Funcionamiento: Cada microservicio es una unidad independiente que realiza una función específica (como gestión de usuarios, análisis de datos, manejo de citas). Estos servicios son contenedorizados usando Docker, lo que significa que cada uno opera en su propio entorno virtualizado, asegurando la independencia y evitando conflictos entre servicios. Kubernetes: Orquesta estos contenedores, gestionando su despliegue, escalado y operación. Permite una alta disponibilidad y balancea la carga entre contenedores para optimizar el rendimiento.
Operaciones: Sirve como puerta de entrada para todas las solicitudes externas. Autentica y autoriza solicitudes, maneja la limitación de tasas y proporciona capas adicionales de seguridad. Flujo de Datos: Las solicitudes de los usuarios pasan a través del API Gateway antes de ser dirigidas a los microservicios correspondientes.
Amazon RDS: Maneja datos relacionales, como registros de pacientes o información de citas. Ofrece características como alta disponibilidad, cifrado y facilidad de escalado. Amazon DynamoDB: Utilizado para datos NoSQL, como registros de salud en tiempo real o datos de dispositivos wearables. Es eficiente para manejar grandes volúmenes de datos y consultas rápidas.
Funcionalidad: Ejecuta código en respuesta a eventos específicos, como cambios en una base de datos o una nueva solicitud de API. Esto es ideal para tareas que no requieren un servidor dedicado permanentemente, como el procesamiento de datos ad hoc o tareas automatizadas. Integración: Puede integrarse con otros servicios de AWS para automatizar flujos de trabajo y procesos.
IAM y AWS Cognito: Gestionan las identidades y el acceso, asegurando que solo los usuarios autorizados puedan acceder a ciertos datos y funciones. AWS KMS y Secrets Manager: Protegen las claves de cifrado y otros secretos, esencial para mantener la seguridad de los datos sensibles.
ELB: Distribuye el tráfico de entrada entre múltiples instancias de servicios para evitar sobrecargas y caídas. Auto Scaling: Ajusta automáticamente la cantidad de recursos en función de la demanda, asegurando un rendimiento óptimo sin sobreprovisionar recursos.
AWS CodePipeline y CodeBuild: Automatizan el proceso de desarrollo, desde el código fuente hasta la construcción, pruebas y despliegue de aplicaciones. GitHub: Sirve como un repositorio de control de versiones seguro y gestionado.
CloudWatch: Monitoriza la salud y el rendimiento de la aplicación en tiempo real, recogiendo logs y métricas. ELK Stack o Amazon Elasticsearch Service: Proporciona herramientas para el análisis y visualización de grandes conjuntos de datos de logs, útil para la detección de problemas y la optimización del rendimiento.
Entrenamiento y Despliegue de Modelos: SageMaker se usa para crear, entrenar y desplegar modelos de machine learning, como la predicción de enfermedades y recursos, o la personalización de tratamientos. Integración: Estos modelos se integran con el resto de la arquitectura para proporcionar análisis predictivos y soporte de decisiones basado en datos en tiempo real.
Multi-AZ Deployment: Asegura que la aplicación esté distribuida en múltiples Zonas de Disponibilidad para prevenir interrupciones. Amazon S3: Se utiliza para backups regulares, asegurando que los datos puedan ser recuperados en caso de un fallo o desastre.
Cada una de estas secciones trabaja conjuntamente para crear un sistema integrado y eficiente, capaz de manejar las complejidades y demandas de una aplicación de salud y bienestar moderna.
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