You're Already Using Distributed Systems (You Just Don't Know It) - Part 2
Resumen rápido
En la primera parte vimos que los sistemas distribuidos están en todas partes. Aquí retomamos la idea usando el ejemplo del puesto de comida callejera y cómo la llegada de un segundo trabajador obliga a tomar decisiones arquitectónicas: operar varios puestos independientes o especializar roles dentro del mismo espacio.
Nacen los límites de dominio
Al dividir tareas, por ejemplo una persona que toma pedidos y otra que cocina, aparecen límites de dominio. En un restaurante esos límites pueden ser paredes; en software se traducen en microservicios o servicios especializados. Cada dominio gana eficiencia: el que toma pedidos domina atención al cliente y cobros, el cocinero domina recetas y tiempos.
El problema de la comunicación
La especialización introduce la necesidad de comunicar estados entre dominios. Un pedido debe transmitirse, confirmarse y seguirse. En sistemas informáticos esto exige entrega fiable, mecanismos de reintento e idempotencia para evitar duplicados. Ese número de orden que consulta el cocinero actúa como clave de idempotencia.
Presión de retorno y control de flujo
Otro reto es que el que toma pedidos no siempre sabe la carga del cocinero. Si sigue recibiendo pedidos sin límites se genera back pressure, cuando servicios downstream no pueden absorber la demanda upstream. La solución requiere señales de capacidad, balanceo de carga y a veces limitar la entrada hasta que el sistema se estabilice.
La consistencia se diluye
Con dominios separados se pierde consistencia fuerte. Un comensal puede preguntar y obtener estados diferentes según a quién consulte. Esto es consistencia eventual: la información acaba convergiendo, pero con retrasos que pueden ser de milisegundos o de horas según el diseño.
El teorema CAP en términos simples
El teorema CAP resume una decisión clave en sistemas distribuidos: no se puede tener simultáneamente consistencia fuerte, alta disponibilidad y tolerancia a particiones en su máxima expresión. La mayoría de sistemas opta por disponibilidad y tolerancia a particiones y acepta consistencia eventual. Sistemas financieros suelen priorizar consistencia porque el saldo correcto es crítico.
Ejemplos de restaurante para CAP
Consistencia significa pedidos perfectos y estado único conocido por todo el personal. Disponibilidad significa servicio constante y suficiente personal. Tolerancia a particiones significa operar aun cuando partes del equipo o ubicaciones fallan. Las cadenas de comida rápida priorizan disponibilidad y tolerancia a particiones; restaurantes de alta cocina priorizan consistencia.
Por qué la especialización es la vía para escalar
Dividir responsabilidades complica la operación, pero es inevitable para crecer. Un solo cocinero o vendedor tiene límites físicos; al separarlos puedes atender más clientes y construir sistemas más complejos, igual que en software donde se descomponen monolitos en servicios y dominios.
Cómo evoluciona esto a gran escala
Al escalar, los límites de dominio se fragmentan en fronteras más pequeñas, aparecen protocolos de comunicación, contratos y patrones para coordinar cambios y eventos. Estas mismas dinámicas se replican desde servicios individuales hasta cadenas de suministro y ecosistemas empresariales.
Q2BSTUDIO y cómo te ayudamos
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Casos prácticos
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Conclusión y siguientes pasos
La especialización complica pero permite escalar; entender límites de dominio y el teorema CAP ayuda a elegir trade offs adecuados. Si tu empresa necesita llevar su arquitectura al siguiente nivel, Q2BSTUDIO diseña aplicaciones a medida, integra inteligencia artificial, implementa ciberseguridad y despliega en servicios cloud aws y azure para ofrecer soluciones robustas. Contacta a Q2BSTUDIO y conversemos cómo aplicar agentes IA, inteligencia artificial y servicios inteligencia de negocio para resolver tus retos y mejorar la posición competitiva de tu negocio.