Plataforma de Procesamiento Stream para una Telco Mexicana
Visión general
De qué trata este proyecto.
Diseña un pipeline stream con Kafka, Flink y ClickHouse para una telco. Procesa 220.000 eventos/s y obtén un certificado verificable.
El escenario
La telco (alrededor de 4.500 personas, ingresos cercanos a 18.000 millones MXN) opera red en 12 estados; cada hora de degradación no detectada en celdas urbanas cuesta cerca de 220.000 MXN en SLA con clientes empresariales.
El Briefing
Lo que harás y lo que demostrarás.
Procesar 220.000 eventos/s con latencia end-to-end p99 inferior a 30 segundos y recuperación tras fallo de nodo en menos de 90 segundos.
Earning criteria — what you'll demonstrate
- Diseñar pipelines streaming con backpressure manejado
- Aplicar checkpointing y exactly-once en Flink
- Definir SLOs operativos para procesamiento stream
- Razonar sobre coste y escalado en arquitecturas event-driven
Encaje académico
Dónde encaja esto en tus estudios.
Afina las mismas habilidades que tu titulación espera de ti.
Cloud Computing for Data and ML
Master · Data Engineering
Strong alignment
This challenge maps to Cloud Computing for Data and ML at the Master level. It sharpens the same practical skills your coursework expects — but in a real industry context with actual constraints and deliverables.
Habilidades
Habilidades que demostrarás.
Cada una aparece en tu credencial verificada.
- Stream Processing
Apply stream processing to solve real industry problems and demonstrate production-level capability.
- Flink
Apply flink to solve real industry problems and demonstrate production-level capability.
- Kafka
Apply kafka to solve real industry problems and demonstrate production-level capability.
- Kubernetes
Apply kubernetes to solve real industry problems and demonstrate production-level capability.
- Infrastructure As Code
Apply infrastructure as code to solve real industry problems and demonstrate production-level capability.
- Observability
Apply observability to solve real industry problems and demonstrate production-level capability.
Carreras
Roles para los que esto te prepara.
Títulos reales. Puentes de habilidades reales. Elige el que más se acerque a tu trayectoria.
Ingeniero de Datos
Construir pipelines stream con Flink + Kafka es trabajo cotidiano del data engineer en empresas con eventos masivos.
Este proyecto afina
- stream-processing
- flink
- kafka
Ingeniero de MLOps
Definir SLOs, observabilidad y recuperación tras fallo es directamente el músculo MLOps en plataformas event-driven.
Este proyecto afina
- observability
- kubernetes
- infrastructure-as-code
Arquitecto de Soluciones de IA
Defender una arquitectura con métricas de rendimiento y coste es el músculo del solutions architect en telco.
Este proyecto afina
- stream-processing
- infrastructure-as-code
- observability