a 19 Feb 2026
- Aplicación web real desplegada en producción
- Gestión de álbumes y héroes del universo Marvel
- Desarrollada en PHP 8.2 con arquitectura limpia
- Integración de IA generativa para crear cómics
- Base de referencia para futuros proyectos profesionales
- Aplicar Clean Architecture en un proyecto real
- Separar dominio, aplicación, infraestructura y presentación
- Integrar IA de forma desacoplada
- Servir como base sólida para proyectos futuros
- Demostrar madurez técnica adquirida
- Documentar buenas prácticas de desarrollo
- 🐘 PHP 8.2 · Backend principal
- 🏛️ Clean Architecture · Estructura
- 💾 MySQL (Prod) / JSON (Local) · Repository Pattern dual
- 🐳 Docker · Contenerización total
- 🐍 Python · Microservicio de IA
- 🤖 OpenAI API · Generación de cómics
- 🧠 RAG Service · Búsqueda semántica
- 📦 GitHub Actions · CI/CD automático
- Domain · Entidades puras, sin dependencias
- Application · Casos de uso del negocio
- Infrastructure · Repositorios, APIs externas
- Dependency Inversion (DIP) · Abstracción de IA y Filesystem
- Presentation · Vistas, Skinny Controllers, JS
- Paridad objetivo: Entornos Local, Staging y Producción con configuración homologada y validación en CI/CD.
- Código Agnóstico: El software es ciego a la ruta; se adapta vía
.env. - Aislamiento: Triada de microservicios propia para cada entorno.
- Merge Seguro: El código validado en Staging sube a Main sin cambios manuales.
- Observabilidad Central: Métricas de IA (tokens) registradas en el storage principal.
- CI/CD Real: Deploy automático a subdominios de staging en cada push.
- 🐍 Heatmap Service · Analítica en Python (GCP). [Servicio externo · solo el cliente PHP está en este repo]
- 🤖 OpenAI Service · Proxy seguro a la API. [44 tests, 90 assertions]
- 🧠 RAG Service · Cerebro del Agente IA. [13 archivos de test]
- Escalabilidad independiente.
- Aislamiento de errores.
- Mix de tecnologías (PHP + Python).
- Propósito: Comparación y Creación de Cómics.
- Datos: Base local
heroes.json. - Motor: Similitud Coseno + PHP puro.
- Ventaja: Latencia baja en local (depende del entorno y la carga).
- Propósito: Consulta técnica y documentación.
- Datos: Pinecone Cloud DB Vectorial.
- Motor: OpenAI Embeddings (1536 dim).
- Ventaja: Escalabilidad cloud-native sin dependencia de disco local.
"Diseño inteligente: alta velocidad para datos locales y alta potencia para conocimiento global."
- Agentia (Cloud First): Prioriza la precisión de Pinecone.
- Failover Inteligente: Si Pinecone falla, conmuta al instante a la Knowledge Base local (JSON).
- Continuidad: Se prioriza respuesta degradada con fallback local antes de devolver error.
- Trazabilidad total de cada consulta (Trace ID).
- Registro de consumo de tokens unificado.
- Métricas de latencia comparativas entre local v/s nube.
- 🤖 OpenAI API · Generación desacoplada vía Interfaz
- 🧠 Pinecone Cloud · Base de datos vectorial RAG
- 📹 YouTube Data API v3 · Últimos videos de Marvel
- 🔊 ElevenLabs TTS · Conversión texto a voz
- ⚡ PageSpeed Insights · Métricas de performance
- 🔗 GitHub API · Actividad del repositorio
- 🔍 Sentry · Monitoreo de errores en producción
- 📊 SonarCloud · Análisis de calidad de código
- n8n · Plataforma de automatización de workflows (auto-hospedable)
- Workflow activo · Sincronización diaria de videos de YouTube
- Endpoint seguro ·
/api/actualizar-video-marvel.phpcon Bearer token - Arquitectura · Cron → YouTube API → Validación → Backend PHP → JSON
- Desacoplamiento · El core de la aplicación no conoce YouTube
- 🧪 PHPUnit · 159 archivos de test, 88.93% coverage (src/)
- 📊 SonarCloud · Análisis de calidad
- 🤖 CodeRabbit · Revisión por IA
- 🎭 Playwright · Tests E2E
- ♿ Pa11y · Auditoría de accesibilidad
- 🔐 CSRF tokens en todos los formularios
- 🛡️ Quality Gates · Filtro pre-producción
- 🚀 GitHub Actions · Deploy automático
- ☸️ Kubernetes · Manifiestos de demostración [documentación técnica, no desplegados en cluster real]
Para fines de guía técnica y transparencia, ciertos endpoints (como reset-demo.php o APIs de métricas) son públicos por diseño. En un entorno productivo real, estos estarían protegidos por capas de Auth y VPN.
- 📚 CRUD completo de álbumes y héroes con actividad
- 🎬 Generador de cómics con IA
- 🧠 Comparador RAG · Analiza y compara héroes
- 🔊 Text-to-Speech · Escucha los cómics generados
- 🔄 Restaurar Demo · Reset de datos con un clic
- GitFlow: Ramas Feature para cada nueva mejora.
- Pull Requests: Revisión de código colaborativa antes del merge.
- Auto-Release: Generación automática de versiones basada en hitos (release branches).
- Despliegue Automatizado: Un solo Merge actualiza todo el sistema (3 servicios).
- Red de Seguridad: Si falla en Staging, no llega a Producción.
- Trazabilidad: Historial completo de quién y qué subió a la web oficial.
- Escalabilidad: Preparado para equipos de múltiples desarrolladores.
Staging y Producción) con etiquetas semánticas (Git tags) y trazabilidad vía historial de commits.
Implementación de una Quality Gate obligatoria antes de cada subida a producción:
- 🕵️ Surgical Smoke Tests: Valida APIs vitales en milisegundos.
- 🤖 Verificación Semántica IA: Prueba real del Agente RAG.
- 📦 Ciclo CRUD Completo: Integridad total de la persistencia.
- 🛑 Auto-Abort: Si un microservicio falla, el deploy se bloquea.
La seguridad no termina en el deploy. Monitoreo sintético recurrente:
- 🕒 Revisión cada 3 días: Configurado en Modo Demo para optimización de recursos.
- 📧 Alertas Proactivas: Notificación inmediata si OpenAI cae o el hosting se satura.
- 🔍 Observabilidad Real: Verifica la salud de los 3 microservicios en vivo.
- 🤖 Sentinel Mode: Un robot patrulla la web para que tú puedas dormir tranquilo.
Infraestructura avanzada de despliegue mediante un centro de operaciones visual:
- 🖥️ Operación CLI: Scripts de despliegue/rollback con trazabilidad por entorno.
- 🧪 Quality Gate: Tests unitarios/integración obligatorios antes del despliegue.
- ⚡ Smart Sync: Sincronización incremental quirúrgica (v3.9.5).
- ⏪ Rollback Visual: Recuperación de desastres instantánea mediante un clic.
$ [Sentinel] Syncing logic... Transfer Complete (v4.0.0) 🛡️
- 📄 README.md · Guía de inicio rápido
- 🏗️ ARCHITECTURE.md · Capas y Diagramas UML
- 📜 /docs/architecture/ · 20 Registros ADR
- 🔐 SECURITY.md · Políticas y prácticas
- 📚 /docs/guides/ · Guías detalladas
- 🤖 /docs/marvel-agent/ · Documentación de IA
- 🧪 KPIs & Coverage · Métricas de calidad
- 🌐 README web · Versión interactiva
- 🔗 API Docs · Contrato OpenAPI / Swagger
- 📊 Cargando... commits en el repositorio
- 🔄 Desarrollo continuo · Última actualización: --
- 📦 -- versiones publicadas
- ✅ CI/CD automático en cada commit
- 🚀 Deploy automático a producción
- ⭐ -- stars en GitHub
- 🔀 -- forks del proyecto
- 📁 -- repos en mi perfil
- 💡 Demuestra que es un proyecto real
El proyecto no es solo una aplicación aislada, sino un sistema orquestado que interactúa con múltiples servicios externos para garantizar datos reales, inteligencia y observabilidad.
fetch() desde el navegador cuando CORS lo permite. Los azules se validan por integración y CI/CD.
Protocolo de verificación de firma para la comunicación segura entre microservicios:
- 🔑 Firma HMAC-SHA256: Cada petición viaja firmada con una clave maestra sincronizada.
- ⏱️ Timestamping (tolerancia 5 min): Protección contra ataques de Replay con ventana temporal configurable.
- 🛡️ Sincronización CI/CD: La clave se inyecta dinámicamente en el ciclo de testeo y despliegue.
- 🚫 Rechazo Automático: Cualquier petición sin firma válida es bloqueada instantáneamente (401 Unauthorized).
- 🔍 Distributed Tracing: Cada petición lleva un
trace_idúnico que se propaga entre microservicios para correlacionar logs end-to-end.
X-Internal-Signature: 8f3c...6e2a
X-Internal-Timestamp: 1770315237
X-Internal-Caller: marvel-app-main
X-Trace-Id: a1b2c3d4-e5f6-7890-abcd-ef1234567890
- 📱 App Multiplataforma · Cliente nativo Flutter en repositorio externo
- 🔌 Consumo de API Real · Validación de endpoints en entornos externos
- ⚡ Prueba de Desacoplamiento · Demostración práctica de Arquitectura Limpia
- 🧩 Ecosistema Escalable · Backend agnóstico al cliente (Web/Móvil)
| vote_average | Numérico | 0-1 normalizado |
| release_year | Numérico | 2008-2030 range |
| overview_length | Numérico | max 500 chars |
| overview_words | Texto | Jaccard + stop words |
Application: RecommendMoviesUseCase
Infrastructure: PhpMlMovieRecommender (KNN + Jaccard)
API: GET /api/movie-recommend.php?id={tmdb_id}
- 🔵 Nodo 1 (GCP) · VM e2-micro · South Carolina
- 🟠 Nodo 2 (AWS) · EC2 t3.micro · París
- 🔄 Write-to-Both · Escritura simultánea en ambos nodos
- 🔁 Sync automático · Cola persistente si un nodo cae
- 🇬 GCP · 14 snapshots eliminados (-3.6 GB)
- 🇦 AWS · Migración a
gp3(Ahorro 20%) - 🔒 Security · Hardening de Firewall en ambos nodos
| Proveedor | Recurso | Coste Final |
| Google Cloud | VM + Disk | ~$1.00 /mes ✅ |
| Amazon (AWS) | EC2 + Traffic | $0.00 (Free Tier) |
GCP→track(click) ✅AWS→track(click) ✅// Si un nodo falla → cola persistente
onRecover → flushQueue() 🔁
Sistema de respaldo MySQL implementado siguiendo estándares enterprise (ISO 22301 · Regla 3-2-1). El mismo patrón que usan bancos, aseguradoras y plataformas SaaS.
- 📦 Full Backup comprimido (
gzip -9) · mysqldump - 🔒 SHA-256 · Checksum de integridad por archivo
- 🗑️ Rotación automática · 7 días, <2MB en disco
- 📋 Log de auditoría · Registro de todas las operaciones
- ⚡ Sin bloqueos ·
--single-transaction(InnoDB)
[2026-02-19 21:24:41] [INFO] [2/4] mysqldump + gzip -9…
[2026-02-19 21:24:41] [INFO] [3/4] SHA-256 generado ✓
[2026-02-19 21:24:41] [INFO] ✅ BACKUP COMPLETADO
marvel_db_20260219_212441.sql.gz
Tamaño: 27 KB
2. mysqldump --single-transaction | gzip
3. SHA-256 checksum de integridad
4. Rotación → eliminar >7 días
0 3 * * * ./scripts/backup-marvel-db.sh
# → Activar en servidor: crontab -e
Este proyecto nació con la idea de convertirse en una base de trabajo y una guía personal para aplicar, de forma real, los conocimientos adquiridos. Comenzó como un espacio práctico donde ir trasladando lo aprendido al código, casi como un cuaderno técnico llevado a la práctica.
Antes de este máster, mi enfoque estaba centrado en que el software funcionara. Hoy, este proyecto refleja un cambio: estructura, criterio, arquitectura, seguridad y responsabilidad técnica forman parte del proceso desde el inicio.
Clean Marvel Album no pretende ser un producto comercial ni una solución disruptiva. Es, ante todo, una base sólida y reutilizable, pensada como referencia para desarrollar futuros proyectos con una mentalidad más madura y profesional.
Más allá de las herramientas aprendidas, este máster ha supuesto un punto de inflexión en mi forma de pensar, diseñar y construir software.
Un momento que lo cambió todo: en octubre de 2025, en pleno desarrollo del Máster, AWS us-east-1 sufrió una caída masiva que dejó fuera de servicio a miles de empresas durante horas — Netflix, Twitch, Disney+ entre ellas, con pérdidas millonarias. Ver el caos que generó depender de un solo proveedor fue lo que me inspiró a diseñar e implementar el Failover Multi-Cloud automático entre GCP y AWS. Entendí que la resiliencia no es un lujo teórico, sino una necesidad absoluta en el mundo real, y decidí aplicar este patrón aislando el microservicio del Heatmap para que fuera capaz de sobrevivir a un escenario idéntico.
Lo que más me impactó: descubrir que una arquitectura bien pensada no solo beneficia a los humanos, sino también a las herramientas de IA. A lo largo del desarrollo, utilicé varios asistentes de inteligencia artificial, y todos navegaron el proyecto con fluidez, entendiendo la estructura, sugiriendo mejoras coherentes y respetando los patrones establecidos. Fue como si el código limpio hablara un idioma universal. La buena arquitectura enamora hasta a las máquinas.
- ✅ Refactor Application Layer
- ✅ Client LLM Desacoplado
- ✅ Abstracción Filesystem
- ✅ RAG Enterprise (Pinecone)
- Architecture Tests (Deptrac)
- ✅ Failover Multi-Cloud
- ✅ Healthchecks Proactivos
- Seguridad CSP Estricta
- EventBus con Persistencia
- Dashboard de Resiliencia
- Stress Testing (k6)
- Contract Testing (Pact)
- 🤖 Multi-Agente (LangGraph)
- ✅ Logging Centralizado (trace_id)
- ✅ HSTS Preload + HMAC
- ✅ Rate Limiting Granular
- Mutation Testing (Infection)
Uso Académico: Este proyecto ha sido desarrollado exclusivamente con fines educativos y de investigación como Trabajo Final de Máster (TFM) para Big School.
Propiedad Intelectual: Todos los datos, imágenes y nombres relacionados con personajes de Marvel son propiedad de © 2026 MARVEL. El proyecto utiliza activos descargados exclusivamente para fines demostrativos.
Sin Ánimo de Lucro: El sistema no tiene objetivos comerciales ni genera beneficios económicos.
Assets property of © 2026 MARVEL