🏗️ Arquitectura MLOps - Sistema de Recomendaciones

🏗️ Arquitectura MLOps - Sistema de Recomendaciones

📱 FRONTEND & INTERFACES
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│     GitHub Pages        │ ← Documentación y landing page pública
│   (Jekyll + Markdown)   │
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📊 DESARROLLO & VERSIONADO
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│       GitHub            │ ← Control de versiones del código
│    (Git Repository)     │ ← Colaboración y historial de cambios
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🔄 CI/CD PIPELINE
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│   GitHub Actions        │ ← Automatización: build, test, deploy
│  (Workflow Automation)  │ ← Testing automático en cada commit
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            │
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🐳 CONTAINERIZACIÓN
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│        Docker           │ ← Empaqueta la aplicación y dependencias
│   (Container Platform)  │ ← Garantiza que funcione en cualquier lado
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☁️ CLOUD STORAGE
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│     Amazon ECR          │ ← Almacena las imágenes Docker
│  (Container Registry)   │ ← Versiona y distribuye contenedores
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⚖️ ORQUESTACIÓN
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│     Amazon ECS          │ ← Ejecuta y gestiona contenedores
│   (Container Service)   │ ← Auto-scaling y load balancing
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🚀 APLICACIÓN PRINCIPAL
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│       FastAPI           │ ← Framework web para crear la API REST
│    (Python Web API)     │ ← Documentación automática (/docs)
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🤖 MACHINE LEARNING
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│        Pandas           │ ← Manipulación y análisis de datos
│   (Data Processing)     │ ← Algoritmo de filtrado colaborativo
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📊 DATOS
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│      CSV Files          │ ← Usuarios, productos, interacciones
│   (Static Dataset)      │ ← 100 usuarios, 50 productos, 5k eventos
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🌐 INFRAESTRUCTURA ADICIONAL
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│      Kubernetes         │     │        Nginx            │
│   (Alternative Deploy)  │     │    (Reverse Proxy)      │
│   Auto-scaling + HPA    │     │   Load Balancer         │
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📈 MONITOREO & LOGS
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│    CloudWatch Logs      │     │    Health Checks        │
│   (AWS Monitoring)      │     │  (Uptime Monitoring)    │
│   Logs centralizados    │     │   Status endpoints      │
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🔒 SEGURIDAD & PERMISOS
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│       IAM Roles         │     │   Security Groups       │
│   (AWS Permissions)     │     │  (Network Firewall)     │
│   ecsTaskRole, etc.     │     │   Port 8000 access      │
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🛠️ Explicación Detallada de Cada Tecnología

🐍 DESARROLLO & LENGUAJE

Tecnología	Propósito	¿Por qué la usamos?
Python 3.11	Lenguaje principal	• Excelente para ML y APIs • Gran ecosistema de librerías • Fácil de leer y mantener
Pandas	Análisis de datos	• Manipulación eficiente de CSV • Operaciones matriciales rápidas • Ideal para filtrado colaborativo
FastAPI	Framework web	• API REST moderna y rápida • Documentación automática • Validación de datos integrada
Uvicorn	Servidor ASGI	• Servidor de alta performance • Compatible con async/await • Producción-ready

🐳 CONTAINERIZACIÓN & DESPLIEGUE

Tecnología	Propósito	¿Por qué la usamos?
Docker	Containerización	• “Funciona en mi máquina” → Funciona en todas • Aísla dependencias • Despliegue consistente
Docker Compose	Orquestación local	• Define múltiples servicios (API + Nginx) • Networking automático • Desarrollo local simplificado
Nginx	Proxy inverso	• Load balancer para múltiples instancias • Terminación SSL • Cacheo de respuestas

☁️ CLOUD COMPUTING (AWS)

Tecnología	Propósito	¿Por qué la usamos?
Amazon ECR	Registry de imágenes	• Almacena versiones de Docker images • Integración nativa con ECS • Scanning de vulnerabilidades
Amazon ECS	Orquestación de contenedores	• Ejecuta contenedores sin gestionar servidores • Auto-scaling automático • Pay-per-use
AWS Fargate	Compute serverless	• No gestión de servidores • Escalado automático • Solo pagas por recursos usados
CloudWatch	Monitoreo y logs	• Logs centralizados • Métricas de performance • Alertas automáticas
IAM Roles	Seguridad	• Permisos granulares • Principio de menor privilegio • Sin credenciales hardcoded

🔄 CI/CD & AUTOMATIZACIÓN

Tecnología	Propósito	¿Por qué la usamos?
GitHub Actions	CI/CD Pipeline	• Testing automático en cada commit • Deploy automático a AWS • Workflow configurable
Git	Control de versiones	• Historial completo de cambios • Colaboración en equipo • Branching strategies
GitHub Pages	Hosting estático	• Documentación automática • Portfolio público • Gratis con dominio

⚖️ ORQUESTACIÓN AVANZADA

Tecnología	Propósito	¿Por qué la usamos?
Kubernetes	Orquestación enterprise	• Auto-scaling horizontal (HPA) • Self-healing containers • Rolling updates sin downtime
Helm	Package manager K8s	• Templates reutilizables • Versionado de deployments • Configuración parametrizada

📊 DATOS & MACHINE LEARNING

Tecnología	Propósito	¿Por qué la usamos?
CSV Files	Storage de datos	• Formato simple y portable • Fácil de inspeccionar • Compatible con todas las herramientas
Filtrado Colaborativo	Algoritmo ML	• Recomendaciones basadas en usuarios similares • No requiere features complejas • Escalable y interpretable

🛡️ SEGURIDAD & NETWORKING

Tecnología	Propósito	¿Por qué la usamos?
Security Groups	Firewall de red	• Control granular de puertos • Reglas de entrada/salida • Seguridad por capas
VPC	Red privada virtual	• Aislamiento de recursos • Control de networking • Integración con servicios AWS

🎯 Flujo Completo del Proyecto

📋 1. Desarrollo Local

Developer → Git → VS Code → Python/FastAPI → Docker → Local Testing

📋 2. Pipeline CI/CD

Git Push → GitHub Actions → Docker Build → Tests → ECR Push → ECS Deploy

📋 3. Producción

User Request → Load Balancer → ECS Fargate → FastAPI → ML Algorithm → Response

📋 4. Monitoreo

CloudWatch ← ECS ← FastAPI ← Health Checks ← Automated Alerts

🌟 ¿Por qué esta arquitectura es MLOps?

✅ Características MLOps que implementamos:

1. 🔄 Automation: CI/CD completo con GitHub Actions
2. 📦 Containerization: Docker para consistencia entre entornos
3. ☁️ Cloud-Native: AWS para escalabilidad y confiabilidad
4. 📊 Monitoring: CloudWatch para observabilidad
5. 🔒 Security: IAM roles y Security Groups
6. 📈 Scalability: ECS/Fargate + Kubernetes para auto-scaling
7. 🧪 Testing: Automated testing en pipeline
8. 📚 Documentation: GitHub Pages + API docs
9. 🎯 Reproducibility: Todo versionado y automatizado
10. 🚀 Fast Deployment: Deploy automático en minutos

¡Esta es una arquitectura MLOps completa y profesional que cualquier empresa estaría orgullosa de tener! 💪🚀