Create readme.md

Author: picosini

docs/temas/Patrones de diseño adaptados a arquitecturas serverless/readme.md

@@ -0,0 +1,58 @@
+# Patrones de Diseño Adaptados a Arquitecturas Serverless
+
+## 🎯 Introducción
+Las arquitecturas **serverless** representan un cambio significativo en el paradigma de diseño de software. En lugar de gestionar servidores físicos o virtuales, los desarrolladores despliegan funciones que se ejecutan bajo demanda en plataformas como AWS Lambda, Azure Functions o Google Cloud Functions.  
+Este modelo promueve **escalabilidad, reducción de costos y simplicidad operativa**, pero también introduce nuevos retos en cuanto a **patrones de diseño, calidad y refactorización** del software.
+
+---
+
+## 🏗️ Presentación
+Los **patrones de diseño** en entornos tradicionales (orientados a objetos o microservicios) deben adaptarse a un contexto **sin servidores** donde:
+- El **estado es efímero**.
+- La **latencia entre funciones** puede impactar la experiencia.
+- La **observabilidad** y la **trazabilidad** se vuelven críticas.
+- La **refactorización continua** es necesaria por la alta dependencia en proveedores cloud.
+
+---
+
+## 📊 Ejemplos y comparaciones prácticas
+
+### 🔹 Ejemplo 1: Singleton en Serverless
+En entornos clásicos, el **Singleton** asegura que solo exista una instancia de un objeto.  
+En serverless, cada función puede ejecutarse en un contenedor independiente, lo que rompe esta garantía.  
+**Adaptación**: Uso de almacenamiento centralizado (Redis, DynamoDB, S3) para compartir estado en lugar de memoria local.
+
+### 🔹 Ejemplo 2: Adapter para integraciones externas
+Las funciones serverless a menudo necesitan integrarse con APIs externas. El **Adapter Pattern** permite desacoplar las diferencias de interfaces y facilita la refactorización si cambia el proveedor (ejemplo: cambiar de Stripe a PayPal).
+
+### 🔹 Ejemplo 3: Chain of Responsibility para manejo de eventos
+En aplicaciones basadas en eventos (ej. IoT o e-commerce), múltiples funciones pueden procesar un evento en secuencia. El **Chain of Responsibility** se adapta bien a este modelo, permitiendo un pipeline claro y extensible.
+
+---
+
+## 🔄 Relación directa con refactorización, calidad o patrones
+- **Refactorización**: Migrar un monolito a serverless exige repensar patrones existentes. Por ejemplo, refactorizar un Observer local a un Event-driven basado en colas como **SQS** o **Pub/Sub**.  
+- **Calidad**: La adopción de patrones adecuados mejora la mantenibilidad, reduce la duplicación de código y permite mayor resiliencia.  
+- **Patrones de diseño**: Aunque fueron pensados para objetos, muchos pueden evolucionar a “patrones cloud-native”, como:
+  - **Circuit Breaker** para tolerancia a fallos.
+  - **Event Sourcing** para trazabilidad de estados.
+  - **Strangler Fig Pattern** para migración progresiva de sistemas legados hacia serverless.
+
+---
+
+## 💡 Análisis y reflexión crítica 
+Los patrones tradicionales no pueden aplicarse de forma directa en arquitecturas serverless debido a:
+- **Entorno efímero**: No existe memoria compartida persistente.
+- **Costos variables**: Un mal patrón puede disparar costos en la nube.  
+- **Dependencia de terceros**: El lock-in con el proveedor obliga a elegir patrones portables.  
+
+**Reflexión**:  
+Serverless no elimina la necesidad de patrones, la intensifica. Refactorizar con patrones adecuados permite lograr **escalabilidad limpia, resiliencia y portabilidad**. El reto está en adaptar lo aprendido de la POO y microservicios a un entorno **event-driven** y **cloud-native**.
+
+---
+
+## 📌 Conclusión
+Los **patrones de diseño en arquitecturas serverless** no solo son aplicables, sino **necesarios**. Permiten enfrentar los retos de la efimeridad, el escalado automático y la refactorización continua.  
+La correcta adaptación de patrones como Singleton, Adapter, Observer o Chain of Responsibility asegura que los sistemas serverless mantengan **alta calidad, resiliencia y mantenibilidad** en un entorno en constante cambio.
+
+---