Diseño e implementación de una plataforma de gestión de flotas en tiempo real para despacho inteligente

Antecedentes del cliente

Estudio de caso: Ingeniería de una plataforma de gestión de flotas en tiempo real para despacho inteligente
Rol: Ingeniero/a de software (ANZSCO 261313)
Ubicación del cliente: Kenia
Objetivo: ACS RPL para Migración Calificada – ANZSCO 261313

El cliente es un/a ingeniero/a de software con 7 años de experiencia en la construcción de sistemas de software en tiempo real para plataformas de logística, reparto y despacho. Como desarrollador/a clave en una empresa tecnológica de logística con sede en Nairobi, el cliente participó en la construcción de toda la arquitectura de backend de un sistema de coordinación de flotas con conocimiento de la ubicación, que da servicio a más de 80 operadores de transporte y a miles de conductores en África Oriental. El cliente tiene formación académica en Ingeniería Mecánica, y realizó la transición a la ingeniería de software mediante hackatones, prácticas y capacitación práctica. Dado que sus calificaciones académicas eran no TIC, el cliente optó por presentar una solicitud ACS RPL para ANZSCO 261313 – Ingeniero/a de software. Nuestro papel fue preparar un informe RPL completo, incluidas las Áreas Clave de Conocimiento y dos informes de proyecto.

Paso 1: Extracción de habilidades y resumen tecnológico

A partir del currículum y los artefactos del proyecto, identificamos las principales fortalezas de ingeniería del cliente:

• Diseño de arquitectura para seguimiento en tiempo real y manejo de eventos
• Desarrollo de algoritmos de asignación de tareas basados en geovallas y proyecciones de ETA (tiempo estimado de llegada)
• Transmisión, buffering y caché de actualizaciones de GPS de alta frecuencia
• Integración con APIs externas de servicios de flotas y proveedores de pago
• Prácticas de DevOps para garantizar disponibilidad, baja latencia y capacidad de recuperación

Pila tecnológica y herramientas:

• Lenguajes: Python, TypeScript, Go
• Frameworks: FastAPI, NestJS, Gin
• Bases de datos: PostgreSQL, Redis, MongoDB
• Mensajería y sincronización: Kafka, RabbitMQ, WebSockets
• Servicios de localización: Google Maps API, Mapbox, OpenStreetMap
• Nube e infraestructura: AWS (EC2, S3, Lambda, RDS), Docker, Kubernetes, Terraform
• Monitorización: Prometheus, Grafana, pila ELK
• Seguridad: OAuth2, JWT, HTTPS (TLS 1.2/1.3)

Paso 2: Áreas Clave de Conocimiento

En la sección de Áreas Clave de Conocimiento (KAA), mapeamos la experiencia del cliente en ingeniería de software con los criterios de evaluación de la ACS.
a) Diseño de sistemas y arquitectura de microservicios
El cliente contribuyó al diseño de servicios backend modulares para:

• Seguimiento de vehículos
• Motor de decisiones de despacho
• Almacenamiento del historial de rutas
• Control de disponibilidad de conductores
• Notificaciones de entrega

Todos los servicios se desarrollaron como microservicios individualizados y dockerizados y se desplegaron en clústeres de AWS ECS usando GitHub Actions para la automatización de CI/CD.
“Cada microservicio se comunicaba de forma asíncrona mediante topics de Kafka para evitar el acoplamiento estrecho y habilitar alivio de carga cuando se disparaban las actualizaciones de geolocalización.”
b) Procesamiento de datos en tiempo real y optimización del rendimiento
Se utilizó Kafka streaming para procesar más de 20 pings de GPS por segundo por vehículo. Redis se implementó como un búfer basado en TTL para almacenar datos recientes localmente para endpoints de acceso rápido. Se realizaron pruebas de carga con Locust para simular actualizaciones de GPS a escala completa.
c) Desarrollo e integración de APIs seguras
Se construyeron y mantuvieron APIs REST y GraphQL para:

• Iniciar tareas
• Asignar trabajos a conductores
• Obtener proyecciones de ETA
• Enviar alertas de entregas completadas o retrasadas

Todas las APIs utilizaron OAuth2 con manejo de sesiones basado en JWT, garantizando el uso solo por clientes autorizados.
d) DevOps y tolerancia a fallos
El cliente implementó comprobaciones de estado, manejadores de apagado elegante y lógica de autorrecuperación para todos los servicios contenedorizados. Las alertas basadas en métricas de Prometheus se canalizaron mediante integraciones con Slack para soporte 24/7.

Paso 3: Informe de proyecto 1

Título del proyecto: Sistema de seguimiento GPS en tiempo real y gestión de despacho
Rol: Ingeniero/a de software Duración: Enero de 2020 – Mayo de 2021
Objetivo: Diseñar un backend de software en tiempo real capaz de ingerir más de 100,000 pings de GPS por minuto y asignar inteligentemente a los conductores a tareas de entrega según proximidad, ventana de entrega y optimización de la carga de trabajo.

Responsabilidades:

• Diseñó una arquitectura de transmisión de eventos basada en Kafka para recibir mensajes de ubicación desde dispositivos de campo
• Construyó un servicio con FastAPI en Python para asignación inteligente de tareas usando geovallas y métricas de ETA al cliente
• Aplicó la fórmula de Haversine para clasificar a los conductores más cercanos a los puntos de recogida y construyó endpoints de API para mostrar sugerencias
• Creó zonas configurables por geovallas usando PostGIS, permitiendo a los administradores definir la cobertura del servicio
• Desarrolló un búfer de cola de entregas basado en Redis por centro de despacho regional
• Habilitó una API de sesiones de conductor basada en HTTPS para registrar entrada/salida con tokens seguros de OAuth2

Tecnologías utilizadas:

• Python (FastAPI), PostgreSQL con PostGIS, Redis, Kafka
• Docker, AWS EC2, ECS, S3, GitHub Actions
• Prometheus + Grafana, pila ELK

Resultados logrados:

• Se redujo el tiempo promedio de asignación de entregas a menos de 4 segundos por solicitud
• La plataforma gestionó más de 2.5 millones de pings de GPS diarios manteniendo tiempos de respuesta de la API inferiores al segundo
• Los costos operativos cayeron un 23% gracias al enrutamiento de despacho optimizado
• El cumplimiento de SLA de entrega mejoró del 78% al 96.5% en menos de 6 meses

Paso 4: Informe de proyecto 2

Título del proyecto: Plataforma de analítica de conductores y gestión del historial de rutas
Rol: Ingeniero/a de software Duración: Junio de 2021 – Febrero de 2023
Objetivo: Diseñar e implementar una solución de backend para almacenar, comprimir y analizar datos históricos de rutas y viajes de todas las entregas, habilitando paneles de rendimiento para operaciones y capacitación de conductores.

Responsabilidades:

• Desarrolló un microservicio en Go que recibe eventos de finalización de viaje y encola registros de rutas para archivado usando almacenamiento de AWS S3
• Implementó consultas por rangos de tiempo en PostgreSQL para que los gerentes obtengan precisión de ruta, desviaciones de ruta y retrasos de viajes
• Agregó datos en registros de resumen diarios a nivel de conductor, enviados cada noche a paneles analíticos usando Superset
• Usó FastAPI para servir una API de visualización de datos que muestra mejores conductores, viajes retrasados y distancia total recorrida
• Representó anomalías de rutas con superposiciones sobre teselas de OpenStreetMap para la integración en la interfaz
• Configuró una canalización de autoarchivado para registros de más de 6 meses mediante disparadores programados de Lambda

Tecnologías utilizadas:

• Go (framework Gin), PostgreSQL, AWS S3, Redis
• FastAPI, OpenStreetMap, Terraform, GitLab CI/CD
• Superset, pila ELK

Resultados entregados:

• Habilitó informes detallados de desempeño sobre 2,500+ conductores por región de entrega, tipo de ruta y tasa de éxito
• Redujo en un 41% el tiempo para resolver reclamos de clientes gracias al acceso a reproducciones de rutas de viaje
• Disminuyó los errores de planificación de rutas en un 38%, utilizando perspectivas de desviaciones para entrenar a nuevos conductores
• Mantuvo más de 15 TB de datos de rutas archivados con latencia media de recuperación por debajo de 1.2 segundos

Paso 5: Revisión y envío

Una vez que las Áreas Clave de Conocimiento y ambos Informes de Proyecto estuvieron completos, realizamos una revisión detallada con el cliente. Las actualizaciones solicitadas incluyeron:

• Aclarar el uso del filtrado basado en Haversine frente a ETA de Google Maps
• Agregar datos de pruebas de carga del módulo de seguimiento basado en Kafka

Estas se completaron en 48 horas. El informe RPL final se formateó según las expectativas de la ACS, superó las verificaciones de plagio y se envió.
El cliente recibió una evaluación de habilidades positiva de la ACS bajo ANZSCO 261313 en un plazo de cuatro semanas, allanando el camino para su solicitud de visa de migración calificada.

Conclusión

Este estudio de caso demuestra cómo un/a ingeniero/a de software que trabaja en el sector de logística y sistemas en tiempo real puede cumplir con las competencias de la ACS al mostrar bases sólidas en arquitectura de sistemas, entrega de APIs, prácticas de DevOps y manejo escalable de datos.
Con resultados reales de proyectos como la optimización del tiempo de despacho, información de monitorización de conductores y la ingesta de datos de alto volumen, las contribuciones del cliente ofrecieron una correspondencia clara con los estándares de ingeniería de software definidos por la ACS.