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Construyendo una aplicación de utilidad de estadísticas Full-Stack con Node, React, Rust y Python: una herramienta contenida que ejecuta microservicios de Rust y Python detrás de un backend Node y un frontend React, diseñada para subir un CSV con datos numéricos y obtener estadísticas resumen y gráficos rápidamente.
Tecnología empleada: Frontend React con Vite y Tailwind; Backend Node.js con Express y TypeScript; microservicio Rust con Axum y serde para núcleos numéricos de alto rendimiento; microservicio Python con FastAPI y Matplotlib para renderizado de gráficos; orquestación con Docker y Docker Compose; validación con Zod y Pydantic usando esquemas JSON compartidos.
Arquitectura: la app corre completamente en contenedores Docker. Cuatro servicios comunican entre sí mediante el backend como gateway: React sirve la interfaz, Node orquesta y expone rutas api, Rust calcula estadísticas y distribuciones, Python genera imágenes con Matplotlib. Cada servicio ofrece un endpoint de salud y Docker Compose garantiza orden de arranque y readiness.
Flujo principal: el usuario arrastra un CSV al frontend. El backend valida metadatos con Zod, transforma los valores y solicita al microservicio Rust resúmenes y distribuciones. Cuando corresponde, reenvía los datos al plotter Python que devuelve imágenes. Todo se devuelve al frontend como JSON e imágenes y se muestran estados en vivo como Analizando.
Funcionalidades visibles: estadísticas comunes como media, mediana, desviación estándar, IQR, min y max; histogramas, ECDF y gráficos QQ; computación numérica en Rust y render en Python; despliegue reproducible en minutos gracias a Docker.
Despliegue y pruebas: se construye y levanta todo con Docker Compose. No se requiere base de datos: los trabajos se mantienen en memoria para demos rápidos y rebuilds ágiles.
Lecciones aprendidas: Rust aporta seguridad de tipos y rendimiento para núcleos numéricos; Axum es cómodo para microservicios de cálculo; FastAPI acelera creación de endpoints y gráficos; compartir esquemas con Zod y Pydantic facilita la validación entre lenguajes; Docker Compose añade complejidad pero también reproducibilidad; almacenar en memoria es suficiente para cargas no persistentes.
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