Tecnologías

Plataforma de orquestación de flujos de trabajo. Se usa para definir DAGs (Directed Acyclic Graphs) que modelan dependencias entre tareas de extracción, transformación y carga.

• DAGs declarativos en Python
• Reintentos automáticos y alertas
• Sensores para esperar eventos externos
• Integración con SSH, HTTP, bases de datos

Lenguaje de propósito general con ecosistema robusto para ingeniería de datos. Permite escribir transformaciones complejas, conectores y lógica de negocio de forma expresiva.

• pandas para transformaciones tabulares
• SQLAlchemy para ORM y queries
• httpx / requests para consumo de APIs
• Patrones iterator y pipeline nativos

Plataforma de analítica visual que permite construir pipelines de datos arrastrando nodos. Ideal para transformaciones complejas sin escribir código.

• Nodos preconstruidos para 300+ operaciones
• Integración con Python y R
• Ejecución remota vía CLI
• Exportación a Excel, CSV, bases de datos

Base de datos relacional avanzada usada como destino principal de los pipelines ETL. Ofrece tipos de datos ricos, funciones de ventana y extensibilidad.

• COPY para carga masiva eficiente
• CTEs y window functions para analítica
• Particionado de tablas grandes
• Índices parciales para queries específicas

Patrón que aísla la lógica de negocio del mundo exterior mediante puertos y adaptadores. La aplicación no depende de frameworks ni bases de datos concretas.

• Dominio independiente de infraestructura
• Fácil sustitución de adaptadores
• Pruebas unitarias sin mocks complejos
• Separación clara de responsabilidades

Enfoque de diseño que alinea el código con el lenguaje del negocio. Define aggregates, value objects, repositorios y bounded contexts para modelar dominios complejos.

• Aggregates como unidades de consistencia
• Value objects inmutables
• Bounded contexts para separar dominios
• Lenguaje ubiquitario con stakeholders

Estilo arquitectónico para comunicación entre servicios usando HTTP. Define recursos, verbos y códigos de estado estándar para interfaces predecibles y documentables.

• Versionado de endpoints (/v1, /v2)
• Documentación con OpenAPI/Swagger
• Autenticación JWT o API Keys
• Paginación y filtrado estandarizados

Arquitectura donde los componentes se comunican mediante eventos. El productor no conoce al consumidor, logrando bajo acoplamiento y escalabilidad horizontal.

• Desacoplamiento entre productores y consumidores
• Reintento y dead-letter queues
• Trazabilidad de eventos en el tiempo
• Escalado independiente por servicio

Sistema gestor de bases de datos objeto-relacional con soporte ACID completo. Extensible, con tipos avanzados (JSONB, arrays, rangos) y excelente rendimiento en analítica.

• JSONB para datos semiestructurados
• Full-text search nativo
• Replicación streaming
• Row-level security para multi-tenancy

Toolkit SQL para Python que ofrece tanto un ORM completo como acceso de bajo nivel con Core. Permite escribir consultas expresivas manteniendo compatibilidad con múltiples motores.

• ORM declarativo con relaciones lazy/eager
• Migraciones versionadas con Alembic
• Connection pooling automático
• Soporte PostgreSQL, SQLite, MySQL

Técnica de diseño de esquemas de bases de datos basada en la teoría relacional. Normalización hasta 3FN para eliminar redundancias y garantizar integridad referencial.

• Normalización 1FN → 3FN
• Claves foráneas y constraints
• Índices para query optimization
• EXPLAIN ANALYZE para diagnóstico

Dominio de SQL más allá de los CRUD básicos: funciones de ventana, CTEs recursivas, agregaciones complejas y optimización de planes de ejecución.

• Window functions: RANK, LAG, LEAD
• CTEs para queries legibles
• Subqueries correlacionadas
• PARTITION BY para analítica por segmento

Plataforma de contenerización que empaqueta aplicaciones con todas sus dependencias en imágenes reproducibles. Garantiza que el entorno de desarrollo sea idéntico al de producción.

• Multi-stage builds para imágenes livianas
• Docker Compose para entornos locales
• Volúmenes para persistencia de datos
• Healthchecks para dependencias entre servicios

Framework Python moderno para construir APIs REST con tipado estático, validación automática y documentación OpenAPI generada al instante.

• Validación automática con Pydantic
• Documentación Swagger/ReDoc incluida
• Async/await nativo
• Inyección de dependencias built-in

Python como lenguaje principal para servicios backend: procesamiento de reglas de negocio, integración con bases de datos y orquestación de tareas asíncronas.

• dataclasses para modelos de dominio
• asyncio para I/O no bloqueante
• typing para contratos explícitos
• contextlib para gestión de recursos

Sistema de control de versiones distribuido y plataforma de colaboración. Permite rastrear cambios, colaborar en equipo y automatizar despliegues.

• Branching por feature/fix
• Pull requests con revisión de código
• GitHub Actions para automatización
• Conventional commits para historial limpio

Servicio de almacenamiento de objetos altamente duradero y escalable. Ideal para guardar archivos de cualquier tamaño con acceso vía HTTP o SDK.

• Versionado de objetos
• Políticas de ciclo de vida
• Cifrado en reposo (SSE-S3, SSE-KMS)
• Presigned URLs para acceso temporal

Servicio de máquinas virtuales en la nube. Permite elegir sistema operativo, CPU, memoria y red. Base para desplegar aplicaciones que requieren control total del entorno.

• Auto Scaling Groups para elasticidad
• Security Groups como firewall virtual
• IAM Roles para acceso a otros servicios
• User Data para configuración al inicio

Servicio de cómputo serverless que ejecuta código en respuesta a eventos sin gestionar servidores. Se cobra solo por el tiempo de ejecución efectivo.

• Triggers desde S3, API Gateway, SQS
• Cold start minimizado con Provisioned Concurrency
• Capas (Layers) para dependencias compartidas
• Integración nativa con CloudWatch Logs

Servicio de bases de datos relacionales administradas. AWS gestiona backups, parches, replicación y failover automático, reduciendo carga operativa.

• Multi-AZ para alta disponibilidad
• Read replicas para escalar lecturas
• Backups automáticos con point-in-time recovery
• Cifrado en tránsito y en reposo

Servicio de gestión de identidades y accesos de AWS. Controla quién puede hacer qué sobre qué recursos, siguiendo el principio de mínimo privilegio.

• Principio de mínimo privilegio
• Roles para servicios (no usuarios root)
• Políticas inline vs administradas
• CloudTrail para auditoría de accesos

Plataforma de integración y despliegue continuo nativa de GitHub. Permite definir workflows en YAML que se disparan ante eventos del repositorio (push, pull request, release, schedule).

• Workflows declarativos en YAML
• Matriz de versiones (Python 3.10, 3.11, 3.12)
• Secrets cifrados para credenciales AWS
• Caché de dependencias para builds rápidos

Servicio de entrega continua de AWS que orquesta etapas de build, test y deploy integrándose con CodeBuild, CodeDeploy, Lambda, ECS y otros servicios del ecosistema.

• Etapas Source → Build → Test → Deploy
• Integración con CodeBuild y CodeDeploy
• Aprobaciones manuales para entornos productivos
• Notificaciones vía SNS y CloudWatch Events

Herramienta de infraestructura como código (IaC) que permite definir recursos cloud de forma declarativa y versionada. Soporta múltiples providers (AWS, GCP, Azure) con un mismo lenguaje.

• plan/apply para previsualizar cambios
• Estado remoto en S3 con bloqueo en DynamoDB
• Módulos reutilizables entre entornos
• Integración con GitHub Actions para CD

Framework de pruebas para Python con sintaxis simple, fixtures potentes y un ecosistema amplio de plugins. Estándar de facto para testing en proyectos Python modernos.

• Fixtures parametrizadas y reutilizables
• pytest-cov para reportes de cobertura
• Marcadores para separar unit, integration y e2e
• Mocks con monkeypatch y unittest.mock