APIs REST en Go: Concurrencia, Despliegue y Monitoreo

Este curso sigue el recorrido de un equipo que construye una API de comercio electrónico para una pequeña librería. El objetivo no es acumular endpoints aislados, sino aprender a tomar decisiones técnicas verificables cuando el servicio debe recibir solicitudes, proteger recursos, procesar trabajo concurrente y operar con señales observables. Cada módulo añade una pieza y también introduce una forma de comprobar que esa pieza funciona antes de continuar.

En el primer módulo prepararás un proyecto Go reproducible y levantarás un servidor HTTP mínimo. Después separarás rutas por recurso y método, leerás parámetros, aceptarás cuerpos JSON y practicarás respuestas con códigos coherentes. La práctica de usuarios reunirá estas decisiones en una API pequeña. El quiz te pedirá razonar sobre contratos HTTP, validación e idempotencia, no solo recordar nombres de funciones.

El segundo módulo trata la frontera entre el cliente y el servicio. Aprenderás a distinguir un identificador de ruta de un filtro de consulta, validar entradas antes de ejecutar lógica y encadenar middleware. La autenticación y el logging se estudiarán como responsabilidades diferentes: una decide si continuar y el otro registra un hecho útil sin filtrar secretos. Luego diseñarás errores uniformes y un límite de solicitudes en memoria para comprender tanto la protección como sus límites. El quiz comprobará qué decisión corresponde a cada escenario.

En el tercer módulo pasarás de una solicitud individual al trabajo coordinado. Compararás una secuencia de lecturas con dos operaciones independientes mediante goroutines, usarás channels para transportar resultados y observarás cómo el pool de conexiones de una base de datos limita el rendimiento real. El worker pool integrará cola, capacidad fija, cancelación y rechazo cuando no haya espacio. La evaluación se centrará en ausencia de fugas, condiciones de carrera y límites explícitos, no en lanzar goroutines indiscriminadamente.

El cuarto módulo lleva el servicio a un entorno reproducible. Construirás una imagen con Docker, separarás configuración de código y ejecutarás el laboratorio localmente. El despliegue en nube se analizará mediante réplicas, salud, límites y observabilidad, sin depender de una interfaz concreta. Con Prometheus aprenderás a elegir métricas de baja cardinalidad y a relacionarlas con logs estructurados. La práctica final unirá contenedor, métricas, comprobaciones de salud y un diagnóstico basado en datos.

El proyecto integrador convierte estas técnicas en un sistema de productos y pedidos. Primero delimitarás responsabilidades y contratos; luego implementarás operaciones de catálogo y creación de pedidos con precios comprobables. Añadirás autenticación, comunicación entre servicios, timeout, propagación de un identificador de correlación e idempotencia. Finalmente ejecutarás pruebas locales autorizadas, revisarás health checks, simularás fallos y documentarás evidencia. El resultado se comprueba con solicitudes reproducibles, respuestas esperadas, registros correlacionados y métricas que permitan explicar qué ocurrió. Así, terminarás con un servicio evaluable por comportamiento, no por afirmaciones de que está listo para producción.