Tu producto se queda con un backend que aguanta crecer: servicios con límites claros, APIs documentadas y un modelo de datos pensado para las consultas que de verdad se ejecutan.

• APIs REST y GraphQL con contratos versionados, documentados y con pruebas de contrato.
• Servicios en Python (Django, FastAPI), Node (NestJS, Express), Deno o Ruby on Rails, según lo que ya corra tu equipo.
• Modelo de datos en PostgreSQL: esquema, índices, migraciones y consultas que no se degraden al crecer la tabla.

Cuando un producto crece, el problema deja de ser una función y pasa a ser cómo hablan entre sí los servicios. Ahí entran los límites entre servicios, el reparto de eventos y los flujos que no se pueden perder por el camino.

• Diseño de microservicios: dónde cortar, qué datos son de quién y qué contrato hay entre ellos.
• Arquitectura orientada a eventos con Kafka: topics, particiones, schemas y compatibilidad hacia atrás.
• Workflows durables con Temporal para procesos de varios pasos que deben sobrevivir a un reinicio.

La infraestructura queda descrita en código y el despliegue, automatizado, para que subir a producción sea rutina y cualquiera del equipo pueda hacerlo.

• Infraestructura como código con Terraform o Pulumi, revisable en un pull request.
• Pipelines CI/CD (GitHub Actions, Jenkins, Bitbucket) que construyen, prueban y despliegan sin pasos manuales.
• Contenedores y orquestación en Kubernetes, con límites de recursos, health checks y autoescalado.

Los modelos y los agentes entran en el producto que ya tienes con la misma disciplina que cualquier otro servicio: contrato propio, límites de coste y registro de lo que hicieron.

• Integración de APIs de modelos (Claude, GPT, Gemini) detrás de un contrato propio, para que puedas cambiar de proveedor sin tocar el producto.
• Servidores y clientes MCP para dar a un modelo acceso controlado a herramientas y datos.
• Agentes que ejecutan tareas de varios pasos, orquestados con Temporal cuando deben ser fiables.