El diseño de sistemas está en el centro de muchas entrevistas técnicas y también de la progresión profesional en ingeniería. Puede parecer abrumador al principio, pero con un plan simple y repetible puedes demostrar pensamiento claro, juicio de ingeniería y comunicación efectiva. Esta guía transforma un enunciado impreciso como diseñar una red social en una conversación calmada y productiva, sin dibujar centros de datos con cajas misteriosas.
Lo que realmente evalúan los entrevistadores no es solo un diagrama bonito. Quieren ver cómo aclaras el alcance y eliminas ambigüedades, separas requisitos funcionales y no funcionales, diseñas APIs y modelos de datos sensatos, comunicas compensaciones (consistencia versus disponibilidad, latencia versus coste, construir versus comprar), escalas paso a paso y colaboras haciendo preguntas y validando suposiciones. Mantén la conversación bidireccional: pregunta qué les importa y profundiza allí.
Un marco de 5 pasos que puedes reutilizar
1) Aclarar el alcance Empieza reduciendo el problema. Si te piden diseñar una aplicación tipo Instagram, pregunta qué funcionalidades enfocaremos: subir contenido, ver el feed, o mensajería. Pregunta región objetivo, escala de usuarios, y si la prioridad es móvil, web o ambas. Esto evita sobreingeniería y guía decisiones posteriores.
2) Recoger requisitos Lista y etiqueta requisitos. Requisitos funcionales: usuarios pueden subir imágenes y vídeos cortos, ver un feed, dar me gusta y comentar, seguir cuentas. Requisitos no funcionales: alta disponibilidad y baja latencia en lecturas, rendimiento razonable en escrituras durante picos virales, durabilidad de medios y metadatos, escalado horizontal, seguridad y privacidad básica. Ten en cuenta el teorema CAP: en sistemas distribuidos no se puede lograr al mismo tiempo consistencia fuerte, disponibilidad y tolerancia a particiones; en la práctica muchas aplicaciones optan por disponibilidad y tolerancia a particiones para lecturas de cara al usuario, aceptando consistencia eventual en contadores y feeds no críticos.
3) Definir APIs y modelo de datos No busques la perfección, muestra cómo traduces requisitos a una interfaz. Ejemplo de APIs para un slice subir y ver feed: POST /posts con media URL, caption y userId; GET /feed?userId=&cursor=&limit; POST /likes; GET /posts/{id}. Modelo de datos básico: User(id, handle, name, createdAt), Post(id, userId, caption, mediaUrl, createdAt), Follow(followerId, followeeId, createdAt), Like(postId, userId, createdAt). Identifica patrones de acceso: lecturas del feed dominan, escrituras de post tocan metadatos y blob storage, likes y comentarios son escrituras pequeñas pero de alto volumen en posts populares. Señala índices y particiones útiles, por ejemplo indexar Follow por followerId para fan-out rápido y particionar Post por userId o por tiempo.
4) Bosquejar una arquitectura base Describe una arquitectura limpia y simple antes de escalar: Cliente (móvil/web), balanceador de carga, capa de aplicación con caminos separados para lecturas y escrituras, base de datos de metadatos (relacional al inicio si los datos son relacionales), almacenamiento de blobs para imágenes y vídeos, CDN frente a los medios para rendimiento global. Flujo en texto: Cliente ? Balanceador ? App (Escritura) ? DB metadatos + Blob Storage; Cliente ? Balanceador ? App (Lectura) ? DB + Cache + CDN. Esta base responde requisitos funcionales y te da una plataforma sobre la que añadir capacidades.
5) Añadir escala, fiabilidad y rendimiento Agrega componentes gradualmente y explica por qué: caché para lecturas calientes (Redis) para reducir carga en la BD, workers y colas para fan-out y generación de miniaturas, servicio de búsqueda e indexado dedicado (OpenSearch/Elasticsearch), limitación de tasa y autenticación para seguridad, monitoreo y trazabilidad, flags de características para despliegues controlados. Por cada pieza indica el problema que resuelve, cómo encaja y las compensaciones que aporta.
De la base a producción: lista rápida de capas y por qué importan. Rendimiento: CDN y cache reducen latencia y descargan origen. Durabilidad: almacenamiento de blobs para medios a bajo coste y duradero. Fiabilidad: despliegue multi AZ o multi región para recuperación. Escalado: sharding y particionado para crecer en posts y usuarios. Asincronía: colas y workers para procesar picos. Observabilidad: métricas, logs y trazas para detectar y solucionar problemas. Seguridad: rate limits y WAF para proteger contra abuso.
Consistencia y manejo de datos explicado de forma práctica: aplica consistencia fuerte a invariantes críticas y consistencia eventual a vistas derivadas o cacheadas. Likes pueden mostrarse con consistencia eventual en la UI. Las rutas de escritura deben ser idempotentes para que reintentos no dupliquen acciones. Usa almacenamiento duradero para medios y considera URLs prefirmadas para uploads seguros.
Números aproximados para planificar capacidad muestran criterio técnico. Ejemplo: 10 millones de usuarios activos diarios con 20 vistas de feed por usuario generan 200 millones de lecturas de feed al día, alrededor de 2300 lecturas por segundo en promedio, con picos 10 veces mayores. Si la imagen media pesa 500 KB y se publican 5 millones de posts al día, son 2.5 TB diarios. Aplica reglas de ciclo de vida para mover contenido a cold storage y controlar costes. Si 20% del contenido obtiene 80% de las lecturas, cachea ese subset agresivamente.
Ejemplo práctico: Instagram-Lite en 30 40 minutos. Aclarar alcance: subir foto y ver feed, una región. Requisitos: funcional upload post view feed like, no funcional latencia p95 <200 ms y manejo de picos. APIs y datos: POST /posts GET /feed POST /likes, BD relacional para usuarios posts follows, cache para feeds calientes, blob storage y CDN. Arquitectura base: app servers tras balanceador, rutas separadas lectura escritura, DB metadatos, objeto storage y CDN. Subida de escala: precompute feeds con workers y guardar páginas precomputadas en cache, fallback a ensamblado on demand, usar claves de idempotencia, añadir métricas clave como latencia de feed y ratio de cache hit. Compensaciones: feeds precomputados son rápidos pero costosos ante usuarios de alto fanout; ensamblado on demand es barato pero más lento. Mitigación de contenido caliente: rate limiting y particionamiento para viralidad.
Cómo comunicar durante la entrevista: empieza simple y ve añadiendo capas. No saltes directamente a orquestadores o replicación global. Expresa supuestos en voz alta y confirma. Dibuja mientras hablas y nombra cada componente y su propósito. Lleva un registro de compensaciones discutidas. Tiempo recomendado: 5 minutos en alcance, 10 en APIs y datos, 10 en arquitectura, 10 en escalado y compensaciones y unos minutos para resumir.
Plan de práctica y errores comunes: practica entrevistas simuladas semanalmente, graba para detectar huecos, lleva un diario de patrones recurrentes (estrategias de cache, idempotencia, colas). Ensaya escenarios frecuentes: feed de noticias, limitador de tasa, acortador de URLs, chat, notificaciones, búsqueda y pipelines analíticos. Evita diseñar la empresa entera: enfócate en una porción que muestre profundidad, no ignores requisitos no funcionales, no sobreoptimices prematuramente, comparte cálculos aproximados y nombra el coste de tus decisiones. No olvides observabilidad y seguridad.
Resumen clave: el diseño de sistemas es claridad, compensaciones y comunicación. Comienza por el alcance y requisitos, luego APIs y modelo de datos, esquematiza una arquitectura sencilla y finalmente añade escala y fiabilidad justificando cada capa. Usa caches colas y CDNs para alcanzar latencias y throughput exigidos y sé explícito en dónde aceptas consistencia eventual.
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