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Stack Tecnológico#

La selección de tecnologías se realiza durante la fase de Discovery considerando requerimientos específicos del proyecto. Trabajamos con un stack multi-nube y multi-lenguaje. Priorizamos soluciones cloud-native, open source y vendor-agnostic que maximizan flexibilidad y evitan lock-in.

Message Brokers y Event Streaming#

  • RabbitMQ: Patrones tradicionales de mensajería (pub/sub, work queues), integraciones de volumen moderado (<10K msgs/seg)
  • Apache Kafka: Streaming de alto volumen (>100K msgs/seg), arquitecturas event-sourcing, data pipelines para analítica
  • AWS SQS/SNS: Infraestructura AWS-native con requerimientos de servicios managed y escalabilidad automática

Orquestación y Automatización#

  • n8n: Automatizaciones low-code con lógica visual, flujos simples de integración que requieren configuración rápida
  • Temporal.io: Workflows complejos con lógica de estado, procesos de larga duración con compensaciones y retry logic
  • Desarrollo custom: Casos que requieren lógica de negocio específica no cubierta por herramientas estándar

APIs y Desarrollo#

  • Node.js/TypeScript: APIs REST y GraphQL con ecosistema npm, integración con servicios modernos
  • Python: Procesamiento de datos, machine learning pipelines, integración con servicios científicos/analítica
  • Go: Servicios de alta performance, procesamiento de alto throughput con baja latencia

Data Integration y AI#

  • Apache Airflow: Pipelines batch complejos con dependencias, orquestación de ETL hacia data warehouses
  • dbt (data build tool): Transformaciones en data warehouses (Snowflake, BigQuery), modelado analítico
  • Fivetran/Airbyte: Conectores SaaS-to-warehouse cuando se prioriza time-to-market sobre customización
  • LangChain / LlamaIndex: Frameworks para aplicaciones RAG y agentes IA
  • OpenAI / Anthropic APIs: Modelos de lenguaje para casos de uso empresariales
  • pgvector / MongoDB: Almacenamiento vectorial para búsqueda semántica y embeddings

Infraestructura y Cloud#

  • Docker / Kubernetes: Despliegues cloud-native, escalabilidad horizontal, multi-cloud deployments
  • AWS Lambda / Cloud Functions: Arquitecturas serverless para workloads event-driven con tráfico variable
  • Terraform: Infrastructure as Code para reproducibilidad y versionamiento de infraestructura
  • Multi-cloud: AWS, Azure, GCP — seleccionamos la nube que mejor se ajusta al caso, sin sesgo de vendor

Monitoreo y Observabilidad#

  • Prometheus + Grafana: Stack open source para métricas y dashboards
  • ELK Stack: Logging centralizado y análisis
  • Cloud-native: CloudWatch (AWS), Azure Monitor, Google Cloud Operations
  • Datadog / New Relic: Proyectos enterprise con APM avanzado

Protocolos y Estándares#

  • REST APIs (JSON, XML)
  • GraphQL para consultas complejas
  • SOAP / XML Web Services (sistemas legacy)
  • Webhooks y arquitecturas event-driven
  • gRPC para comunicación de alto performance entre microservicios
  • OAuth 2.0 / OpenID Connect para autenticación
  • API Keys y JWT tokens para autorización
  • Encriptación TLS/SSL en tránsito y en reposo

La decisión entre open source, propietario o servicios managed se documenta en el Discovery con análisis de trade-offs: costo total de propiedad, flexibilidad, time-to-market y requerimientos de soporte.