El patron de Diseño Guiado por el Dominio (DDD), y, específicamente para esta publicación, considerando su implementación en N capas, es un patrón de desarrollo de software donde se tiene la filosofía de que toda la lógica de la aplicación recaiga en el negocio, en este sentido, se debe estructurar un proyecto, con una o un conjunto ...
El patrón de diseño de software Modelo Vista Controlar o simplemente MVC, es un patrón que se divide como base en 3 capas, de tal manera que una se encarga de la exposición de datos a los clientes, una segunda capa se encargará de la parte lógica de la aplicación y la tercera tendrá el rol de reflejar los datos de la base de datos. E...
En este post veremos lo que son los arreglos bajo la perspectiva de una estructura de datos, siendo que estos son estructuras líneas. Empezaremos con unos ejemplos simples y serán seguidos por otros post donde detallaremos y trataremos de abarcar los temas fundamentales de estructuras de datos en C++. En este caso en particular, vere...
JWT o JSON Web Token, es un estándar abierto utilizado para transmitir información de forma segura y compacta entre dos partes. Su uso principal es en autenticación y autorización, gracias a su estructura que combina encabezado, carga útil y firma digital. Actualmente es una solución ampliamente adoptada en APIs, aplicaciones web y s...
Las bases de datos distribuidas permiten almacenar datos en múltiples servidores geográficamente dispersos, mejorando la escalabilidad y la disponibilidad. Usan técnicas como particionado y replicación para gestionar grandes volúmenes de información. Aunque ofrecen ventajas, como una mayor tolerancia a fallos, enfrentan desafíos como...
Los errores de software pueden tener consecuencias críticas, como lo demuestran tres casos reales: el cohete Ariane 5 de la Agencia Espacial Europea explotó en 1996 tras un error de conversión de datos, generando una pérdida de 370 millones de dólares; el equipo de radioterapia Therac-25 causó sobredosis de radiación debido a fallos ...
Los Data Lakes y los Data Warehouse son dos arquitecturas esenciales para gestionar grandes volúmenes de datos. El Data Warehouse es ideal para almacenar datos estructurados y organizados, listos para ser analizados por perfiles de negocio; mientras que el Data Lake ofrece mayor flexibilidad, permitiendo almacenar datos no procesados...