Backend Architecture · 2024
Fitness API con arquitectura limpia
API REST desplegable con Docker para gestión de rutinas, seguimiento de progreso y estadísticas personales. Base sólida para escalar a producto multiusuario.
4 capas
Clean Architecture
01 · Contexto
Necesidad personal de tener una plataforma propia para tracking de entrenamiento sin depender de apps de terceros. La oportunidad se aprovechó para practicar arquitectura limpia (Clean Architecture) y separación estricta de capas en un servicio backend real.
02 · Pregunta de negocio
¿Cómo diseñar una API mantenible, testeable y desplegable con un solo comando, que pueda crecer de usuario individual a múltiples usuarios sin reescribir el core?
03 · Datos
Modelo relacional de ejercicios, rutinas, sesiones y métricas de progreso, gestionado con SQLAlchemy sobre una base SQL. Diseño de esquema orientado a queries analíticas (evolución de cargas, volumen semanal, PRs).
04 · Método
Estructura por capas siguiendo Clean Architecture: dominio, casos de uso, adaptadores e infraestructura desacoplados. API REST con Flask y contratos explícitos. Contenerización con Docker y docker-compose para desarrollo/despliegue reproducibles. Estadísticas personales calculadas sobre la capa de dominio, no en el frontend.
05 · Insight
La separación estricta de capas paga rápido: cambiar de SQLite a PostgreSQL o añadir un endpoint nuevo sólo toca la capa de infraestructura o de adaptadores. Los tests de casos de uso corren sin base de datos real, lo que hace el ciclo de feedback casi instantáneo.
06 · Impacto
Base backend reutilizable como plantilla para futuros proyectos personales o clientes. Refuerza la parte de ingeniería del perfil híbrido: no sólo analizar datos, también construir los sistemas que los generan.