Drivers de Arquitectura
Por qué una arquitectura debería derivarse de requisitos y restricciones explícitos —no de una tecnología elegida de antemano— y cómo separar requisitos funcionales de atributos de calidad como performance, disponibilidad, confiabilidad y consistencia.
Una de las formas más comunes de equivocarse al diseñar arquitectura es empezar demasiado pronto por la solución:
“Tenemos que usar microservicios.”
“Necesitamos Kafka.”
“Esto debería correr en Kubernetes.”
Estas afirmaciones pueden terminar siendo correctas, pero todavía no explican por qué. Una arquitectura debería partir de otra pregunta:
¿Qué necesita hacer el sistema, bajo qué condiciones y dentro de qué restricciones?
Los Drivers de Arquitectura son los requisitos y restricciones que tienen suficiente impacto como para condicionar las decisiones arquitectónicas.
flowchart LR A["Requisitos"] --> C["Drivers"] B["Restricciones"] --> C C --> D["Decisiones"]
No todos los requisitos tienen el mismo peso arquitectónico. Una pantalla adicional probablemente no cambie la estructura del sistema. Un requisito como 99,99% de disponibilidad o 10.000 requests por segundo sí puede hacerlo.
Requisitos
Los requisitos describen lo que el sistema debe ofrecer y las propiedades que debe cumplir. Para arquitectura resulta útil separarlos en dos grandes grupos:
- Requisitos Funcionales
- Atributos de Calidad
Requisitos Funcionales
Los Requisitos Funcionales describen qué debe hacer el sistema. En un sistema de Payments, por ejemplo:
- Create Payment
- Authorize Payment
- Capture Payment
- Refund Payment
- Process Provider Webhook
Un requisito podría ser:
El sistema debe permitir autorizar un pago mediante cualquiera de los payment providers soportados.
Este requisito define comportamiento, pero todavía no nos dice:
- cuánto debería tardar;
- cuánto tráfico debe soportar;
- qué sucede si el provider no responde;
- cómo evitamos cargos duplicados;
- dónde se persiste la información.
Eso pertenece a otras dimensiones.
Requisito funcional vs. implementación
Un error frecuente es convertir un requisito en una solución:
“Payments debe utilizar Kafka para procesar autorizaciones.”
Eso ya no es un requisito funcional. Es una decisión técnica. La diferencia es importante:
flowchart LR R["Requisito:<br/>'El pago debe poder autorizarse'"] -.no es lo mismo que.-> D["Decisión:<br/>'La autorización se procesará mediante X'"]
La arquitectura debería derivarse del problema, no al revés.
Atributos de Calidad (Requisitos No Funcionales)
Los Atributos de Calidad describen propiedades del sistema: cómo debe comportarse mientras cumple sus funciones. Algunos de los más habituales:
- Performance
- Disponibilidad
- Confiabilidad
- Escalabilidad
- Seguridad
- Consistencia
- Durabilidad
- Mantenibilidad
- Operabilidad
- Costo
No existe una lista universal y cerrada; el vocabulario varía entre frameworks y organizaciones. Lo importante es convertir atributos abstractos en objetivos observables.
Performance
Performance suele dividirse, entre otras dimensiones, en latencia y throughput:
Throughput
10.000 requests / segundoSon conceptos diferentes: un sistema puede soportar 20.000 requests por segundo pero presentar latencias elevadas. También puede tener una latencia excelente para una request individual pero poca capacidad para manejar concurrencia.
Latencia y percentiles
En sistemas reales suele ser insuficiente decir:
“La respuesta tarda en promedio 100 ms.”
Es habitual utilizar percentiles:
| Percentil | Latencia |
|---|---|
| p50 | 100 ms |
| p95 | 180 ms |
| p99 | 350 ms |
Por ejemplo, un p99 de 350 ms significa que el 99% de las requests respondió en 350 ms o menos, mientras que el 1% restante tardó más.
Esto permite observar una parte de la distribución que el promedio puede ocultar y resulta especialmente útil para detectar problemas de latencia en las requests más lentas.
Disponibilidad
La disponibilidad expresa qué proporción del tiempo el sistema está operativo. Algunos valores aproximados de downtime anual:
| Disponibilidad | Downtime / año |
|---|---|
| 99% | 3,65 días |
| 99,9% | 8h 46m |
| 99,99% | 52m 34s |
| 99,999% | 5m 15s |
El salto de 99,9% a 99,99% parece pequeño, pero puede requerir bastante más infraestructura y capacidad de recovery. Por eso la disponibilidad debe ser un objetivo de negocio, no simplemente un número elegido por costumbre.
Confiabilidad
Confiabilidad y disponibilidad no son equivalentes. Supongamos el siguiente flujo:
sequenceDiagram participant C as Client participant S as Payments Service C->>S: POST /payments S-->>C: HTTP 200 Note over S: Payment charged twice
El sistema estuvo disponible y respondió correctamente desde el punto de vista del protocolo HTTP. Sin embargo, produjo un resultado incorrecto. La confiabilidad tiene que ver con que el sistema realice correctamente su función de forma consistente.
Escalabilidad
La escalabilidad describe cómo responde un sistema cuando aumenta la carga:
Puede utilizarse Escalado Vertical o Escalado Horizontal, pero la solución no es siempre “agregar máquinas”. El bottleneck podría estar en:
- Database
- Network
- CPU
- Memory
- Locks
- Hot partitions
- External provider
- Queue consumers
Por eso un requisito como:
“El sistema debe escalar”
es demasiado ambiguo. Uno más útil sería:
“El sistema debe soportar 10.000 RPS en hora pico manteniendo un p95 inferior a 300 ms.”
Eso sí puede orientar decisiones arquitectónicas.
Seguridad
La seguridad abarca distintos aspectos del sistema, entre ellos:
- Autenticación
- Autorización
- Confidencialidad
- Integridad
- Cifrado
- Secret Management
- Principio de mínimo privilegio
- Auditabilidad
En un sistema de Payments, por ejemplo, esto implica responder preguntas como:
- ¿Quién puede ejecutar un refund?
- ¿Qué datos puede ver cada rol?
- ¿Dónde se almacenan las credenciales?
- ¿Cómo se protegen los secrets?
- ¿Cómo se auditan las operaciones sensibles?
Consistencia
La consistencia describe cuándo diferentes partes del sistema deben observar los mismos datos. Por ejemplo:
| Origen | Estado del payment |
|---|---|
| Payment DB | CAPTURED |
| Orders DB | PENDING |
Esto puede ser completamente inaceptable, aceptable durante unos segundos, o irrelevante para determinadas lecturas. Depende del dominio. La pregunta arquitectónica correcta es:
¿Qué operaciones requieren consistencia fuerte y dónde podemos aceptar consistencia eventual?
Durabilidad
La durabilidad describe la capacidad de conservar datos una vez que fueron confirmados. Es especialmente importante para:
- Payments
- Orders
- Transactions
- Audit Logs
- Financial records
No es suficiente que un endpoint devuelva 200 OK si el dato puede desaparecer posteriormente.
Restricciones
Los requisitos describen lo que necesitamos. Las restricciones limitan las soluciones que podemos elegir:
- Restricciones Técnicas
- Restricciones de Negocio
Restricciones Técnicas
Ejemplos:
- Debe ejecutarse en AWS
- Debe utilizar PostgreSQL
- Debe integrarse con un sistema PHP legacy
- Debe utilizar la infraestructura existente de Kafka
- Debe ser compatible con Java 21
Una restricción técnica puede ser consecuencia de:
- infraestructura existente;
- contratos;
- estándares internos;
- conocimientos del equipo;
- migraciones anteriores;
- compliance.
Restricciones de Negocio
Ejemplos:
- Presupuesto
- Plazo
- Tamaño del equipo
- Contratos existentes
- Regulaciones
- Requisitos del mercado
- Capacidad operativa
Imaginemos:
| Dimensión | Valor |
|---|---|
| Equipo | 4 engineers |
| Deadline | 4 meses |
| Presupuesto | Limitado |
| Disponibilidad objetivo | 99,9% |
Probablemente no tenga sentido introducir una arquitectura multirregión extremadamente compleja si el negocio no la necesita.
De requisitos a Drivers de Arquitectura
Consideremos un sistema de Payments:
Funcionales
- Authorize payment
- Capture payment
- Refund payment
Atributos de calidad
- p95 < 300 ms
- 99,99% de disponibilidad
- 10k RPS en hora pico
- Sin cargos duplicados
Restricciones
- AWS
- PostgreSQL
- Proveedores existentes
- Equipo pequeño
Los drivers resultantes podrían ser:
flowchart TD AD["Architectural Drivers"] AD --> H["High availability"] AD --> L["Low latency"] AD --> T["High throughput"] AD --> I["Idempotent processing"] AD --> S["Secure operations"] AD --> O["Operational simplicity"]
Cuándo este análisis es especialmente útil
Cuando varias arquitecturas parecen razonables. Si una aplicación tiene 50 users, 10 RPS y un objetivo de 99,5% de disponibilidad, es probable que no exista una razón de peso para distribuir el sistema. Si en cambio tiene 500.000 users, 50k RPS, un objetivo de 99,99% de disponibilidad, necesidad de escalado independiente y múltiples equipos trabajando en paralelo, la discusión cambia radicalmente.
Cuándo no sobredimensionarlo
No todo proyecto necesita un documento de requisitos de 50 páginas. La clave es identificar los requisitos que realmente pueden cambiar la arquitectura.
Herramientas habituales
Para capturar requisitos y restricciones pueden utilizarse Jira, Linear, Confluence, Notion, GitHub Issues o documentos de arquitectura. La herramienta es secundaria: lo importante es que los drivers sean explícitos.
Referencias
- AWS Well-Architected Framework — presenta principios para evaluar arquitecturas en áreas como excelencia operativa, seguridad, fiabilidad, eficiencia del rendimiento y optimización de costos.
- Microsoft Azure Architecture Center — ofrece material sobre estilos arquitectónicos y cómo evaluarlos según sus beneficios, desafíos y contexto.