sprint3 documento tecnico

Documentación Técnica

A partir del diagrama de despliegue de los servicios de negocio y de infraestructura implementados en el proyecto, se procede con la revisión de los elementos de arquitetectura definidos en la visión.

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Tácticas de arquitectura para favorecer la Facilidad de modificación

• Mantener una alta cohesión
• Mantener un bajo acoplamiento
• Reducir el tamaño de los módulos - Dividir módulos.

Para favorecer el atributo de facilidad de modificación, se diseñaron e implementaros componentes tipo microservicios, aplicando tácticas de componentes de de bajo tamaño, con única responsabilidad, bajo acoplamiento y alta cohesión, permitiendo que a futuro los cambios solicitados a futuro impacten solo los servicios requeridos, sin genear impacto en el resto de servicios del sistema.

Tácticas de arquitectura para favorecer la Disponibilidad

• Detectar fallas: healthcheck
• Enmascarar fallas: identificar y retirar componente defectuoso
• Recuperación de fallos: reinicio de componente

Para favorecer el atributo de disponibilidad se toma la decisión de implementar el estilo de arquitectura Microservicios y aprovechar las funcionalidades de Elastic Container Service para la detección de fallas, el retiro de componente(s) defectuoso(s) y su respectivo reinicio.

Tácticas de arquitectura para favorecer la Escalabilidad

• Manejo de recursos compartidos - múltiples copias de computación
• Manejo de recursos compartidos - múltiples copias de datos

Para favorecer la escalabilidad, dentro de la táctica de manejo de recursos compartidos, se implementan múltiples copias de computación y múltiples copias de datos con el objetivo de crecer y decrecer horizontalmente de forma tal que permita atender la demanda de ls diferentes servicios.

Para múltiples copias de computación, se definen los parámetros de auto-scaling (capacidad mínima y máxima, además de la política de uso de memoria y cpu) dentro del archivo de variables terraform https://github.com/andergcp2/backend-proyecto-final/blob/main/aws-tf/terraform.tfvars, para su respectivo aprovisionamiento

  "pruebas-taker" = {
    name             = "pruebas-taker"
    is_public        = true
    container_port   = 80
    host_port        = 80
    cpu              = 256
    memory           = 512
    desired_count    = 1
    alb_target_group = {
      port              = 80
      protocol          = "HTTP"
      path_pattern      = ["/tests-taker*"]
      health_check_path = "/tests-taker/ping"
      priority          = 1
    }
    auto_scaling = {
      max_capacity = 2
      min_capacity = 1
      cpu          = {
        target_value = 75
      }
      memory = {
        target_value = 75
      }
    }
  }

Patrón CQRS

Usando AWS AuroraDB para Queries y RDS para Commands. Busca optimizar la velocidad de las consultas y las operaciones de modificación, favoreciendo atributos relacionados al desempeño.

Nos permite implementar y optimizar de manera independiente las responsabilidades de comandos y queries, una parte del equipo se puede hacer cargo del modelo de escritura mientras otros se dedican a la interfaz de usuario y al modelo de lectura.