Modelado de dominio, unidades de medida y pruebas basadas en propiedades son temas clave para diseñar sistemas robustos y mantenibles. Al leer un libro sobre programación funcional avanzada con Elixir que describe cómo construir una pequeña aplicación de parque temático, me animé a reimplementar el dominio en F# aplicando todo lo que sé para hacer el dominio más seguro y correcto. La experiencia comparativa entre Elixir y F# sirve para ilustrar decisiones de diseño importantes que toda empresa que desarrolla aplicaciones a medida debe considerar.
Partimos modelando las entidades del dominio: Ride, FreePass y Patrons, que representan respectivamente las atracciones, pases de acceso y visitantes del parque. En Elixir el autor usa estructuras y muestra buenas prácticas como instanciación controlada. En mi versión en F# opté por tipos con constructor privado para evitar que código disperso cree instancias invalidas sin pasar por las validaciones centrales. Esta técnica ofrece garantías fuertes de integridad del dominio aunque exige algunos compromisos técnicos y soluciones creativas para pruebas y extracción de datos.
Al traducir conceptos entre lenguajes aparecen diferencias relevantes. F# aporta de serie unidades de medida que permiten anotar cantidades con etiquetas como anos, centimetros o segundos evitando mezclar magnitudes incompatibles. También la libreria de .Net facilita la generación de identificadores globales únicos con GUID. Para valores con restricciones, como nombres no vacios o numeros estrictamente positivos, conviene diseñar tipos acotados con constructores privados que devuelvan un resultado opcional cuando la entrada no cumple las reglas. Este enfoque evita excepciones abruptas y facilita las pruebas automáticas y la razonamiento sobre el dominio.
En la práctica construí tipos como ContentfulString para nombres validos y Natural para cantidades positivas con unidad de medida. Ambos tipos encapsulan la validación y exponen un mecanismo seguro de creación que devuelve None para entradas invalidas y Some con el valor validado en caso correcto. Las funciones que crean entidades del dominio aceptan registros de parametros con opciones para poder aplicar valores por defecto de forma controlada usando defaultArg y otras utilidades de F#. Esta estrategia permite definir comportamientos por defecto como un nombre generico o una espera por defecto para una atraccion, aunque siempre es conveniente valorar si un valor por defecto aporta seguridad de tipo o puede enmascarar errores de negocio.
Un reto derivado de los constructores privados es la necesidad de extraer los datos de una instancia para propósitos de prueba. Como el tipo privado solo es accesible desde su modulo, la solución fue definir un tipo publico espejo, RideView, y una funcion extractora que copia los campos desde la instancia privada hacia ese tipo publico. Es una solucion clara y testeable que mantiene la encapsulacion del dominio mientras permite verificar propiedades y comportamientos mediante tests unitarios o pruebas basadas en propiedades.
Hablando de pruebas, las pruebas basadas en propiedades encajan muy bien con este estilo de modelado. En lugar de enumerar casos concretos, se generan datos aleatorios respetando las restricciones de los tipos acotados y se valida que las invariantes del dominio se mantengan ante transformaciones y operaciones. Esta tecnica expone rutas de fallo que los tests de ejemplo no detectan y refuerza la confianza en el diseño. Para quienes desarrollan software a medida es una práctica que aporta calidad y reduce costos de mantenimiento a largo plazo.
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Al finalizar la etapa de modelado y validacion, la aplicacion del conocimiento sobre tipos acotados, unidades de medida y pruebas basadas en propiedades conduce a sistemas que fallan menos y son más faciles de mantener. Estas practicas elevan la calidad del software a medida y permiten entregables con menor riesgo. Si quieres explorar cómo aplicar estas buenas practicas en tu proyecto o integrar IA y automatizacion, habla con nosotros en nuestros servicios de inteligencia artificial y descubre como transformar retos en soluciones tecnológicas escalables.
En resumen, modelar correctamente el dominio, aprovechar unidades de medida para evitar errores de magnitud, encapsular validaciones en tipos seguros y usar pruebas basadas en propiedades conforman una caja de herramientas poderosa para cualquier equipo que construya software a medida. En Q2BSTUDIO estamos preparados para acompañarte en esa travesia combinando desarrollo a medida, inteligencia artificial, ciberseguridad, servicios cloud aws y azure, agentes IA, automatizacion y soluciones de business intelligence con power bi para el crecimiento de tu negocio.