GuíaAvanzado

Guía de Diseño de Sistemas y Escalado

Domina el pensamiento arquitectónico para sistemas AI: estrategias de escalabilidad, patrones de reliability, patrones de integración (webhooks, event-driven, MCP), canales del mundo real (Slack/Discord) y trade-offs entre performance y coste. Esta guía de síntesis conecta todo lo que has aprendido—Docker, CI/CD, deployment, monitoring, cost optimization, security—y te enseña a DISEÑAR sistemas production-ready. Culmina con el diseño completo de arquitectura del Capstone: AI-Powered Knowledge Assistant con Agentic RAG e integración Slack/Discord.

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

Resultados

Lo que vas a poder hacer

  • Aplicar pensamiento arquitectónico específico para sistemas AI (constraints, trade-offs, documentos de diseño)
  • Comparar y elegir entre arquitecturas monolith, microservices y event-driven para AI
  • Diseñar estrategias de escalabilidad: horizontal vs vertical, auto-scaling, diseño stateless
  • Implementar patrones de integración: webhooks, event-driven, MCP (Model Context Protocol)
  • Diseñar reliability a escala: load balancing, procesamiento por colas, rate limiting
  • Diseñar bots de Slack y Discord como canales de producción (OAuth, webhooks, best practices)
  • Aplicar frameworks de decisión para performance vs coste, managed vs self-hosted, cache vs compute
  • Diseñar la arquitectura completa del Capstone: AI-Powered Knowledge Assistant

Antes de empezar

Qué necesitas traer

Es para ti si...

  • AI Engineers que completaron guías #1-#20 y necesitan aprender pensamiento de system design
  • Desarrolladores preparando el Capstone que quieren el blueprint de arquitectura primero
  • Tech leads y architects diseñando sistemas AI para sus equipos
  • Ingenieros que quieren tomar decisiones informadas sobre scaling, integraciones y trade-offs
  • Desarrolladores buscando documentos de diseño de arquitectura portfolio-worthy

Requisitos y materiales

  • Completar guías #1-#20 del AI Engineering Path (Docker, CI/CD, Deployment, Monitoring, Cost Optimization, Security)
  • Experiencia deployando y monitoreando aplicaciones AI
  • Comprensión de RAG, agents y patrones de producción
  • Familiaridad con REST APIs, webhooks y patrones async
  • Experiencia básica con diagramas de arquitectura (o disposición para aprender)

Contenido

El temario, módulo por módulo

Abre cualquiera para ver sus lecciones.

Dónde encaja

Esta guía es parte de algo más grande

Se estudia dentro de estos programas, con acompañamiento y fechas.

AI Engineering Bootcamp [January 2026]AI Engineering Bootcamp [Agosto 2026]

Dudas frecuentes

Lo que suele preguntarse

Empieza cuando quieras

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