1. Resumen Ejecutivo

Este documento presenta la Especificación Técnica Detallada (ETD) para agregar a la información ETD principal que contiene los módulos y funcionalidades principales que se requiere para generar un sistema CRM personalizado. Aquí se agregan características de valor como: tecnología Python, Machine Learning y arquitecturas cloud-native. Notas:

  • Se tiene en especial atención a LINODE ya que es un servidor de gran porte que se cuenta en la empresa como consideración de solución de despliegue cloud.
  • Se tiene en cuenta un equipo tecnico tradicional teniendo en cuenta que varios de los roles puede reducirse en la misma persona.
  • Se agrega ML y tecnología Python para simplificar el desarrollo, la búsqueda de habilidades de equipo y tener herramientas para incorporar IA tanto en predictivo como en la automatización futura.

Equipo Técnico

Dirección del Proyecto

  • Director de Proyecto: Ing. Senior en Sistemas
  • Arquitecto de Soluciones: Especialista en Cloud y Sistemas Distribuidos

Desarrollo

  • Lead Backend Developer: Python/FastAPI Senior
  • Machine Learning Engineer: Especialista en Análisis Predictivo
  • Frontend Developer: React/TypeScript Senior
  • DevOps Engineer: Especialista en Cloud y CI/CD

Análisis y Calidad

  • Analista de Datos: Especialista en Python/pandas
  • QA Lead: Automatización de Pruebas
  • UX/UI Designer: Especialista en Interfaces Comerciales

2. Arquitectura del Sistema

2.1 Opciones de Despliegue

ESQUEMA DE ARQUITECTURA MODELO:


    A[Frontend - React] --> B[API Gateway]
    B --> C[Backend Services]
    C --> D[Base de Datos Local]
    C --> E[Servicios Cloud]
    E --> F[ML Pipeline]
    E --> G[Data Lake]

A. Sistema Híbrido

Componentes On-Premise

  • Servidor de aplicaciones
  • Base de datos principal
  • Cache local
  • Sistema de archivos

Componentes Cloud

  • Machine Learning Pipeline
  • Data Lake
  • Backup y recuperación
  • Servicios de análisis

B. Sistema Cloud-Native (Linode)

Infraestructura Base

  • Región: Newark (principal), Frankfurt (backup)
  • Kubernetes: Linode Kubernetes Engine (LKE)
  • Almacenamiento: Linode Block Storage
  • CDN: Linode CDN

Arquitectura de Microservicios

services:
  - name: api-gateway
    type: NodeBalancer
    specs: "4GB RAM, 2 vCPUs"
    
  - name: backend-services
    type: Linode Container
    specs: "8GB RAM, 4 vCPUs"
    
  - name: ml-pipeline
    type: Dedicated CPU
    specs: "16GB RAM, 8 vCPUs"
    
  - name: database
    type: Managed Database
    specs: "PostgreSQL 15, High Availability"

3. Integración Python y Machine Learning

3.1 Stack Tecnológico Principal

# Backend Core
from fastapi import FastAPI
from sqlalchemy.orm import Session
import pandas as pd
import numpy as np

# ML Pipeline
from sklearn.ensemble import RandomForestClassifier
from sklearn.preprocessing import StandardScaler

3.2 Análisis Predictivo

class ClientAnalyzer:
    def __init__(self):
        self.model = RandomForestClassifier()
        self.scaler = StandardScaler()
    
    def predict_churn(self, client_data):
        features = self.preprocess_data(client_data)
        return self.model.predict_proba(features)

4. Consideraciones de Implementación

4.1 Escalabilidad en Linode

  • Autoescalado: Configuración basada en métricas de uso
  • Balanceo de Carga: NodeBalancer con SSL termination
  • Backups: Snapshots diarios automatizados
  • Monitoreo: Grafana + Prometheus

4.2 Seguridad

graph LR
    A[Cliente] --> B[WAF]
    B --> C[API Gateway]
    C --> D[Servicios]
    D --> E[Base de Datos]
  • WAF (Web Application Firewall)
  • Encriptación en tránsito y reposo
  • Autenticación multifactor
  • Auditoría de accesos

5. Plan de Implementación

5.1 Fases del Proyecto

  1. Fase 1: Infraestructura Base (4 semanas)
    • Configuración de Linode
    • Setup de CI/CD
    • Configuración de monitoreo
  2. Fase 2: Core Features (8 semanas)
    • Backend API
    • Frontend básico
    • Integración con ERP
  3. Fase 3: ML Pipeline (6 semanas)
    • Implementación de modelos
    • Training pipeline
    • Integración con frontend
  4. Fase 4: Testing y Optimización (4 semanas)
    • Testing de carga
    • Optimización de performance
    • Documentación

6. Costos Estimados (Linode)

6.1 Infraestructura Mensual

Componente Especificaciones Costo Mensual
API Gateway 4GB RAM $20
Backend Services 8GB RAM $40
ML Pipeline 16GB RAM $80
Database HA PostgreSQL $100
Storage 250GB Block Storage $25
Backup Daily Snapshots $20
Total $285

7. Métricas de Éxito

7.1 KPIs Técnicos

  • Tiempo de respuesta API < 200ms
  • Disponibilidad > 99.9%
  • Precisión ML > 85%

7.2 KPIs de Negocio

  • Reducción de churn 20%
  • Incremento en ventas 15%
  • Satisfacción usuario > 4.5/5

8. Conclusiones

El sistema propuesto representa una solución moderna y escalable, aprovechando las capacidades de Python y Machine Learning, con una implementación flexible que permite tanto despliegues híbridos como completamente en la nube a través de Linode.