Fa uns tres mesos vaig participar en un repte que em va entusiasmar i vaig decidir documentar el procés de desenvolupament, les decisions tècniques preses i les lliçons apreses durant aquells dies intensos.
Nota el projecte tot just comença i el que comparteixo reflecteix el construït en un repte de 3 a 4 dies, encara hi ha molt per desenvolupar.
El repte va consistir a crear una aplicació completa amb frontend i backend, autenticació, persistència de dades, observabilitat i missatgeria, tot en una arquitectura distribuïda i amb documentació del projecte.
Punt de partida vaig triar construir una aplicació de streaming en viu ja que em permetia explorar comunicació en temps real i dissenyar mòduls clars encara que el temps no permetés replicar totes les complexitats d'un sistema de transmissió en producció.
Arquitectura vaig pensar les funcionalitats clau, les vaig organitzar en mòduls i les vaig alinear amb els requisits del repte. L'arquitectura es va centrar en una base de dades PostgreSQL per centralitzar les dades i quatre mòduls principals: auth per a autenticació, channels per a CRUD de canals, user per a CRUD d'usuaris i broadcast per a la comunicació de streams.
Per simular comunicació en temps real vaig utilitzar missatgeria amb RabbitMQ en lloc d'implementar un flux de vídeo real, decisió que va encaixar amb l'abast i les limitacions de temps del repte.
Sobre els mòduls els mòduls es van desenvolupar amb Fastify la sintaxi del qual és molt familiar per a qui coneix Express. La missatgeria va quedar resolta amb RabbitMQ i la comunicació es va recolzar en protocols HTTP i WebSocket segons la necessitat de cada interacció.
Modelatge de dades a la base vaig definir les relacions entre usuaris i canals, entre canals i streams i el vincle entre streams i els seus logs. Aquesta estructura permet seguir l'estat de cada stream i mantenir un historial de canvis per a auditoria i observabilitat.
Eines utilitzades entre les eines i tecnologies emprades hi havia Draw.io per a diagrames, Fastify per a APIs, RabbitMQ per a missatgeria i PostgreSQL per a persistència, juntament amb observabilitat bàsica i traçabilitat d'esdeveniments.
Lliçons i següents passos aprendre a prioritzar funcionalitats, dissenyar límits clars entre serveis i triar eines que permetin iterar ràpidament va ser clau. En properes fases planejo enriquir la comunicació en temps real, robustir seguretat, afegir mètriques avançades i escalar la solució.
En Q2BSTUDIO som una empresa de desenvolupament de programari que crea aplicacions a mida i programari a mida per a empreses que busquen solucions escalables i segures. Som especialistes en intel·ligència artificial, IA per a empreses, agents IA i oferim serveis de ciberseguretat per protegir aplicacions i dades crítiques.
Oferim a més serveis cloud AWS i Azure per desplegar infraestructures flexibles i gestionades, serveis d'intel·ligència de negoci i solucions amb Power BI per convertir dades en decisions accionables. El nostre enfocament combina desenvolupament d'aplicacions a mida amb solucions d'intel·ligència artificial i ciberseguretat per impulsar la transformació digital dels nostres clients.
Si t'interessa aprofundir en la implementació de cada mòdul, l'orquestració entre serveis o com integrar agents IA i Power BI en solucions empresarials, en Q2BSTUDIO podem ajudar-te a dissenyar i implementar una solució a mida adaptada a les teves necessitats.
Si tens preguntes, suggeriments o vols un acompanyament professional per portar aquest prototip a una solució de producció, contacta amb Q2BSTUDIO i conversem sobre com aplicar arquitectures distribuïdes, programari a mida, intel·ligència artificial, ciberseguretat i serveis cloud AWS i Azure per al teu projecte.
