Arquitectura Técnica de BorealisClima: APIs y Algoritmos

Construir BorealisClima requirió diseñar una arquitectura que manejara múltiples fuentes de datos meteorológicos, procesamiento en tiempo real y algoritmos complejos de recomendación deportiva. En este artículo, desgloso cada componente técnico y las decisiones arquitectónicas clave.

🎯 Desafío arquitectónico: Crear un sistema que procese datos de múltiples APIs meteorológicas, aplique algoritmos de scoring deportivo y entregue recomendaciones personalizadas en menos de 2 segundos.

Visión General de la Arquitectura

BorealisClima sigue una arquitectura híbrida client-server optimizada para aplicaciones móviles, con énfasis en la velocidad de respuesta y la disponibilidad offline.

Capas de la Arquitectura

📱 Capa de Presentación (Flutter)

UI Components

State Management

Navigation

Animations

🔄 Capa de Lógica de Negocio

Weather Service

Sports Analyzer

Recommendation Engine

Cache Manager

💾 Capa de Datos

Local Database

API Integrations

Cache Storage

User Preferences

🌐 APIs Externas

OpenWeatherMap

Visual Crossing

WeatherAPI

AccuWeather

Integración de APIs Meteorológicas

La precisión de BorealisClima depende de combinar datos de múltiples fuentes meteorológicas. Cada API tiene fortalezas específicas que aprovecho estratégicamente.

🌍

OpenWeatherMap

API principal para datos globales confiables y consistentes.

Cobertura global excelente
Datos históricos disponibles
API estable y bien documentada
Forecast hasta 5 días
Índice UV detallado

📊

Visual Crossing

Especializada en análisis histórico y patrones meteorológicos.

Datos históricos extensos
Análisis de tendencias
Precisión en precipitación
Datos de calidad del aire
Alertas meteorológicas

⚡

WeatherAPI

Backup rápido y datos de precisión local mejorada.

Respuesta ultra-rápida
Datos locales precisos
Radar meteorológico
Condiciones en tiempo real
Economía de requests

Estrategia de Agregación de Datos

class WeatherAggregator {
  static const List<WeatherProvider> PROVIDERS = [
    WeatherProvider.openWeatherMap,
    WeatherProvider.visualCrossing,
    WeatherProvider.weatherAPI,
  ];
  
  Future<AggregatedWeatherData> getWeatherData(
      double lat, double lon) async {
    
    final futures = PROVIDERS.map((provider) => 
      _fetchFromProvider(provider, lat, lon).timeout(
        Duration(seconds: 3),
        onTimeout: () => null,
      )
    );
    
    final results = await Future.wait(futures);
    final validResults = results.where((r) => r != null).toList();
    
    if (validResults.isEmpty) {
      throw WeatherDataException('No weather data available');
    }
    
    return _aggregateResults(validResults);
  }
  
  AggregatedWeatherData _aggregateResults(
      List<WeatherData> results) {
    
    // Weighted average basado en confiabilidad de cada API
    final weights = {
      WeatherProvider.openWeatherMap: 0.4,
      WeatherProvider.visualCrossing: 0.35,
      WeatherProvider.weatherAPI: 0.25,
    };
    
    double weightedTemp = 0.0;
    double weightedHumidity = 0.0;
    double weightedWindSpeed = 0.0;
    double totalWeight = 0.0;
    
    for (final result in results) {
      final weight = weights[result.provider] ?? 0.0;
      weightedTemp += result.temperature * weight;
      weightedHumidity += result.humidity * weight;
      weightedWindSpeed += result.windSpeed * weight;
      totalWeight += weight;
    }
    
    return AggregatedWeatherData(
      temperature: weightedTemp / totalWeight,
      humidity: weightedHumidity / totalWeight,
      windSpeed: weightedWindSpeed / totalWeight,
      confidence: _calculateConfidence(results),
      sources: results.map((r) => r.provider).toList(),
    );
  }
  
  double _calculateConfidence(List<WeatherData> results) {
    if (results.length == 1) return 0.7;
    if (results.length == 2) return 0.85;
    return 0.95; // Alta confianza con 3+ fuentes
  }
}

Algoritmos de Scoring Deportivo

El corazón de BorealisClima son los algoritmos que convierten datos meteorológicos brutos en recomendaciones deportivas específicas. Cada deporte tiene su propio modelo de scoring.

Deportes soportados

Variables meteorológicas

0-100

Escala de puntuación

87%

Precisión promedio

Modelo de Scoring Multifactorial

class SportsScoringEngine {
  static const Map<Sport, SportModel> SPORT_MODELS = {
    Sport.running: SportModel(
      temperatureOptimal: TemperatureRange(15, 22),
      temperatureWeight: 0.35,
      windSpeedMax: 15.0,
      windWeight: 0.20,
      humidityOptimal: HumidityRange(30, 60),
      humidityWeight: 0.15,
      uvIndexMax: 6.0,
      uvWeight: 0.20,
      precipitationTolerance: 0.1,
      precipitationWeight: 0.10,
    ),
    
    Sport.cycling: SportModel(
      temperatureOptimal: TemperatureRange(18, 28),
      temperatureWeight: 0.30,
      windSpeedMax: 25.0,
      windWeight: 0.35, // Más sensible al viento
      humidityOptimal: HumidityRange(40, 70),
      humidityWeight: 0.10,
      uvIndexMax: 8.0,
      uvWeight: 0.15,
      precipitationTolerance: 0.0, // Cero tolerancia a lluvia
      precipitationWeight: 0.10,
    ),
    
    Sport.golf: SportModel(
      temperatureOptimal: TemperatureRange(16, 30),
      temperatureWeight: 0.25,
      windSpeedMax: 20.0,
      windWeight: 0.30,
      humidityOptimal: HumidityRange(40, 80),
      humidityWeight: 0.05,
      uvIndexMax: 9.0,
      uvWeight: 0.25,
      precipitationTolerance: 0.2,
      precipitationWeight: 0.15,
    ),
  };
  
  double calculateSportScore(Sport sport, WeatherConditions weather) {
    final model = SPORT_MODELS[sport]!;
    double totalScore = 100.0;
    
    // Factor temperatura
    final tempScore = _calculateTemperatureScore(
      weather.temperature, 
      model.temperatureOptimal
    );
    totalScore = totalScore * (tempScore * model.temperatureWeight + 
                               (1 - model.temperatureWeight));
    
    // Factor viento
    final windScore = _calculateWindScore(
      weather.windSpeed, 
      model.windSpeedMax
    );
    totalScore = totalScore * (windScore * model.windWeight + 
                               (1 - model.windWeight));
    
    // Factor humedad
    final humidityScore = _calculateHumidityScore(
      weather.humidity, 
      model.humidityOptimal
    );
    totalScore = totalScore * (humidityScore * model.humidityWeight + 
                               (1 - model.humidityWeight));
    
    // Factor UV
    final uvScore = _calculateUVScore(weather.uvIndex, model.uvIndexMax);
    totalScore = totalScore * (uvScore * model.uvWeight + 
                               (1 - model.uvWeight));
    
    // Factor precipitación (penalización severa)
    if (weather.precipitation > model.precipitationTolerance) {
      final precipPenalty = math.min(
        weather.precipitation / model.precipitationTolerance, 
        1.0
      );
      totalScore *= (1 - precipPenalty * model.precipitationWeight);
    }
    
    return math.max(0.0, math.min(100.0, totalScore));
  }
  
  double _calculateTemperatureScore(double temp, TemperatureRange optimal) {
    if (temp >= optimal.min && temp <= optimal.max) {
      return 1.0; // Temperatura perfecta
    }
    
    // Penalización gradual fuera del rango óptimo
    final deviation = temp < optimal.min 
        ? optimal.min - temp 
        : temp - optimal.max;
    
    // Cada grado fuera del rango reduce score en 8%
    return math.max(0.0, 1.0 - (deviation * 0.08));
  }
  
  double _calculateWindScore(double windSpeed, double maxWind) {
    if (windSpeed <= maxWind) {
      return 1.0;
    }
    
    // Penalización exponencial por viento excesivo
    final excess = windSpeed - maxWind;
    return math.max(0.0, 1.0 - math.pow(excess / 10.0, 1.5));
  }
}

Arquitectura de Cache Inteligente

Para minimizar llamadas a APIs y garantizar respuestas rápidas, implementé un sistema de cache multicapa que balancea frescura de datos con performance.

Flujo de Datos con Cache

1. Solicitud de Usuario
App solicita datos meteorológicos para ubicación

2. Cache L1 - Memoria
Verificar cache en memoria (válido por 10 minutos)

3. Cache L2 - Local DB
Verificar base de datos local (válido por 30 minutos)

4. APIs Externas
Llamada a múltiples APIs meteorológicas

5. Procesamiento y Cache
Agregar datos, calcular scores, actualizar todos los caches

6. Respuesta al Usuario
Entregar datos procesados con recomendaciones

Implementación del Sistema de Cache

class WeatherCacheManager {
  // Cache L1: Memoria (más rápido, menor capacidad)
  static final Map<String, CachedWeatherData> _memoryCache = {};
  static const int MEMORY_CACHE_DURATION_MINUTES = 10;
  static const int MAX_MEMORY_ENTRIES = 50;
  
  // Cache L2: Base de datos local (mayor capacidad, persistente)
  static const int DB_CACHE_DURATION_MINUTES = 30;
  static const int MAX_DB_ENTRIES = 500;
  
  Future<WeatherData?> getCachedWeather(
      double lat, double lon) async {
    
    final cacheKey = _generateCacheKey(lat, lon);
    
    // 1. Verificar cache en memoria
    final memoryData = _memoryCache[cacheKey];
    if (memoryData != null && !memoryData.isExpired(MEMORY_CACHE_DURATION_MINUTES)) {
      _analytics.trackCacheHit('memory');
      return memoryData.weatherData;
    }
    
    // 2. Verificar cache en base de datos
    final dbData = await _weatherDatabase.getCachedWeather(cacheKey);
    if (dbData != null && !dbData.isExpired(DB_CACHE_DURATION_MINUTES)) {
      // Promocionar a cache de memoria
      _memoryCache[cacheKey] = CachedWeatherData(
        weatherData: dbData.weatherData,
        timestamp: DateTime.now(),
      );
      _analytics.trackCacheHit('database');
      return dbData.weatherData;
    }
    
    _analytics.trackCacheMiss();
    return null; // Cache miss, necesita fetch de APIs
  }
  
  Future<void> cacheWeatherData(
      double lat, double lon, 
      WeatherData weatherData) async {
    
    final cacheKey = _generateCacheKey(lat, lon);
    final cachedData = CachedWeatherData(
      weatherData: weatherData,
      timestamp: DateTime.now(),
    );
    
    // Guardar en memoria
    _memoryCache[cacheKey] = cachedData;
    _enforceMemoryCacheLimit();
    
    // Guardar en base de datos
    await _weatherDatabase.insertWeatherData(cacheKey, cachedData);
    await _enforceDbCacheLimit();
  }
  
  void _enforceMemoryCacheLimit() {
    if (_memoryCache.length > MAX_MEMORY_ENTRIES) {
      // LRU eviction: remover entradas más antiguas
      final sortedEntries = _memoryCache.entries.toList()
        ..sort((a, b) => a.value.timestamp.compareTo(b.value.timestamp));
      
      final toRemove = sortedEntries.take(
        _memoryCache.length - MAX_MEMORY_ENTRIES
      );
      
      for (final entry in toRemove) {
        _memoryCache.remove(entry.key);
      }
    }
  }
  
  String _generateCacheKey(double lat, double lon) {
    // Redondear coordenadas para agrupar ubicaciones cercanas
    final roundedLat = (lat * 100).round() / 100;
    final roundedLon = (lon * 100).round() / 100;
    return '${roundedLat}_${roundedLon}';
  }
}

Manejo de Estados Offline

BorealisClima debe funcionar sin conexión usando datos previamente cached y proporcionar una experiencia degradada pero útil.

⚠️ Desafío de conectividad: Los usuarios frecuentemente consultan el clima en ubicaciones remotas (montañas, playas) donde la conectividad es limitada. La app debe manejar estos escenarios graciosamente.

class OfflineWeatherService {
  Future<WeatherResponse> getWeatherWithFallback(
      double lat, double lon) async {
    
    try {
      // Intentar obtener datos frescos
      final onlineData = await _weatherAggregator.getWeatherData(lat, lon);
      await _cacheManager.cacheWeatherData(lat, lon, onlineData);
      
      return WeatherResponse(
        data: onlineData,
        source: DataSource.online,
        confidence: onlineData.confidence,
      );
      
    } on SocketException {
      // Sin conexión a internet
      return await _handleOfflineScenario(lat, lon);
      
    } on TimeoutException {
      // APIs lentas, intentar con cache
      final cachedData = await _cacheManager.getCachedWeather(lat, lon);
      if (cachedData != null) {
        return WeatherResponse(
          data: cachedData,
          source: DataSource.cached,
          confidence: _calculateCacheConfidence(cachedData),
        );
      }
      throw WeatherServiceException('No data available');
      
    } catch (e) {
      // Error genérico, fallback a cache
      return await _handleOfflineScenario(lat, lon);
    }
  }
  
  Future<WeatherResponse> _handleOfflineScenario(
      double lat, double lon) async {
    
    // 1. Buscar datos exactos en cache
    var cachedData = await _cacheManager.getCachedWeather(lat, lon);
    if (cachedData != null) {
      return WeatherResponse(
        data: cachedData,
        source: DataSource.cached,
        confidence: _calculateCacheConfidence(cachedData),
      );
    }
    
    // 2. Buscar datos en ubicaciones cercanas (radio de 50km)
    final nearbyData = await _findNearbyWeatherData(lat, lon, 50.0);
    if (nearbyData != null) {
      // Interpolar datos basado en distancia
      final interpolatedData = _interpolateWeatherData(
        nearbyData, lat, lon
      );
      
      return WeatherResponse(
        data: interpolatedData,
        source: DataSource.interpolated,
        confidence: 0.6, // Menor confianza por interpolación
      );
    }
    
    // 3. Usar datos históricos promedio para la fecha/ubicación
    final historicalData = await _getHistoricalAverage(lat, lon);
    if (historicalData != null) {
      return WeatherResponse(
        data: historicalData,
        source: DataSource.historical,
        confidence: 0.4, // Muy baja confianza
      );
    }
    
    throw WeatherServiceException('No weather data available offline');
  }
  
  double _calculateCacheConfidence(WeatherData cachedData) {
    final ageInMinutes = DateTime.now()
        .difference(cachedData.timestamp)
        .inMinutes;
    
    if (ageInMinutes <= 10) return 0.95;
    if (ageInMinutes <= 30) return 0.85;
    if (ageInMinutes <= 60) return 0.70;
    return 0.50; // Datos muy antiguos
  }
}

Optimización de Performance

Para mantener la app responsiva, implementé varias técnicas de optimización enfocadas en las operaciones más costosas: llamadas a APIs y cálculos de scoring.

<2s

Tiempo de respuesta promedio

85%

Cache hit rate

APIs simultáneas máximo

50MB

Uso de memoria promedio

Técnicas de Optimización Implementadas

Precarga inteligente: Fetch proactivo de datos para ubicaciones frecuentes
Batching de requests: Agrupar múltiples solicitudes en una sola llamada
Compresión de respuestas: Gzip para reducir transferencia de datos
Connection pooling: Reutilizar conexiones HTTP para reducir latencia
Scoring paralelo: Calcular puntuaciones de múltiples deportes simultáneamente
Algoritmos aproximados: Usar aproximaciones para cálculos no críticos

class PerformanceOptimizedWeatherService {
  // Connection pool para reutilizar conexiones HTTP
  static final http.Client _httpClient = http.Client();
  
  // Executor para paralelizar cálculos de scoring
  static final _scoringExecutor = ComputeExecutor(maxConcurrent: 3);
  
  Future<List<SportRecommendation>> getOptimizedRecommendations(
      double lat, double lon, List<Sport> sports) async {
    
    // 1. Fetch paralelo de datos meteorológicos
    final weatherFuture = _getWeatherDataOptimized(lat, lon);
    
    // 2. Pre-cargar modelos de deportes
    final sportsModels = sports.map((sport) => 
      SPORT_MODELS[sport]!
    ).toList();
    
    // 3. Esperar datos meteorológicos
    final weatherData = await weatherFuture;
    
    // 4. Calcular scores en paralelo usando isolates
    final scoringFutures = sports.map((sport) => 
      _scoringExecutor.execute(
        _calculateSportScoreIsolate,
        [sport, weatherData, sportsModels[sports.indexOf(sport)]]
      )
    );
    
    final scores = await Future.wait(scoringFutures);
    
    // 5. Crear recomendaciones finales
    return sports.asMap().entries.map((entry) => 
      SportRecommendation(
        sport: entry.value,
        score: scores[entry.key],
        weatherData: weatherData,
        recommendations: _generateRecommendations(
          entry.value, scores[entry.key], weatherData
        ),
      )
    ).toList();
  }
  
  Future<WeatherData> _getWeatherDataOptimized(
      double lat, double lon) async {
    
    // 1. Verificar cache primero
    final cached = await _cacheManager.getCachedWeather(lat, lon);
    if (cached != null) return cached;
    
    // 2. Batch multiple requests en una sola conexión
    final request = BatchWeatherRequest(
      locations: [LatLng(lat, lon)],
      providers: [
        WeatherProvider.openWeatherMap,
        WeatherProvider.visualCrossing,
      ],
      dataTypes: [
        'temperature', 'humidity', 'windSpeed', 
        'precipitation', 'uvIndex'
      ],
    );
    
    // 3. Request con timeout agresivo
    final response = await _httpClient
        .post(
          Uri.parse('$API_BASE_URL/batch'),
          headers: {
            'Content-Type': 'application/json',
            'Accept-Encoding': 'gzip',
          },
          body: jsonEncode(request.toJson()),
        )
        .timeout(Duration(seconds: 3));
    
    final weatherData = WeatherData.fromBatchResponse(response.body);
    
    // 4. Cache para requests futuros
    await _cacheManager.cacheWeatherData(lat, lon, weatherData);
    
    return weatherData;
  }
}

// Función pura para ejecutar en isolate
double _calculateSportScoreIsolate(List args) {
  final sport = args[0] as Sport;
  final weather = args[1] as WeatherData;
  final model = args[2] as SportModel;
  
  return SportsScoringEngine.calculateSportScore(sport, weather, model);
}

Monitoreo y Analytics

Para mantener y mejorar la calidad del servicio, implementé un sistema de monitoreo que rastrea métricas clave de performance y precisión.

📊 Métricas clave monitoreadas: Latencia de APIs, precisión de recomendaciones, satisfacción del usuario, uso de cache, errores de red, y patrones de uso por deporte.

class WeatherAnalytics {
  static final _analytics = FirebaseAnalytics.instance;
  
  // Trackear performance de APIs
  Future<void> trackAPIPerformance(
      WeatherProvider provider, 
      Duration responseTime, 
      bool success) async {
    
    await _analytics.logEvent(
      name: 'api_performance',
      parameters: {
        'provider': provider.name,
        'response_time_ms': responseTime.inMilliseconds,
        'success': success,
        'timestamp': DateTime.now().millisecondsSinceEpoch,
      },
    );
  }
  
  // Trackear precisión de recomendaciones
  Future<void> trackRecommendationAccuracy(
      Sport sport, 
      double predictedScore, 
      bool userActuallyDid) async {
    
    await _analytics.logEvent(
      name: 'recommendation_accuracy',
      parameters: {
        'sport': sport.name,
        'predicted_score': predictedScore,
        'user_activity': userActuallyDid,
        'score_bucket': _getScoreBucket(predictedScore),
      },
    );
  }
  
  // Trackear uso de cache
  void trackCacheHit(String cacheLevel) {
    _analytics.logEvent(
      name: 'cache_performance',
      parameters: {
        'cache_level': cacheLevel, // 'memory' | 'database' | 'miss'
        'timestamp': DateTime.now().millisecondsSinceEpoch,
      },
    );
  }
  
  String _getScoreBucket(double score) {
    if (score >= 80) return 'excellent';
    if (score >= 60) return 'good';
    if (score >= 40) return 'fair';
    return 'poor';
  }
}

Lecciones Aprendidas y Mejores Prácticas

Después de 18 meses desarrollando y refinando la arquitectura de BorealisClima, estas son las lecciones más valiosas que he aprendido:

🎯 Decisiones Arquitectónicas Clave

✅ Múltiples APIs son esenciales: Una sola fuente meteorológica no es suficientemente confiable
✅ Cache multinivel salva la UX: Sin cache agresivo, la app sería inutilizable
✅ Offline-first approach: Los usuarios necesitan datos incluso sin conectividad
✅ Scoring específico por deporte: Un modelo genérico no funciona para diferentes actividades
✅ Monitoreo desde el día 1: Sin métricas, no puedes optimizar efectivamente

⚠️ Errores a Evitar

❌ Confiar en una sola API: Las APIs meteorológicas fallan más de lo esperado
❌ Cache demasiado agresivo: Datos antiguos pueden ser peores que no tener datos
❌ Algoritmos demasiado complejos: La simplicidad predecible gana sobre la sofisticación impredecible
❌ Ignorar casos edge: Ubicaciones remotas, zonas horarias, condiciones extremas

¿Construyendo una App con APIs Externas?

Si estás desarrollando una aplicación que integra múltiples APIs o necesitas arquitectura robusta para datos en tiempo real, puedo ayudarte a diseñar una solución escalable.

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