Diseño de Alto Nivel para un limitador de tasa con Redis distribuido. En este artículo describimos una arquitectura escalable y tolerante a fallos para aplicar límites de peticiones a escala masiva, traducida y adaptada para clientes y equipos técnicos en español. Además presentamos a Q2BSTUDIO como socio de confianza en desarrollo de software a medida, aplicaciones a medida, inteligencia artificial y ciberseguridad.

Resumen ejecutivo. El limitador de tasa es un servicio distribuido que se sitúa entre los clientes y los servidores de aplicación para imponer límites basados en la actividad reciente. Diseñado para soportar miles de millones de peticiones diarias y una base de hasta 1.000.000.000 de usuarios, el sistema usa un clúster de Redis distribuido en memoria para almacenar marcas temporales con baja latencia y alta disponibilidad.

Estimaciones y requisitos clave. Usuarios 1.000.000.000. Hasta 100 timestamps por usuario por servicio. Identificador de usuario 8 bytes. Marca temporal 8 bytes. Por servicio por usuario 100 timestamps x 8 bytes = 800 bytes. Para 100 servicios por usuario = 80.000 bytes = 80 KB. Peor caso total 1.000.000.000 x 80 KB = 80 TB. Retención de datos 10 segundos, lo que reduce drásticamente el tamaño real en memoria al purgar timestamps antiguos continuamente.

Descripción de la arquitectura. Flujo general: cliente > CDN o balanceador global > instancias del limitador de tasa desplegadas en múltiples zonas de disponibilidad > clúster Redis distribuido > servidores de aplicación para solicitudes aprobadas. Además se integran sistemas de monitorización y un almacén de configuración para reglas de limitación fuera del camino crítico.

Componentes principales y responsabilidades. Instancias del limitador de tasa: procesan peticiones, extraen el identificador del cliente, consultan Redis por el historial de los últimos 10 segundos y deciden permitir o denegar la petición. El servicio es estateless para facilitar escalado horizontal. Clúster Redis distribuido: gestiona listas o sets ordenados de timestamps por usuario y servicio, con sharding y replicación entre nodos y zonas para escalado y resiliencia. CDN y balanceador global: enrutan tráfico al punto de entrada más cercano y equilibran carga entre instancias. Servidores de aplicación: atienden solo las peticiones aprobadas por el limitador, reduciendo la presión en la capa de aplicación. Monitorización y logging: métricas de latencia, tasas de denegación, uso de memoria en Redis y eventos de salud del clúster. Base de configuración: almacena políticas como 100 peticiones por 10 segundos por servicio y se cachea en Redis o en memoria para acceso rápido.

Decisión de datos y estructura. Para cada par usuario servicio se mantiene una lista o un sorted set con timestamps. Al procesar una petición se eliminan timestamps anteriores a 10 segundos y se cuenta el número restante. Si el conteo es menor que el límite se inserta la nueva marca y se acepta la petición, si no se responde con HTTP 429 y cabecera retry-after. Redis TTL y trimming en actualización garantizan que solo usuarios activos consumen memoria.

Estrategia de escalado y rendimiento. Asumiendo 10.000.000.000 peticiones diarias aproximadas, el promedio por segundo es ~115.000 RPS. Con 1.000 instancias del limitador cada una atiende ~115 RPS. Redis provee operaciones en milisegundos o submilisegundo en memoria; con sharding se reparte la carga entre cientos o miles de nodos. Si el 10% de usuarios están activos simultáneamente, 100.000.000 usuarios activos x 80 KB = 8 TB en memoria total, alcanzable repartiendo datos en muchas shards con nodos de gran memoria.

Disponibilidad y tolerancia a fallos. Despliegue multi AZ con replicación entre zonas para Redis. Se aceptan ligeras inconsistencias eventuales por replicación cruzada, dado el corto horizonte temporal de 10 segundos y la naturaleza no crítica de contadores exactos en milisegundos. Mecanismos de failover automático y réplicas promotoras minimizan la ventana de pérdida. Las instancias del limitador son stateless para permitir reinicios y reemplazos rápidos.

Latency y colocación. Para minimizar latencia las instancias del limitador se colocan preferentemente en la misma AZ que las réplicas primarias de Redis y el CDN enruta al punto más cercano. Operaciones por petición son pocas: trimming de timestamps, conteo y push del nuevo timestamp, operaciones que Redis maneja con alta eficiencia.

Optimización de almacenamiento. Gracias a la ventana de retención de 10 segundos y al trimming permanente, la huella en memoria se mantiene proporcional a usuarios activos. Si es necesario, se pueden aplicar técnicas adicionales como compresión en valores, almacenamiento de timestamps relativos en lugar de absolutos, o políticas LRU para priorizar memoria hacia usuarios más activos.

Principios de diseño y consideraciones de seguridad. Separación de responsabilidades, observabilidad completa, capacidad de escalar horizontalmente y tolerancia a fallos son claves. Para ciberseguridad se recomienda autenticar y autorizar acceso al clúster Redis, cifrado en tránsito y en reposo, y auditoría de accesos y cambios de configuración. Q2BSTUDIO ofrece servicios de ciberseguridad y pentesting para validar este tipo de arquitecturas y proteger sus APIs y datos.

Despliegue y operaciones. Orquestación con contenedores y autoscaling facilita ajustar la cantidad de instancias del limitador y nodos Redis según la demanda. Pipelines automatizados y observabilidad con métricas y dashboards permiten detectar hotspots, latencias inusuales o fallos de nodos y activar escalado o reroute en tiempo real.

Por qué elegir a Q2BSTUDIO. Como empresa especializada en desarrollo de software a medida y aplicaciones a medida, Q2BSTUDIO acompaña en el diseño e implementación de soluciones de infraestructura escalable, integración con servicios cloud y despliegue seguro. Podemos diseñar la solución de limitación de tasa, optimizar para servicios cloud aws y azure y añadir capacidades de inteligencia artificial para análisis predictivo del consumo, agentes IA para respuesta automática y dashboards con Power BI.

Palabras clave incorporadas. Este artículo integra conceptos y servicios relevantes como aplicaciones a medida, software a medida, inteligencia artificial, ciberseguridad, servicios cloud aws y azure, servicios inteligencia de negocio, ia para empresas, agentes IA y power bi para mejorar visibilidad y posicionamiento relacionado con estos ámbitos.

Resumen final. Un limitador de tasa basado en un clúster Redis distribuido y desplegado en múltiples AZs es una solución viable para imponer límites a gran escala conservando baja latencia y alta disponibilidad. La combinación de trimming de timestamps, TTL cortos y sharding permite manejar la demanda real sin almacenar el peor caso durante largo tiempo. Si desea que Q2BSTUDIO le ayude a diseñar, implementar y asegurar esta arquitectura, contacte con nuestros expertos en desarrollo de software y servicios cloud.