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🏗️ Desafíos de Diseño de Sistemas

Esta sección contiene desafíos prácticos de nivel intermedio-avanzado centrados en el diseño de arquitecturas escalables, mantenibles y de alto rendimiento. Son ideales para practicar para entrevistas en empresas como Google, Amazon, Meta o startups con alta carga técnica.

🔹 Cada desafío plantea un problema abierto, con posibles múltiples soluciones.
🔹 Se incluye una guía de resolución paso a paso y consideraciones clave.
🔹 El foco no es programar, sino pensar como un arquitecto de software.

📌 Índice de Desafíos

  1. 📦 Diseñar un sistema tipo Dropbox (Almacenamiento de Archivos Distribuido)

1. 📦 Diseñar un sistema tipo Dropbox (Almacenamiento de Archivos Distribuido)

🎯 Enunciado

Diseña un sistema distribuido para almacenamiento y sincronización de archivos similar a Dropbox, que permita a los usuarios:

  • Subir, descargar, eliminar y compartir archivos.
  • Sincronizar archivos entre múltiples dispositivos.
  • Tener acceso offline y actualizaciones en segundo plano.
  • Manejar versiones de archivos.

Requisitos no funcionales:

  • Escalabilidad global.
  • Alta disponibilidad.
  • Tolerancia a fallos.
  • Latencia baja en lectura/escritura.
  • Seguridad de datos y acceso.

🧠 Pasos de Resolución

1. Recolección de Requisitos

  • Usuarios pueden crear cuentas y carpetas personales.
  • Acciones básicas: CRUD de archivos.
  • Capacidad de compartir archivos (privado/público).
  • Sincronización casi en tiempo real.
  • Control de versiones de archivos.
  • Sistema debe escalar para millones de usuarios.

2. Estimaciones de Carga (opcional)

  • 100M usuarios activos.
  • 1PB de datos almacenados.
  • 10K archivos por segundo subidos.
  • 50K lecturas por segundo.

💡 Estas estimaciones guían decisiones sobre particionamiento, caché, base de datos, etc.

3. Diseño de Alto Nivel (HLD)

Componentes principales:
  • Client SDK (para escritorio y móvil)
  • API Gateway
  • Service Layer
    • Auth Service
    • File Metadata Service
    • Upload/Download Service
    • Sync Service
    • Versioning Service
  • Storage Layer
    • Metadata DB (SQL o NoSQL)
    • Blob Storage (ej. AWS S3, GCS)
  • Notification Queue (para sincronización)
  • CDN para archivos públicos

📌 Diagrama sugerido (dibujar fuera):


Client → API Gateway → Service Layer → Storage + Queue → Client

4. Diseño de Base de Datos

Metadata DB:
  • Tabla de usuarios
  • Tabla de archivos:
    • file_id, user_id, path, version, timestamp
  • Tabla de permisos:
    • file_id, shared_with_user, access_type
Blob Storage:
  • Particionado por usuario o hash
  • Replicación geo-distribuida

5. Manejo de Versiones

  • Cada modificación crea una nueva versión.
  • Se puede usar almacenamiento incremental (delta encoding).
  • Permitir al usuario restaurar versiones anteriores.

6. Sincronización entre dispositivos

  • Utiliza WebSocket o long-polling para notificar cambios.
  • Cliente mantiene un log local de cambios.
  • Back-end detecta conflictos y aplica resolución (last write wins / manual merge).

7. Optimización y Escalabilidad

  • CDN para acceso rápido a archivos públicos.
  • Chunked uploads para archivos grandes.
  • Cache de metadatos en Redis.
  • Rate limiting para prevenir abuso.
  • Sharding del Metadata Service por usuario ID.

8. Seguridad

  • Autenticación con OAuth 2.0.
  • Criptografía en tránsito (TLS) y en reposo (AES).
  • Validación de permisos en cada request.

✅ Consideraciones Finales

  • ¿Qué pasa si dos dispositivos editan el mismo archivo offline?
  • ¿Cómo diseñarías la detección de cambios en carpetas grandes?
  • ¿Qué sistema de colas elegirías para los eventos de sincronización?
  • ¿Cuáles servicios podrían desacoplarse en microservicios?

💡 Consejos para entrevistas

  • Piensa en casos extremos y cuellos de botella.
  • Justifica cada decisión: base de datos, colas, escalado, etc.
  • Dibuja diagramas siempre que puedas.
  • Evalúa trade-offs: consistencia vs disponibilidad, latencia vs complejidad.

📚 Recursos Recomendados

Hecho con 🏗️ por @holasoymalva