@codelytv.bsky.social
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Si quieres saber cómo llevar toda esa lógica a Postgres, acabamos de publicar en Codely Pro Standard el curso de Embeddings automáticos en Postgres. 😊
- Comparamos diferentes formas de generarlos
- Trigger vs colas mq vs eventos de dominio
- De la forma más escalable
→ codely.com/cursos/embed...
Conclusión
No siempre es clara la línea entre qué es dominio y qué infraestructura, pero conocer al 100% las herramientas que utilizamos nos puede ayudar a saber donde poner cada cosa.
Una con la que sí que se puede es con Postgres, ya que permite hacer llamadas HTTP con sus triggers + tiene sistema de colas para poder hacerlo más escalable.
Depende el caso, una irá mejor que otra.
Nuestra recomendación: Si puede ser, que sea asíncrono, intentando ensuciar el dominio lo menos posible.
Una de las formas de conseguir eso, es delegarlo todo a la base de datos. Ojo aquí que no se puede hacer con todas las bases de datos.
- ¿Tiene que saber nuestro dominio del concepto de embeddings? ¿Nuestra entidad ha de tener ese campo?
- ¿Se genera en el insert o de forma asíncrona?
- ¿No es cómo un índice y se puede delegar todo en base de datos?
Aquí hay muchas decisiones que tomar. Algunas mejores que otras. Ninguna perfecta.
Para generar este embedding, hemos de hacer una llamada a un LLM de generación de éstos.
Entonces, fácil, ¿no? Creamos una interfaz en dominio para la generación de embedding y luego en infraestructura la implementación.
Ojalá el debate se acabara allí.
Resumidamente: Transformar unos datos para luego poder buscar por ellos de forma semántica.
En lugar de hacer:
`SELECT * FROM products WHERE color = 'red' and price < 100;`
Se podría hacer `SELECT * FROM products WHERE embeddings <=> 'de color rojo y menos de 100 € de precio'`.
Una de esas líneas es la generación de embeddings.
La generación de embeddings es la transformación de datos (texto, imágenes, audios…) en vectores numéricos que capturan su significado semántico, permitiendo operaciones como búsquedas por similitud.
Dominio vs Infraestructura
Parece que es algo que solemos tener bastante claro.
- Qué va en dominio: La lógica de nuestro negocio.
- Qué va en infraestructura: Todo lo demás (guardar en bd, llamara una API…).
Pero a veces hay matices, líneas grises, donde se puede llegar a complicar.
Con estas 4 sencillas reglas, puedes conseguir un código más simple, elegante y duradero en el tiempo.
Si quieres aprender cuándo y cómo aplicar estas reglas, acabamos de publicar un curso de ello.
4 reglas del diseño simple → codely.com/cursos/4-reg...
Haz un código más duradero en el tiempo!
4️⃣ Pasa los tests
El código debe cumplir su propósito y funcionar según lo esperado.
- Nuevo código, lleva tests.
- Código refactorizado, no rompe los tests.
- Si hay un bug, se testea y se reproduce.
3️⃣ No duplicación
Si un mismo conocimiento o lógica está en más de un sitio, alguien en el futuro tendrá que cambiarlo en todos ellos.
Aquí hay diversas técnicas sobre como actuar, pero la más recomendada es la regla del 3: Hasta que no lo veas duplicado 3 veces, no te plantees abstraerlo.
2️⃣ Minimiza el número de elementos
Cuantos menos conceptos, clases, funciones y módulos haya, más fácil será entender y mantener el sistema.
Hay un punto que si intentas minimizar demasiado, puede quedar el código demasiado acoplado, así que hay que tener cuidado con el exceso de esta.
1️⃣ Revela la intención
El código debe explicar claramente qué hace y por qué lo hace, sin necesidad de leer comentarios ni tener que preguntar a la persona que lo ha programado (pudiendo ser esa persona el tú de hace unos meses).
En el mundo de la programación, hay 4 reglas de diseño para hacer que nuestro código sea más simple.
Seguirlas hace que el código que hagamos sea más mantenible, sobre todo a largo plazo.
Pero, como todas las reglas, también hay que saber cuándo saltárselas.
Las reglas, por Kent Beck, son:
¡Nuevo curso de ManagerPro.team!
Aprende a reconocer los errores más frecuentes en la gestión de conflictos y descubre cómo evitarlos con ejemplos reales en un formato ameno y variado.
Os acordais de esto? Pues gracias al curso de TDD de @codelytv.bsky.social ha sido mucho mas fácil plantarle cara. 😊
09.07.2025 17:24 — 👍 2 🔁 1 💬 0 📌 0En el curso vemos los 3 sistemas de colas:
- Apache Kafka
- RabbitMQ
- AWS SQS
→ codely.com/cursos/spark...
Una de las claves para exprimir todo el potencial de Apache Spark es integrarlo con sistemas de mensajería para procesar datos en tiempo real.
Pero ahí empiezan las preguntas:
- ¿Kafka, RabbitMQ o AWS SQS?
- ¿Cómo configurar Spark para que escale con estos sistemas?
- ¿Y la mantenibilidad?
→ Aquí puedes ver toda la información sobre el Workshop: codely.com/workshop-ia
Enfocado a bases de código ya existentes.
Además de estas ediciones públicas, también estamos cerrando otras ediciones exclusivas para empresas.
Si tu empresa está interesada en una edición en privado para sus equipos, contactadnos a empresas@codely.com. 🙌
Muchísimas gracias. Hemos llenado la segunda edición del Workshop de IA. 🥹
Viendo todo el interés que hay… ¡Acabamos de abrir una tercera edición para el 14 de octubre!
Vamos a seguir igual que hasta ahora y las primeras plazas van a ser más baratas que las últimas para agradecer el apoyo. 😊
Acabamos de publicar nuestro curso de Buenas Prácticas de Programación Orientada a Objetos al 100%.
→ codely.com/cursos/buena...
Donde entramos en detalle de cada uno de estos pilares.
La Programación Orientada a Objetos son un conjunto de técnicas y conceptos para tener un código mejor modelado.
Se basa en 4 principios:
- Abstracción
- Encapsulación
- Herencia
- Polimorfismo
Hoy estamos en la #devbcn25.
Es una de las conferencias más grandes de desarrollo que se hacen en Barcelona!
Y aprovechando que estamos aquí… ¡Vamos a hacer un directo desde una sala que nos han preparado!
A las 15:30 CEST empezamos
Comentaremos charlas que hemos visto (IA, desarrollo…)
Vente!
El curso lo hemos disfrutado mucho grabando. 🙌
- Cómo optimizar consultas
- Cómo desplegarlo
- Análisis de rendimiento con Grafana
Si te interesa el mundo de los datos, te va a encantar el curso.
→ codely.com/cursos/spark...
Y la cosa ya no es aprender estas herramientas, si no qué buenas prácticas acompañan a este proceso para que sea mantenible y escalable.
Por ello, nos hemos juntado con Christian Herrera, Data Engineer en Adevinta para hacer un curso contando estas buenas prácticas y cómo llevarlo a producción.
Una de las mayores dificultades con Apache Spark es ponerlo en producción de manera escalable.
Surgen muchas dudas de qué stack y piezas utilizar:
- Kafka
- Spark cluster
- Spark Thrift Server
- Hive Metastore
- Y muchas más…
Quedan sólo 2 días para que hagamos la locura que nos comprometimos a hacer con el subidón de la launch week 😅
Regalar a saco de cosas 👼
Cómo participar: codely.com/blog/primera...
Y… ¡Acabamos de publicar el curso de Buenas prácticas de POO en el plan Standard! 🥳
En el curso entramos en detalle a:
- Ley de Demeter
- Tell don’t ask
- Composición sobre Herencia
- Polimorfismo
¡Esperamos que te guste tanto como a nosotros grabarlo!
→ codely.com/cursos/buena...
