Decisión arquitectónica en el contexto IA
La elección entre microservicios y monolito tiene dimensiones adicionales para sistemas IA: los modelos pueden ocupar gigabytes, la inferencia requiere hardware especializado (GPU), la comunicación entre componentes IA debe ser de baja latencia y el versionado de modelos añade complejidad.
¿Cuándo elegir monolito?
El monolito funciona bien cuando: el equipo es pequeño (menos de 10 desarrolladores), la IA representa una parte menor del sistema, el prototipado rápido es prioritario y la carga global requiere una escalabilidad moderada. Muchos productos IA exitosos comenzaron como monolitos y solo migraron con el crecimiento de las necesidades.
¿Cuándo elegir microservicios?
Los microservicios se justifican cuando: diferentes modelos IA necesitan escalar independientemente, los equipos trabajan de forma autónoma (frontend, backend, ML), diferentes partes requieren tecnologías diferentes (Python ML + Node.js API) y el fallo de un componente no debe paralizar todo el sistema.
Estrategia de migración
La migración del monolito a microservicios debe ser gradual: identificación de dominios claramente separables, extracción del componente con mayor necesidad de escalabilidad, implementación de una capa API entre los servicios, extracción progresiva de otros componentes y monitorización de cada paso para detectar regresiones de rendimiento.
Enfoque híbrido
En la práctica, un enfoque híbrido suele funcionar mejor: la lógica de negocio central permanece en unos pocos servicios más grandes, mientras que los modelos IA funcionan como servicios separados con su propia escalabilidad. ESKOM.AI utiliza este enfoque — el núcleo del sistema es modular, mientras que los módulos especializados se despliegan independientemente.
Criterios de decisión
- Evalúe el tamaño del equipo y la estructura organizativa
- Analice las necesidades de escalabilidad de cada componente
- Considere los costes de infraestructura (los microservicios requieren más overhead)
- Planifique la estrategia de migración por fases (evite el Big Bang)
- Invierta en monitorización y observabilidad independientemente de la arquitectura