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Guía de Decisiones Arquitectónicas y Trade-offs

Aprende el oficio de decidir en arquitectura: cómo tomar decisiones bajo incertidumbre, hacer explícitos los trade-offs, registrarlos en Architecture Decision Records (ADR) y defenderlos con evidencia en vez de opinión. El eje de esta guía es que la arquitectura no es un diagrama, es un conjunto de decisiones —cada una con un costo, una reversibilidad y consecuencias— y que "no hay mejor, solo trade-offs" entre atributos de calidad. Construyes una matriz de decisión con criterios ponderados y análisis de sensibilidad, escribes ADRs en formato Nygard (Context/Decision/Consequences/Status), generas y pruebas alternativas con spikes antes de comprometerte, y proteges cada decisión con una fitness function que falla automáticamente si el sistema cruza un umbral. También trabajas el costo y la reversibilidad de decidir: puertas de una vía vs dos vías, el último momento responsable, y la deuda técnica como trade-off deliberado. Todo lo cuantificable se ejecuta en Python, no se decide a ojo. Trabajas sobre las decisiones abiertas de Mercado —¿orders y shipping se comunican síncrono o por eventos?, ¿se extrae el catálogo a un servicio?— y cierras con un proyecto donde tomas y registras una decisión arquitectónica real de punta a punta.

64
lecciones
8
módulos
Inglés · Español
disponible en
certificado
Gratis
acceso
NIEVA

Resultados

Lo que vas a poder hacer

  • Entender que la arquitectura es un conjunto de decisiones, no un diagrama, y qué hace "arquitectónica" a una decisión
  • Reconocer que no hay "mejor", solo trade-offs entre atributos de calidad (las -ilities: performance, scalability, maintainability, availability, security, cost) y cuantificarlos en vez de adjetivarlos
  • Escribir Architecture Decision Records (ADR) en formato Nygard: Context / Decision / Consequences / Status, y saber cuándo un ADR reemplaza (supersede) a otro
  • Construir una matriz de decisión con opciones y criterios ponderados, calcular el score y correr un análisis de sensibilidad ejecutados en Python
  • Generar al menos tres alternativas antes de decidir y reducir la incertidumbre con spikes o prototipos, en vez de decidir con opinión
  • Escribir fitness functions: pruebas automatizadas que miden un atributo de calidad (acoplamiento, latencia p99, tamaño del deploy) y fallan si cruza el umbral
  • Evaluar el costo y la reversibilidad de una decisión: puertas de una vía vs dos vías, el último momento responsable, y la deuda técnica como trade-off deliberado
  • Ejecutar un proyecto capstone: tomar una decisión arquitectónica real de Mercado con al menos tres alternativas, matriz de decisión, ADR y fitness function

Antes de empezar

Qué necesitas traer

Es para ti si...

  • Developers y tech leads que necesitan tomar y defender decisiones arquitectónicas con evidencia, no con opinión
  • Equipos sin proceso de ADR que pierden el "por qué" de decisiones pasadas y las repiten o las contradicen sin saberlo
  • Arquitectos que necesitan justificar trade-offs ante stakeholders técnicos con un método reproducible
  • Devs que quieren pasar de "a mí me gusta X" a comparar opciones con una matriz ponderada y protegerlas con código

Requisitos y materiales

  • Experiencia diseñando o manteniendo sistemas backend (servicios, APIs, bases de datos)
  • Python para ejecutar las matrices de decisión y las fitness functions de la guía
  • No requiere conocimiento previo de ningún patrón arquitectónico específico: aquí se decide ENTRE ellos, no se enseñan a fondo

Contenido

El temario, módulo por módulo

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Dudas frecuentes

Lo que suele preguntarse

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