En la parte 4 de nuestra serie sobre sistemas distribuidos exploramos los bloques fundamentales que separan una app de juguete de una plataforma lista para producción. Aquí tienes un resumen práctico y traducido que también conecta con soluciones reales para empresas.
CDN y Edge TL;DR: acercar contenido al usuario reduce la latencia. Una CDN cachea activos estáticos como imágenes, CSS y JS en ubicaciones edge alrededor del mundo. Edge computing lleva lógica como autenticación o personalización más cerca del cliente para respuestas más rápidas. Ejemplo: servicios de streaming entregan fragmentos de video desde servidores próximos a la ciudad del usuario, no desde otro continente. Consejo de entrevista: si te preguntan como reducir latencia global, una CDN es el primer paso.
Sharding TL;DR: dividir datos entre múltiples nodos para escalar. Sharding por hash reparte las cargas de forma uniforme pero complica el reequilibrio. Sharding por rango facilita consultas por rangos pero puede crear hotspots. Sharding geográfico dirige usuarios a la región más cercana. Problema típico: claves calientes como cuentas de una celebridad que saturan un shard. Soluciones: particionado de clave, hash consistente o shards virtuales. Consejo de entrevista: al hablar de escalado en un key-value store explica tu estrategia de sharding y gestión de hotspots.
Replicación TL;DR: mantener copias múltiples para durabilidad y escala. Modelo líder-seguidor: un líder gestiona escrituras y réplicas atienden lecturas. Replicación síncrona ofrece mayor seguridad a costa de latencia; asíncrona es más rápida pero puede conllevar pérdida de datos ante fallos. Ejemplo práctico: MySQL con réplicas de lectura y un nodo líder para escrituras. Pregunta de entrevista típica: como escalar lecturas en una base de datos, usar réplicas es la respuesta clave.
Modelos de consistencia TL;DR: es una compensación entre experiencia de usuario y rendimiento. Consistencia fuerte: toda lectura ve la última escritura. Consistencia eventual: las lecturas pueden estar desfasadas pero convergen con el tiempo. Consistencia causal: mantiene el orden causa efecto entre operaciones relacionadas. Bancos y sistemas financieros requieren consistencia fuerte; feeds sociales y muchas aplicaciones toleran consistencia eventual. En entrevistas te pedirán justificar la elección según requisitos del producto.
Teorema CAP TL;DR: ante una partición de red hay que elegir entre consistencia y disponibilidad. Sistemas CP sacrifican disponibilidad para garantizar consistencia en particiones (ejemplo Zookeeper). Sistemas AP priorizan disponibilidad y aceptan lecturas potencialmente obsoletas (ejemplo DynamoDB). No es una cuestión teórica sino una decisión de diseño basada en requisitos de negocio.
Resumen de buenas prácticas: usa CDN y edge para reducir latencia global; aplica sharding para escalar cuidando las claves calientes; replica datos para durabilidad y escalado de lecturas; elige el modelo de consistencia según la sensibilidad de la aplicación; y toma decisiones CAP alineadas con objetivos de producto.
Pregunta práctica: diseña una app de chat global. Cómo shardearías los mensajes de usuario y qué modelo de consistencia elegirías. Respuesta sugerida: shardear por usuario o por conversación para mantener la localización de datos y reducir contención, aplicar replicación asíncrona con lectura preferente local y consistencia eventual para mensajes no críticos, y consistencia fuerte para operaciones como entrega confirmada o pagos in app.
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