Arquitecturas cloud para aplicaciones empresariales
Aprende a diseñar arquitecturas cloud con criterio: pilares well-architected, alta disponibilidad y escalado, microservicios frente a monolito, mensajería, capa de datos y despliegues multi-región sobre casos empresariales reales.
- Nivel
- Avanzado
- Duración
- 20 horas
- Modalidades
- Online en directo · In-company · A medida
- Dirigido a
- Desarrolladores senior, arquitectos y tech leads que diseñan soluciones en cloud.

¿Qué es este curso y por qué te interesa?
Llevar una aplicación al cloud es fácil; diseñarla para que aguante el crecimiento, los fallos y la factura es otra historia. La diferencia entre ambas cosas es la arquitectura: las decisiones de estructura que determinan si un sistema escala con la demanda o se cae con ella, si un incidente en una zona tumba el servicio o pasa desapercibido, y si los costes crecen con el negocio o por delante de él.
Este curso enseña a tomar esas decisiones con método. Parte de los pilares well-architected —fiabilidad, seguridad, rendimiento, coste y excelencia operativa— como marco de evaluación, y recorre los grandes ejes de diseño: alta disponibilidad y escalado, la elección entre monolito y microservicios sin dogmatismo, la comunicación asíncrona con colas y eventos, la capa de datos —SQL, NoSQL, caché y consistencia— y las arquitecturas multi-región para los sistemas que no pueden parar.
El formato es de taller de arquitectura: cada bloque combina patrones con casos reales que se diseñan en grupo, se critican y se defienden, comparando alternativas y sus trade-offs. Los ejemplos usan servicios de Azure y AWS como referencia, pero los patrones —circuit breaker, CQRS, saga, strangler fig— son transversales. El alumno termina con un repertorio de patrones y, sobre todo, con criterio para saber cuándo no aplicarlos.
Capacidades que adquirirás
- Evaluar y diseñar arquitecturas con los pilares well-architected como marco de trabajo.
- Diseñar para el fallo: alta disponibilidad, escalado automático y degradación controlada.
- Decidir entre monolito, monolito modular y microservicios según el contexto real.
- Desacoplar sistemas con mensajería: colas, eventos, pub/sub y sus garantías de entrega.
- Diseñar la capa de datos y los despliegues multi-región con sus trade-offs de consistencia.
Objetivos del curso
- 01Aplicar los pilares well-architected para evaluar arquitecturas propias y ajenas.
- 02Diseñar topologías de alta disponibilidad con zonas, balanceo y health checks.
- 03Dominar los patrones cloud-native esenciales: circuit breaker, retry, CQRS, saga y strangler fig.
- 04Elegir tecnologías de mensajería y datos según requisitos de consistencia y volumen.
- 05Estimar el impacto en coste de las decisiones de arquitectura antes de tomarlas.
- 06Diseñar y defender la arquitectura completa de un caso empresarial como proyecto final.
¿Es este curso para ti o para tu equipo?
Desarrolladores senior, arquitectos y tech leads que diseñan soluciones en cloud.
Desarrolladores senior y tech leads
Perfiles que ya construyen en cloud y pasan a tomar decisiones de diseño que afectan a todo el sistema.
Arquitectos de soluciones
Arquitectos que quieren sistematizar su criterio con los marcos y patrones cloud-native actuales y contrastarlo con casos reales.
Responsables técnicos de plataforma
Perfiles de DevOps o plataforma que participan en decisiones de arquitectura y necesitan dominar los trade-offs de cada opción.
Temario completo
Programa estructurado en módulos. Cada itinerario in-company se ajusta al nivel y a los objetivos concretos del equipo.
- Los cinco pilares: fiabilidad, seguridad, rendimiento, coste y operación.
- Trade-offs: por qué no se puede maximizar todo y cómo priorizar.
- Requisitos no funcionales: RTO, RPO, SLO y cómo condicionan el diseño.
- Revisión de arquitectura: método para evaluar un sistema existente.
Cómo se imparte
Práctica desde la primera sesión
Cada bloque combina explicación, demostración y laboratorio. Los alumnos trabajan sobre casos reales aplicables a su contexto profesional.
Casos de cliente
En programas in-company partimos de los procesos y datos del cliente. La formación deja de sonar genérica y empieza a resolver problemas concretos.
Materiales de apoyo
Los participantes reciben código, plantillas y guías reutilizables tras la formación. Lo que se aprende se mantiene en el día a día.
Adaptación al nivel del equipo
Antes de impartir, hacemos un breve diagnóstico y ajustamos profundidad y ritmo. La formación no se queda corta ni avanza por encima del grupo.
Modalidades disponibles
Cada formato puede adaptarse al ritmo y al contexto operativo de la organización.
Online en directo
Sesiones en streaming con interacción en vivo, ejercicios guiados y resolución de dudas.
In-company
Programa diseñado a medida y impartido para un único equipo o organización.
A medida
Itinerario completamente personalizado: temario, duración, formato y casos del cliente.
¿Por qué contratar este programa para tu equipo?
La formación no se diseña contra un examen, se diseña contra un objetivo de negocio.
- Mejora de productividad real en el puesto de trabajo.
- Actualización de competencias clave para el negocio.
- Mayor autonomía técnica y reducción de dependencia externa.
- Aplicación práctica inmediata sobre procesos del cliente.
- Mejor adopción tecnológica con criterios profesionales.
- Preparación para proyectos de IA, datos, automatización o desarrollo.
¿Se puede gestionar como formación bonificada?
Este curso puede plantearse como formación para empresas y, según las condiciones de cada organización, podría gestionarse dentro de iniciativas de formación bonificada. En DatIACode te ayudamos a estructurar la propuesta formativa y la documentación necesaria para su valoración.
¿Qué necesitas saber antes de empezar?
- Experiencia desarrollando o desplegando aplicaciones en algún proveedor cloud.
- Conocimiento de conceptos de redes, APIs y bases de datos.
- Familiaridad con contenedores recomendada, no imprescindible.
Cómo se aplica lo aprendido
- Diseño de la arquitectura de una aplicación empresarial nueva en cloud.
- Revisión y mejora de arquitecturas existentes con el marco well-architected.
- Migración progresiva de monolitos a servicios sin parar el negocio.
- Diseño de sistemas resilientes que toleran fallos de componentes y de zona.
- Desacoplamiento de sistemas mediante colas y arquitecturas de eventos.
- Preparación de sistemas críticos para escenarios multi-región.
Por qué elegir DatIACode
No vendemos formación: diseñamos programas que se traducen en capacidad operativa real.
Experiencia aplicada
Más de 20 años combinando consultoría, desarrollo y formación tecnológica para empresas de distintos sectores.
Visión de negocio
Cada programa parte de los objetivos del cliente. La técnica está al servicio del problema, no al revés.
Adaptación al equipo
Ajustamos profundidad, ritmo y casos de uso al nivel real del equipo tras un breve diagnóstico inicial.
Formación + consultoría
Si la formación destapa un proyecto, podemos acompañarte en su implantación. No abandonamos el resultado.
Especialización en IA
Trabajamos en IA aplicada todos los días. La formación no la imparte alguien que solo enseña, la imparte alguien que también construye.
Orientación a resultados
Entregables tangibles y métricas pactadas. Sin promesas vacías.
FAQ
No. Los patrones y criterios son transversales y se trabajan como tales. Los ejemplos concretos usan servicios de Azure y AWS como referencia porque son los más extendidos en empresa, siempre señalando el equivalente en el otro proveedor. En formato in-company podemos centrar los ejemplos en vuestro proveedor.
Cuéntanos qué necesitas
Te respondemos en menos de 24h laborables con disponibilidad, opciones de modalidad y propuesta a medida si aplica.
- Diagnóstico inicial sin compromiso.
- Propuesta adaptada al nivel y al sector.
- Asesoramiento sobre formación bonificada.
Cursos relacionados
Ver todos los cursos- Ver curso
Cloud40 horasDesarrollo de soluciones en Microsoft Azure
- Ver curso
Cloud24 horasKubernetes para despliegue de aplicaciones cloud
- Ver curso
Cloud16 horasServerless: Azure Functions y AWS Lambda
