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Guía de Diseño de Sistemas y Escalado

Domina el pensamiento arquitectónico para sistemas AI: estrategias de escalabilidad, patrones de reliability, patrones de integración (webhooks, event-driven, MCP), canales del mundo real (Slack/Discord) y trade-offs entre performance y coste. Esta guía de síntesis conecta todo lo que has aprendido—Docker, CI/CD, deployment, monitoring, cost optimization, security—y te enseña a DISEÑAR sistemas production-ready. Culmina con el diseño completo de arquitectura del Capstone: AI-Powered Knowledge Assistant con Agentic RAG e integración Slack/Discord.

64

Lecciones

8

Módulos

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Acceso por bootcamp

Lo que aprenderás

✓Aplicar pensamiento arquitectónico específico para sistemas AI (constraints, trade-offs, documentos de diseño)
✓Comparar y elegir entre arquitecturas monolith, microservices y event-driven para AI
✓Diseñar estrategias de escalabilidad: horizontal vs vertical, auto-scaling, diseño stateless
✓Implementar patrones de integración: webhooks, event-driven, MCP (Model Context Protocol)
✓Diseñar reliability a escala: load balancing, procesamiento por colas, rate limiting
✓Diseñar bots de Slack y Discord como canales de producción (OAuth, webhooks, best practices)
✓Aplicar frameworks de decisión para performance vs coste, managed vs self-hosted, cache vs compute
✓Diseñar la arquitectura completa del Capstone: AI-Powered Knowledge Assistant

¿Para quién es?

  • •AI Engineers que completaron guías #1-#20 y necesitan aprender pensamiento de system design
  • •Desarrolladores preparando el Capstone que quieren el blueprint de arquitectura primero
  • •Tech leads y architects diseñando sistemas AI para sus equipos
  • •Ingenieros que quieren tomar decisiones informadas sobre scaling, integraciones y trade-offs
  • •Desarrolladores buscando documentos de diseño de arquitectura portfolio-worthy

Requisitos

  • •Completar guías #1-#20 del AI Engineering Path (Docker, CI/CD, Deployment, Monitoring, Cost Optimization, Security)
  • •Experiencia deployando y monitoreando aplicaciones AI
  • •Comprensión de RAG, agents y patrones de producción
  • •Familiaridad con REST APIs, webhooks y patrones async
  • •Experiencia básica con diagramas de arquitectura (o disposición para aprender)

Contenido del curso

1Módulo 1: System Design Thinking for AI — Guía para el Creador8 lecciones
2Módulo 2: Common AI Architectures — Guía para el Creador8 lecciones
3Módulo 3: Scaling Fundamentals — Guía para el Creador8 lecciones
4Módulo 4: Integration Patterns — Guía para el Creador8 lecciones
5Módulo 5: Reliability at Scale — Guía para el Creador8 lecciones
6Módulo 6: Real-World Integrations — Slack/Discord — Guía para el Creador8 lecciones
7Módulo 7: Performance vs Cost Trade-offs — Guía para el Creador8 lecciones
8Módulo 8: Integrator Project — Capstone Architecture Design — Guía para el Creador8 lecciones
Reseñas

Lo que dicen los estudiantes

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