado de cada stream y mantener un historial de cambios para auditoría y observabilidad.

Herramientas utilizadas entre las herramientas y tecnologías empleadas estuvieron Draw.io para diagramas, Fastify para APIs, RabbitMQ para mensajería y PostgreSQL para persistencia, junto con observabilidad básica y trazabilidad de eventos.

Lecciones y siguientes pasos aprender a priorizar funcionalidades, diseñar límites claros entre servicios y escoger herramientas que permitan iterar rápidamente fue clave. En próximas fases planeo enriquecer la comunicación en tiempo real, robustecer seguridad, añadir métricas avanzadas y escalar la solución.

En Q2BSTUDIO somos una empresa de desarrollo de software que crea aplicaciones a medida y software a medida para empresas que buscan soluciones escalables y seguras. Somos especialistas en inteligencia artificial, ia para empresas, agentes IA y ofrecemos servicios de ciberseguridad para proteger aplicaciones y datos críticos.

Ofrecemos además servicios cloud aws y azure para desplegar infraestructuras flexibles y gestionadas, servicios inteligencia de negocio y soluciones con Power BI para convertir datos en decisiones accionables. Nuestro enfoque combina desarrollo de aplicaciones a medida con soluciones de inteligencia artificial y ciberseguridad para impulsar la transformación digital de nuestros clientes.

Si te interesa profundizar en la implementación de cada módulo, la orquestación entre servicios o cómo integrar agentes IA y Power BI en soluciones empresariales, en Q2BSTUDIO podemos ayudarte a diseñar e implementar una solución a medida adaptada a tus necesidades.

Si tienes preguntas, sugerencias o quieres un acompañamiento profesional para llevar este prototipo a una solución de producción, contacta con Q2BSTUDIO y conversemos sobre cómo aplicar arquitecturas distribuidas, software a medida, inteligencia artificial, ciberseguridad y servicios cloud aws y azure para tu proyecto.

Fin del artículo, inicio de la diversión
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