De monolito a EDA en AWS

Migrar de una solución monolítica a una arquitectura basada en eventos EDA en AWS es un proceso gradual y estratégico que muchas empresas emprenden para lograr mayor agilidad, escalabilidad e innovación. En este artículo explicamos un caso real adaptado a prácticas repetibles y aplicables a proyectos de modernización de aplicaciones, tanto si ya estás en AWS como si evalúas llevar tus cargas legacy a la nube.

El punto de partida fue una compañía de juegos online con una aplicación grande desarrollada en .NET Framework ejecutándose en Windows Server y un backend SQL Server. La verificación de edad se ejecutaba dentro del endpoint de registro, con llamadas síncronas a APIs internas y a un proveedor externo, lo que generaba acoplamiento fuerte y poca flexibilidad.

El objetivo fue dividir el monolito en servicios por dominio donde cada servicio posea su lógica y sus datos, reduciendo acoplamiento y facilitando cambios. Por ejemplo, toda la lógica de verificación de edad se trasladó a un servicio independiente que gestionara su propia base de datos de resultados y auditoría, expusiera eventos para notificar al resto del sistema y ofreciera APIs de lectura cuando fuera necesario.

Patrones clave aplicados:

Strangler Fig — Se extrajeron funcionalidades por fases empezando por la verificación de edad, dejando el resto del monolito intacto mientras el nuevo servicio crecía hasta reemplazar gradualmente a la pieza antigua.

Notificación por eventos — Se usó Amazon EventBridge para publicar un evento CustomerRegistered desde el monolito. En lugar de esperar el resultado, el flujo de registro solo emitía el evento. Servicios como el de Age Verification se suscribían y actuaban de forma asíncrona, logrando desacoplamiento sin cambiar drásticamente los componentes upstream.

Dark Launch — Para validar el nuevo servicio sin afectar a usuarios, se ejecutó en modo oscuro. El monolito seguía funcionando como antes mientras el nuevo servicio consumía eventos y generaba resultados en paralelo que se almacenaban en su propia base de datos. Se compararon resultados mediante informes hasta asegurar la paridad.

Feature Toggles — Se introdujeron banderas de funcionalidad para decidir de forma remota qué componente era autoritario. Herramientas y opciones en AWS como SSM Parameter Store o AppConfig facilitan este control. Así se permitió probar y conmutar sin desplegar código invasivo.

Legacy Mimic — Para mantener compatibilidad con el monolito, se creó un componente que consumía eventos de verificación y replicaba resultados en la base de datos legacy. Esto evitó cambios invasivos en la lógica existente y permitió descomisionar el mimic cuando el monolito dejó de ser necesario.

Principales desafíos y cómo resolverlos:

Latencia — Los flujos asíncronos introducen retrasos respecto a llamadas síncronas. La solución incluyó estados de base de datos por defecto como verification pending y UX que comunique al usuario el proceso en curso.

Orden y condiciones de carrera — Los eventos pueden llegar fuera de orden. Implementamos reintentos inteligentes, idempotencia y, cuando era necesario, lecturas fallback desde una API fuente de la verdad.

Idempotencia — Con entrega al menos una vez aparecen duplicados. Se usaron IDs de evento y comprobaciones de deduplicación en DynamoDB para evitar efectos secundarios múltiples. Es indispensable testear idempotencia en entornos reales.

Caos de eventos — Sin gobernanza, el catálogo de eventos crece desordenado. Creamos un Catálogo de Eventos que documenta productores, consumidores y atributos para mantener consistencia en naming, responsabilidad y propósito.

Observabilidad — Logs, métricas y trazas son críticos. En AWS se combinaron CloudWatch Logs, X Ray y dashboards de métricas para latencia, reintentos y tasas de error. Este conjunto permite operar, detectar y mejorar la arquitectura con datos.

Arquitectura final resumida: el monolito publica CustomerRegistered en EventBridge al registrar un usuario. El servicio de verificación consume el evento, llama al proveedor externo, guarda el resultado localmente y publica AgeVerificationPassed o AgeVerificationFailed. Un componente de compatibilidad actualiza la base legacy hasta que el monolito se retira. Con el tiempo, otros dominios como cambios de dirección también empezaron a publicar eventos, acelerando la descomposición.

Lecciones aprendidas: empezar por poco, extraer una sola responsabilidad y aplicar el patrón Strangler; emitir eventos desde temprano aunque no tengan consumidores inmediatos y documentarlos; usar dark launches y feature flags para probar en producción con seguridad; diseñar para problemas asíncronos como latencia, condiciones de carrera y duplicados; y priorizar la observabilidad desde el primer día.

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Conclusión: migrar de un monolito a una EDA en AWS es una evolución, no un big bang. Combinando patrones probados como Strangler Fig, notificación por eventos, dark launches y feature toggles, y dotando al sistema de observabilidad y gobernanza, se reduce el riesgo y se entrega valor incremental. En Q2BSTUDIO proporcionamos la experiencia técnica y negocio para que tu proyecto de modernización sea exitoso, integrando software a medida, inteligencia artificial y ciberseguridad para obtener una plataforma robusta y lista para el futuro.