Cómo los grandes ingenieros toman decisiones arquitectónicas: ADRs, compensaciones y una lista de verificación ATAM-Lite
Cómo los grandes ingenieros toman decisiones arquitectónicas: ADRs, compensaciones y una lista de verificación ATAM-Lite
Tomar decisiones arquitectónicas claras y reproducibles es clave para cualquier equipo de desarrollo. Sin un marco compartido el contexto se diluye y los equipos vuelven a debatir decisiones ya tomadas. Los ADRs o Architectural Decision Records registran el porqué detrás de las decisiones de diseño: qué problema resolvimos, qué opciones consideramos y qué compensaciones aceptamos. Un buen ADR vive junto al código en el repositorio, explica el razonamiento en lenguaje llano y sobrevive a cambios de personal e historial de versiones. Piensa en él como la memoria de ingeniería de tu equipo.
Los cinco pilares de las compensaciones. En la práctica usamos cinco criterios para enmarcar las decisiones: Confiabilidad – el sistema se recupera de fallos; Eficiencia de rendimiento – cumple objetivos de latencia y rendimiento; Optimización de costes – uso eficiente de recursos; Seguridad – minimiza radio de impacto y exposición; Excelencia operativa – facilita despliegue, monitorización y reparación. Ninguna decisión optimiza los cinco pilares. Los grandes ingenieros hacen compensaciones conscientes y las documentan.
Flujo práctico de decisión
1. Enmarcar: Aclara el problema, restricciones y objetivos de calidad (SLOs, límites de coste). Salida esperada: enunciado del problema.
2. Listar opciones: Identifica 2 a 4 enfoques realistas. Salida esperada: lista de opciones.
3. Valorar compensaciones: Usa una matriz de decisión para puntuar opciones (1–5) contra los pilares. Salida esperada: tabla de puntuaciones.
4. Revisión ATAM-Lite: Lista escenarios, puntos sensibles (pequeños cambios con gran impacto) y riesgos. Salida esperada: notas de riesgos.
5. Registrar como ADR: Captura todo en un documento markdown al lado del código. Salida esperada: archivo ADR en el repo.
Ejemplo práctico: añadir un read-through cache Decision: Añadir Redis delante de Cosmos DB para reducir latencia de lecturas. Contexto: latencia P95 media de la BD 80 ms; objetivo < 15 ms. Opciones: A) Consultar BD directamente B) Añadir cache read-through con Redis Compensaciones: Rendimiento: + mejora masiva en velocidad de lectura. Coste: + reducción de RU/s en Cosmos DB. Confiabilidad: - riesgo de datos obsoletos si falla la invalidación del cache. Operacional: + mayor complejidad para monitorización y TTLs.
Plantilla de ADR que puedes reutilizar
# ADR-001: Añadir cache read-through delante de Cosmos DB Status: Aceptado Date: 2025-10-21 Contexto: Alta latencia de lecturas; P95 = 80ms, objetivo <15ms Opciones: A) Lecturas directas B) Cache Redis para claves calientes Decisión: Adoptar cache Redis por rendimiento y optimización de coste Consecuencias: - Mejora de latencia y reducción de coste RU/s - Riesgo de datos obsoletos durante invalidación - Complejidad operativa añadida Links: PR#3421, Documento de diseño #204, dashboard de monitorización
Matriz de decisión ejemplo (peso × puntuación)
Pilar peso Opción A Opción B notas
Confiabilidad 5 3 4 Redis clustering gestiona failover
Rendimiento 4 2 5 Lecturas en memoria
Coste 3 4 5 Menos RU/s
Seguridad 4 4 4 Mismo modelo de autenticación
Excelencia operativa 3 4 3 Más partes en movimiento
Suma ponderada = Σ(peso × puntuación) la mejor puntuación gana.
Guías para el equipo
Crea una carpeta /docs/adr en cada repositorio. Un ADR por cambio significativo; sustituye ADRs antiguos en lugar de reescribir el historial. Vincula ADRs en revisiones de diseño y PRs. Revísalos cuando cambien las restricciones (incidentes, nuevos SLOs, variaciones de coste). Publica aprendizajes en blogs internos o externos para hacer crecer el conocimiento compartido.
Por qué funciona
Esta práctica conecta la teoría de las compensaciones con una cultura de ingeniería basada en confiabilidad y transparencia. Mejora la incorporación de nuevos miembros, acelera revisiones de diseño y crea un registro trazable de la evolución técnica.
Sobre Q2BSTUDIO
En Q2BSTUDIO somos una empresa de desarrollo de software y aplicaciones a medida especializada en soluciones de software a medida, inteligencia artificial, ciberseguridad y servicios cloud. Ofrecemos desarrollo de aplicaciones multicanal y consultoría para proyectos que combinan agentes IA, IA para empresas y servicios de inteligencia de negocio como Power BI. Si necesitas un socio para crear productos digitales robustos puedes explorar nuestro servicio de desarrollo de aplicaciones y software a medida y para migraciones o arquitecturas en la nube visita servicios cloud Azure y AWS. También apoyamos equipos con ciberseguridad, pentesting y soluciones de inteligencia de negocio para maximizar retorno y minimizar riesgo.
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