Durante los últimos meses he estado trabajando en un proyecto utilizando Scala como lenguaje de programación principal. La mezcla de programación orientada a objectos y programación funcional que permite Scala resulta interesante, pero cada vez estoy más convencido de que la verdadera potencia del mismo se consigue cuando se aplica un estilo puramente funcional. Al fin y al cabo, si únicamente queremos un lenguaje con algunas características funcionales que hagan nuestro código un poco más claro y limpio, hay otras opciones que nos dan eso (véanse la última versión de Java o Kotlin), sin las complejidades con las que hay que lidiar en Scala.

Supongo que escribiré en el futuro un artículo más elaborado sobre el tema, pero dejadme que hoy me centre en algo que llevo viendo bastante cuando examino código en Scala, casi siempre cuando éste ha sido escrito por desarrolladoras que tienen amplia experiencia en algún lenguaje orientado a objetos (como Java) y empiezan a escribir código en Scala: cómo hacer inyección de dependencias.

Empezaré proponiendo un escenario muy básico para analizar el problema y algunas de las soluciones que proporciona el lenguaje. Supongamos que queremos crear un servicio de informes que nos devuelva los balances del último mes de todas las cuentas bancarias abiertas por un cliente. Nuestros clientes están relacionados con todas cuentas que tienen abiertas (serían nuestro Aggregate Root si hablásemos de Domain Driven Design) y se identifican por una secuencia alfanumérica de longitud diez. Dichas cuentas, mantienen todos los movimientos ordenados por su fecha de ejecución. Un balance contiene, en definitiva, el número que identifica a una cuenta, la fecha hasta donde el balance ha contabilizado y una cantidad de dinero.

De esta forma definimos nuestro servicios con la siguiente operación:

type Id = String

case class Balance(acNo: String, balanceAt: Date, amount: Money)

trait Reporting {
   def monthlyBalance(customerId: Id, year: Int, month: Int): List[Balance]
   ...
}

Los clientes son accessibles dados sus identificadores vía un repositorio.

trait CustomerRepository {
   def retrieve(customerId: Id): Option[Customer]
   ...
}

Nuestra implementación del servicio de informes necesitará una instancia válida del repositorio de clientes para poder tener acceso al cliente solicitado y hacer el cáculo de los balances de sus cuentas. Hasta el momento, lo que he visto es que un porcentaje bastante algo de desarrolladores que vienen de otros lenguajes como Java harán algo así para implementar dicho servicio:

class ReportingInterpreter(repo: CustomerRepository) implements Reporting {
   override def monthlyBalance(customerId: Id, year: Int, month: Int): List[Balance] = //do something here
   ...
}

A muchos desarrolladores acostumbrados al paradigma orientado a objetos, esta implementación le parecerá bastante natural (y acertada). Sin embargo, desde el punto de vista de la programación funcional, tiene el principal inconveniente de que en ninguna parte se hace explícito que la operación monthlyBalance necesita de un repositorio de clientes. Alguien que utilice esta función nunca sabrá que, sin un repositorio de clientes, dicha operación no podrá ser ejecutada. El repositorio de clientes es parte del contexto de ejecución de la clase ReportingInterpreter, a quien se lo estamos inyectando a través de su constructor.

Esta situación puede mejorarse un poco aplicando un diseño algo más funcional a nuestra función monthlyBalance. ¿Por qué no pasarle explícitamente el repositorio de clientes como un párametro de entrada a dicha función? De esta forma tendríamos:

trait Reporting {
   def monthlyBalance(customerId: Id, year: Int, month: Int, repo: CustomerRepository): List[Balance]
   ...
}

Ahora ya hemos hecha explícita la dependencia de la función monthlyBalance con el repositorio de clientes y podemos decir que nuestro diseño es más funcional. Sin embargo, todavía hay algunas desventajas con esta solución. Una de ellas es que añadimos un parámetro extra a nuestra función, lo que hace que ésta sea más difícil de ser llamada. Si nuestro módulo Reporting crece y ofrece muchas otras funciones que también dependen de CustomerRepository (y es probable que dichas funciones también dependan de este repositorio), siempre tendremos que pasar éste como último parámetro en todas nuestras llamadas a funciones del módulo Reporting. Esto resulta especialmente engorroso si queremos componer funciones de dicho módulo para ofrecer nuevas funciones.

¿Cómo podemos mejorar esta situación? Teniendo en cuenta que intentamos utilizar un estilo de programación cada vez más funcional, podemos hacer uso de la idea de que en un lenguaje funcional las funciones son objetos de primera clase que pueden ser utilizados como cualquier otro tipo de objeto. Por ejemplo, pueden ser pasados como parámetros de entrada a otras funciones (creando de esta forma funciones de orden superior). Otra cosa que a veces olvidamos quienes venimos de lenguajes orientados a objetos y no tenemos demasiada experiencia en programación funcional, es que las funciones pueden devolver otras funciones. ¿Qué pasaría si hacemos que nuestra función monthlyBalance devolviera otra función que toma como único parámetro de entrada un repositorio de clientes y devuelve los balances mensuales de las cuentas de un cliente? Vemos cómo podríamos definir esto en Scala:

trait Reporting {
   def monthlyBalance(customerId: Id, year: Int, month: Int): CustomerRepository => List[Balance]
   ...
}

Ahora podemos utilizar nuestra función para obtener el balance mensual sin tener que proporcionar el repositorio de clientes:

val reporter: Reporting = ...
val balance = reporter.monthlyBalance("ad82-fdad9-2429-a23bc-2b9c0", 2017, 6)

Por supuesto, lo que obtenemos no es el balance todavía pues, para obtener el balance, necesitamos proporcionar el repositorio de clientes, sino una función capaz de devolver los balances cuando se le pasa un repositorio adecuado. De esta forma, hemos conseguido obtener una definición de nuestro balance sin tener que resolver la dependencia todavía y, de momento, no hemos ejecutado nada aún. Estamos aplicando un principio bastante interesante y repetido en programación funcional: define pronto, ejecuta tarde.

Supongamos que del balance queremos obtener la cantidad total, podemos aplicar composición de funciones para obtenerlo:

val amount = reporter.monthlyBalance("ad82-fdad9-2429-a23bc-2b9c0", 2017, 6) _ andThen (map(_.amount))

Y, de nuevo, todavía no hemos proporcionado el repositorio de clientes ni hemos ejectuado nada. Cuando tengamos disponible una instancia válida de CustomerRepository, podemos hacer:

val repo: CustomerRepository = ...

print("this is the monthly balance amount: " + amount(repo)) //amount is a function

Por último, podemos valernos de una herramienta común en programación funcional: las mónadas. Más concretamente, la mónada Reader resuelve nuestro problema de una forma puramente funcional y muy elegante.

En primer lugar, debemos cambiar la definición de nuestra función para que devuelva una instancia de Reader en lugar de una función (podemos decir que, en cierta forma, Reader encapsula una función que, a partir de un contexto que se le pasa como parámetro de entrada, nos devuelve un resultado). En este ejemplo, utilizaré la implementación de Reader proporcionada en por la librería scalaz.

trait Reporting {
   def monthlyBalance(customerId: Id, year: Int, month: Int): Reader[CustomerRepository, List[Balance]]
   ...
}

Ahora, nuestro método monthlyBalance nos devolverá una instancia de Reader. ¿Qué podemos hacer con ella? Muchas cosas, como, por ejemplo, extraer las cantidades de los balances de una forma más limpia que como hicimos anteriormente gracias a la función map:

val amount = reporter.monthlyBalance("ad82-fdad9-2429-a23bc-2b9c0", 2017, 6).map(b => b.map(_.amount))

Como se trata de una mónada, podemos componer instancias de Reader dentro de una estructura for comprehension, por ejemplo, para obtener la evolución de los balances en los primeros tres meses del año:

val thisYear = ...
val firstQuarterReport = for {
   balances1 <- monthlyBalance(customerId, thisYear, 1)
   balances2 <- monthlyBalance(customerId, thisYear, 2)

} yield balances1 ++ balances2 ++ balances3

De nuevo, todavía no hemos ejecutado nada, solamente hemos proporcionado una definición de los balances del primer trimestre. ¿Cómo resolvemos la dependencia para tener el resultado final? Para ello, utilizamos el método run proporcionado por la mónada Reader:

val balancesQ1 = firstQuarterReport.run(customerRepository)

Es justo en ese momento cuando se ejecuta nuestro código y todo queda resuelto.

Hemos visto tres alternativas funcionales a hacer inyección de dependencias mediante el constructor de clase:

• Proporcionar la dependencia a través de un parámetro extra añadido a nuestra función
• Dividir la lista de parámetros para poder hacer currying, obteniendo una función a que devuelve otra función
• Utilizar la mónada Reader como tipo de retorno

Todas ellas, alternativas mucho más funcionales que, además, nos permiten diferir la resolución de nuestra dependencia hasta justo el momento en el que resulta imprescindible.

• Se trabaja en un único problema durante todo el día (normalmente, el code retreat tiene un formato de ocho horas con una pausa para comer)
• El trabajo se organiza en sesiones de 45 minutos seguidos de una discusión de unos quince minutos sobre cómo ha ido la sesión
• Se trabaja siempre en parejas (esto es de suma importancia ya que facilitará que aprendamos unos de otros y hará más difícil que alguien se quede bloqueado)
• Antes de cada sesión se organizan nuevas parejas
• Al final del code retreat, se hace una sesión retrospectiva general sobre todo el día

Ten en cuenta el nivel de programación de los asistentes

No te preocupes si no todo el mundo consigue terminar el problema

No te cortes al introducir variantes

• Durante los quince primeros minutos, escribir todo el código posible para terminar el problema sin hacer ningún test
• Cambiar de parejas: uno continuaría trabajando su propio código y otro trabajaría con una nueva pareja sobre un código que no conoce
• Terminar el problema, esta vez haciendo TDD

• Introducción al formato de code retreat y al problema sobre el que trabajaríamos (25 minutos)
• Primera sesión: resolver el problema sin ningún tipo de restricción (una hora)
• Segunda sesión: no usar estructuras de control condicionales ni pattern matching y mantener todos los métodos/funciones lo más reducidos posibles (no más de 3 líneas de código) (una hora)
• Pausa para almorzar
• Tercera sesión: hacer el código puramente funcional (una hora)
• Cuarta sesión: trabajo sobre código hecho por otros y sin tests (una hora)
• Discusión final acerca de todo lo que hicimos durante el día, lo que habíamos aprendido y lo que nos había sorprendido más (45 minutos)

En este artículo presentamos un ejemplo práctico de cómo llevar a cabo cambios importantes tanto en nuestro código como en la base de datos utilizada para mantener la persistencia de la informació sin dejar de proporcionar servicio. De esta forma, podemos hacer efectivo el paradigma de continuous delivery sin que los usuarios de nuestro sistema sufran paradas en el servicio debido a las actualizaciones que llevamos a cabo.

Presentación del ejemplo utilizado

Para mostrar de una forma efectiva las técnicas aqui expuestas, vamos a utilizar un servicio que gestiona información relativa a clientes expuesto a través de un API REST. Dicho servicio guarda la siguiente información sobre los clientes:

• Nombre
• Apellidos
• Calle
• Número
• Código postal
• Ciudad

Estos datos son almacenados en una única tabla dentro de una base de datos relacional con la siguiente estructura:


Este servicio ha sido completamente implementado en Java, utilizando JPA para la gestión del almacenamiento persistente y Jersey para la creación de la interfaz REST. Existe una clase que modela a nuestros clientes:

Un repositorio de clientes:

Y un servicio de clientes:

Con objeto de mantener el código lo más sencillo posible, he optado por no usar Spring (las principales dependencias siguen siendo inyectadas aunque esto lo hago de forma manual sin ayuda de ningún framework):

Puedes ver el detalle de cómo se ha implementado la persistencia con JPA echándole un vistazo al código de las classes CustomerRepositoryImpl y PersistenceManager. También puedes descargar el código inicial de este proyecto aquí (utiliza la rama master).

El diseño de nuestra solución está lejos de ser perfecto por muchos motivos pero digamos que, hasta el momento, ha sido adecuado para nuestro propósito y lo estamos utilizando en producción. El código puede echarse a correr utilizando un servidor Jetty embebido arrancado con Maven:

mvn jetty:run -Djetty.port=[puerto donde queremos escuchar]

Si queremos que este servicio sea altamente disponible necesitaremos varias réplicas ejecutándose al mismo tiempo para que así un balanceador de carga pueda enviar las peticiones entrantes a cualquiera de las instancias en ejecución que considere oportuna (cómo configurar dicho balanceador de carga está fuera del alcance de esta entrada, aunque no es difícil).

Evolución del servicio de clientes

Una de las desventajas de esta solución es que solamente podemos conocer la dirección actual de un cliente, pero no las distintas direcciones que ha tenido a lo largo del tiempo.  Así que decidimos que, de ahora en adelante, nuestro sistema va a almacenar un registro de todas las direcciones que ha usado un cliente junto con la fecha en que cada dirección ha sido proporcionada.

Esto va a requerir modificar tanto nuestra aplicación como el esquema de la base de datos relacional que usa. Existen varias formas de hacer esto. Por ejemplo, podemos pensar en un modelo de datos nuevo que dé soporte a los nuevos requisitos:

Con una nueva tabla para direcciones (address) que tenga todos los campos actualmente contenidos en la tabla de cliente más una referencia (clave ajena) al cliente al que pertenece, modificamos nuestra aplicación y creamos un script de migración que cree la nueva tabla para direcciones con su correspondiente clave ajena a la tabla de clientes y migre los datos existentes, eliminando los campos de direcciones de la tabla de clientes ya que no son necesarios de ahora en adelante. Entonces paramos nuestros dos servidores en ejecución, actualizamos el código que ejecutan, actualizamos nuestra base de datos (cambio de esquema y migración de datos de clientes existentes) y volvemos a arrancar los servidores.

El principal inconveniente de esto es que nuestro servicio dejará de estar operativo el tiempo que dure la actualización de código y la migración de nuestra base de datos. Esto puede ser un gran inconveniente ya que, mientras la actualización del código tardará poco, la migración de los datos tendrá una duración variable, a menudo no conocida de antemano, y que dependerá en gran medida del volumen de datos que maneja nuestro servicio. Es decir, cuanto más datos tengamos en nuestra base de datos más tardaremos en migrarlos a la nueva estructura que le da soporte a los nuevos requisitos.

Es importante resaltar que, debido a la naturaleza del cambio que se quiere hacer, no es posible actualizar uno de los dos servidores y dejar el otro funcionando para mantener el servicio operativo durante la migración de datos. Sencillamente, el código nuevo no puede funcionar con el antiguo esquema de datos porque necesita la nueva tabla de direcciones, del mismo modo que el código antiguo no es compatible con el nuevo esquema porque necesita los campos de direcciones que hay en la tabla de clientes.

Por lo tanto, tenemos que adoptar un enfoque diferente si queremos hacer este cambio si queremos que siempre haya, al menos, un servidor en ejecución para poder garantizar que nuestro servicio está disponible. Para ello, debemos construir una secuencia de cambios compatibles que nos permitan mantener una versión antigua y otra actualizada de nuestro código en ejecución al mismo tiempo.

Cambiando nuestro código de forma compatible

Vamos a empezar añadiendo a la tabla de clientes una nueva columna para guardar la fecha de cambio de la dirección. Vamos a hacer que dicha columna pueda contener valores nulos y ni siquiera vamos a usarla desde nuestro código todavía. Simplemente, vamos a preparar nuestra base de datos para cuando queramos empezar a utilizarla. El cambio sería muy sencillo (y pequeño):

Una de las utilidades que hemos añadido a nuestro código para hacer los cambios más rápidos es la capacidad de actualizar el esquema de datos a través del plugin de liquibase para Maven.

De forma, nuestro proceso de actualización de servidores consistirá en:

1. Parar un servidor
2. Actualizar el código (git pull)
3. Ejecutar el comando para migrar nuestra base de datos (mvn liquibase:update)
4. Arrancar el servidor (mvn jetty:run -Djetty.port=7070)
5. Parar el segundo servidor
6. Actualizar el código (git pull)
7. Arrancar el servidor (mvn jetty:run -Djetty.port=9090)

Cuando solamente hemos actualizado un servidor, podemos hacer varias llamadas a cada uno de los servidores (el que ya ha sido actualizado y el que todavía no lo ha sido) para comprobar que ambos funcionan correctamente, es decir, que el cambio es compatible con la versión antigua del código. Esto no es ninguna sorpresa ya que, hasta ahora, no hemos cambiado nada en el código, solamente hemos añadido una nueva columna a una tabla en nuestra base de datos.

curl http://localhost:7070/api/customers/1

{"currentAddress":{"city":null,"postalCode":null,"streetName":null,"streetNumber":null},"firstName":"Frank","lastName":"Freundlich"}

curl http://localhost:9090/api/customers/1

{"currentAddress":{"city":null,"postalCode":null,"streetName":null,"streetNumber":null},"firstName":"Frank","lastName":"Freundlich"}

A continuación, modificamos nuestra clase de clientes para, ahora sí empezar a utilizar el nuevo campo que habíamos creado en la tabla de clientes:

El servicio que actualiza los datos de clientes también es adaptado:

Volvemos a actualizar nuestros dos servidores de forma secuencial, siempre dejando, al menos, uno en ejecución. Podemos probar, por ejemplo, que los dos servidores siguien funcionando cuando uno ya ha sido actualizado y el otro todavía no (obviamente, sólo uno de ellos almacenará la fecha y hora de cambio de la dirección de un cliente, pero los dos funcionarán).

Lo siguiente que haremos es publicar los datos acerca de cuándo ha cambiado una dirección en nuestro servicio REST. Este cambio no debería representar ningún problema, ya que consiste en añadir un nuevo campo en nuestro objecto DTO que transporta la información relativa a direcciones y hacer un pequeño ajuste en la clase que hace las transformaciones entre nuestras entidades y nuestro DTO:

Ahora sí podemos empezar a hacer los grandes cambios que requiere el mantenimiento de un historial de direcciones. Será bastante complicado hacer esto manteniendo toda la información relativa a las direcciones en la misma clase que modela a cliente y almacenando dicha información en la misma tabla en nuestra base de datos.

Vamos a optar por crear una nueva clase que modele direcciones (Address) y persistirla en nuestra base de datos en una tabla independiente, distinta de la tabla de clientes. Sin embargo, como ya vimos antes, no podemos hacer todos los cambios al mismo tiempo si queremos mantener la compatibilidad entre distintas versiones que se estén ejecutando en nuestros servidores al mismo tiempo (recordemos que, durante el proceso de actualización de nuestros servidores, habrá un periodo de tiempo en el que un servidor ya ha sido actualizado y el otro todavia no, por lo que ambas versiones deben ser compatibles). Por ello, vamos a proceder del siguiente modo: primero haremos los cambios necesarios en nuestras clases (objetos en memoria) y, a continuación, los cambios necesarios en nuestras tablas (datos persistentes).

Así que vamos a crear una nueva clase para direcciones y vamos a hacer que la clase de clientes empiece a a trabajar con dichas direcciones manteniendo un historial de las mismas:

Como podemos ver, el cambio todavía no es completo, pues el historial de direcciones no se está guardando realmente de forma persistente, pero nuestro modelo en memoria ya está preparado para gestionar un historial de direcciones correctamente y, aún más importante, es totalmente compatible con el modelo que tenemos en nuestra base de datos.


Ahora vamos a crear la estructura necesaria en nuestra base de datos para persistir el historial de direcciones con una nueva tabla:

También necesitamos adaptar nuestro código:

Como queremos que los cambios sean compatibles entre distintas versiones, debemos aún mantener la antigua estructura conviviendo con la nueva al mismo tiempo. Esto lo conseguimos gracias a la implementación que hemos hecho del método updateAddress:

Esto significa que cuando una dirección cambia, dicho cambio se guarda en dos sitios al mismo tiempo:

• En la nueva tabla de direcciones que guarda nuestro historial
• En los antiguos campos para direcciones que había en la tabla de clientes

¿Por qué hacemos esto? Porque es la forma en que garantizamos que dos versiones de nuestra aplicación podrán acceder a la base de datos para consultar la dirección de un cliente y que siempre podrán encontrar dicha información.

Imaginemos qué pasaría si no lo hiciéramos así. Supongamos que no tenemos ninguna dirección almacenada para un cliente y recibimos una llamada al servicio que actualiza los datos de un cliente proporcionando una dirección. Si esta llamada fuera atendida por la versión nueva del sistema y únicamente almacenara la dirección en la nueva tabla, ¿qué pasaría si la siguiente consulta sobre dicho cliente fuera atendida por la versión antigua del sistema? Pues que buscaría la dirección del cliente en los campos dentro de la tabla de clientes y no encontraría nada. Por ello, la versión nueva del código debe preocuparse de guardar las direcciones en los dos sitios a la vez.

Otro aspecto importante que debemos destacar es que el sistema empezará a guardar las direcciones en la nueva tabla, pero seguirá utilizando como fuente de datos primaria para la consulta de direcciones los campos que hay en la tabla de clientes. Es decir, la nueva versión que estamos preparando guarda los datos en el antiguo formato y en el nuevo, pero los devuelve utilizando el antiguo método. Esta forma de hacer cambios corresponde a una técnica más general que podemos aplicar cuando queremos sustituir un sistema (o subsistema) minimizando riesgos. El procedimiento, de forma general, sería:

1. Implantar el nuevo sistema que va a sustituir a uno ya existente
2. Empezar a utilizar el nuevo sistema al mismo tiempo que seguimos usando el antiguo. Usar el antiguo sistema como fuente primaria (el nuevo sistema se mantiene en la sombra)
3. Hacer el nuevo sistema nuestra fuente primaria. Seguimos utilizando el antiguo sistema, siendo éste el que ahora está en la sombra.
4. Cuando estamos seguros de que el nuevo sistema funciona correctamente y ya no necesitamos el antiguo, prescindimos de él y eliminamos todas las referencias al mismo.

Podemos hacer la prueba de que todo funciona correctamente, manteniendo la compatilibidad entre versiones parando uno de los servidores, actualizando el esquema de nuestra base de datos y arrancando el servidor de nuevo. Las peticiones que se hagan a servidor con el nuevo código que actualicen la dirección de un cliente guardarán los nuevos datos tanto en las columnas de la tabla de clientes como en la nueva tabla de direcciones que hemos creado. Las que se dirijan al servidor con el antiguo código guardarán las nuevas direcciones únicamente en los campos de la tabla de clientes. Ambos servidores devolverán la información más actual que exista de la dirección de un cliente utilizando los campos de la tabla de clientes.

Después de esta comprobación, podemos actualizar el segundo servidor para completar el despliegue de la nueva versión. Como resultado, ahora nuestro sistema siempre guarda las direcciones nuevas en la tabla de direcciones, manteniendo un registros histórico de las direcciones utilizadas por un cliente (también almacena, por motivos de compatibilidad, dicha información en los antiguos campos existentes en la tabla de clientes).

Todo esto está muy bien, pero todavía existen direcciones que únicamente están almacenadas en los campos de la tabla de clientes (se crearon antes de que la nueva versión se pusiera en producción y no han sido actualizados desde entonces). Éste es el motivo por el que debemos seguir tomando los campos en la tabla de clientes como la fuente primaria cuando atendemos una consulta de datos sobre un cliente. Ahora debemos migrar la información acerca de direcciones a la nueva tabla. Dependiendo de con cuánta frecuencia se hayan actualizado las direcciones de clientes desde que la nueva versión que usa la nueva tabla de direcciones, el número de direcciones almacenadas únicamente en el antiguo formato será mayor o menor y, por lo tanto, el proceso de migración tardará más o menos. Nuestro objetivo, en todo caso, es que dicho proceso se haga, como siempre de una forma que no implique dejar de prestar nuestro servicio.

Podemos distinguir dos casos:

• clientes con direcciones almacenadas únicamente en los antiguos campos exisistentes en la tabla de clientes
• clientes con direcciones almacenadas tanto en los campos de la tabla de clientes como en la nueva tabla de direccciones

En el primer caso, basta con crear una nueva entrada en la tabla de direcciones con la misma información que teníamos en los campos de la tabla de clientes. Esto se puede hacer fácilmente con el siguiente script SQL:

¿Qué problema podemos tener con los clientes que ya tengan datos en la nueva tabla de direcciones? En principio, podría parecer que, si esto es así, dicha información tiene que ser la más actual, ya que ha sido creada por una versión del sistema más nueva. Sin embargo, debemos recordar que, durante un tiempo, hemos mantenido dos versiones de nuestro sistema en ejecución al mismo tiempo. Por lo tanto, es posible (y, dependiendo del tráfico que recibamos, puede que incluso probable) que haya habido casos como el siguiente:

1. un cliente no tiene ninguna dirección
2. recibimos una petición para actualizar su dirección
3. dicha petición es atendida por una versión actualizada del sistema
4. la dirección se guarda en la nueva tabla de direcciones así como en los campos existentes en la tabla de clientes
5. recibimos una nueva petición para actualizar la dirección del mismo cliente
6. dicha petición es atendida por la versión antigua del sistema
7. la dirección se guarda únicamente en los campos existentes en la tabla de clientes
8. la dirección del cliente no vuelve a actualizarse más

Como vemos, es posible que haya direcciones en los campos de la tabla de clientes que sean más actuales que los datos existentes en la tabla de direcciones. ¿Cómo podemos migrar los datos en estos casos? En este caso es donde se muestra realmente útil el haber introducido, con nuestro primer cambio, el campo con la fecha de actualización de la dirección en la tabla de clientes. Gracias a que tenemos las fechas en las que una dirección ha sido actualizada en ambas tablas (clientes y direcciones), es sencillo determinar cuál de ellas es la más actual en caso de que sean distintas. Basta comparar la fecha de cambio de dirección en la tabla de clientes con la fecha de cambio de dirección de la más reciente entrada en la tabla de direcciones:

Ahora tenemos todos nuestros servidores ejecutando la última versión, que guarda las direcciones en la tabla de direcciones, y hemos migrado los datos de direcciones a la tabla address, incluso aquellos que, estando únicamente en la tabla customer, pudieran ser más actuales. Este es el momento en el que podemos tomar la información de la tabla de direcciones como fuente primaria cuando atendemos consultas de datos de clientes.

Podemos ver cómo ahora devolvemos las direcciones utilizando únicamente la información de la tabla de direcciones. Aún así, seguimos almacenando las direcciones tanto en la tabla de direcciones como en las columnas de la tabla de clientes. Podemos decir que ahora es el antiguo sistema que almacenaba las direcciones en la tabla de clientes el que ha pasado a estar en la sombra (aunque sigue funcinando). No es una mala idea mantener el sistema antiguo en la sombra durante un tiempo antes de eliminarlo definitivamente. Algunas ventajas de hacerlo así son:

• podemos comparar los resultados con ambos sistemas (si vemos discrepancias podría ser síntoma de que algo no funciona bien)
• si algo sale muy mal con el nuevo sistema, resulta fácil volver a utilizar el sistema antiguo
• puede haber otros equipos utilizando el sistema antiguo que necesiten algún tiempo hasta que se adapten al nuevo (de esta forma, tienen más tiempo para llevar a cabo su migración particular)

Por supuesto, en nuestro caso, el precio que tiene mantener los datos de direcciones tanto en la tabla de clientes como en la nueva tabla de direcciones es que nuestro código será más complejo, además de la duplicidad innecesaria de datos en la base de datos. Se trata, en todo caso, de un estado temporal que nos proporciona el beneficio de poder construir la funcionalidad del historial de direcciones, que requería de una refactorización grande en nuestro código y modelo de datos, sin haber dejado de prestar el servicio ni un solo minuto.

Ahora sí podemos dejar de usar las columnas de la tabla de clientes. Con objeto de hacer el cambio compatible entre distintas versiones para poder tener siempre, al menos, un servidor en ejecución, empezamos eliminando las referencias a dichas columnas en nuestro código:

Y después, cuando este cambio haya sido implantado en todos los servidores, podemos definitivamente eliminar las columnas relativas a direcciones de la tabla de clientes.

Ahora sí los cambios necesarios para mantener un historial de direcciones han sido completados. Hemos visto cómo podemos conseguir hacer cambios grandes en nuestro código sin necesidad de parar nuestro servicio, lo que ayuda a conseguir una alta disponibilidad.

Reflexión final

¿Merece la pena dar tantas vueltas para hacer un cambio que podríamos haber implementado en un único paso? La respuesta, como casi siempre, es "depende". Se trata de valorar qué es más importante para nosotros en cada momento. Posiblemente si estamos trabajando con un sistema todavía inmaduro en el que experimentamos constantemente con nuevas funcionaliades que requieren cambios muy grandes, quizá lo que más nos interese es que los cambios estén completamente implementados y en producción lo antes posible, aunque eso signifique que el sistema esté indisponible por algún tiempo cada vez que implantamos un cambio nuevo. Por otro lado, si no queremos que nuestros usuarios experimienten ninguna caída del servicio, o no nos los podemos permitir (por ejemplo, si es un API pública que ofrecemos a terceros y tiene que estar siempre disponible), posiblemente sea una buena idea tomar el camino no tan directo pero siempre compatible que nos garantiza que podemos actualizar nuestros servidores de forma escalonada.

Referencias

Puedes encontrar el código utilizado como ejemplo en este artículo aquí.

Imaginemos que queremos construir un servicio que recomiende artículos para leer basándose en las preferencias de los usuarios. Una forma de empezar es preguntando a los usuarios por qué tipo de noticias les interesa más (deportes, política, economía, etc.) y sugerirles noticias de aquellos temas que han elegido. Pero, si queremos enviar noticias de distintas fuentes, más o menos conocidas, primero vamos a tener que resolver un problema: ¿cómo sabemos a qué categoría pertenece una noticia? En esta entrada veremos una forma rápida y sencilla de hacer esto, con una implementación real que funciona gracias a la librería scikit-learn the Python. El resultado final será un programa capaz de clasificar un texto en función de otros textos que ha analizado previamente y que le han servido para aprender a clasificar textos. Hablamos de machine learning en estado puro.

Representación de documentos

Consideremos un texto (o documento) como un conjunto letras, que forman palabras, que, a su vez, forman párrafos, que, finalmente, componen un texto. Queremos que nuestro programa aprenda de qué trata cada documento**, para lo que vamos a necesitar representar los documentos de una forma que podamos procesar después.

Una forma muy común de representar documentos en problemas de clasificación es mediante una bolsa de palabras, que no es más que una estructura que contendrá todas las palabras que aparecen en el documento junto con el número de veces que aparece en el mismo. Veamos un ejemplo con un documento muy sencillo:

La política puede llegar a ser muy divertida.
Las mejores noticias sobre política directamente en su smartphone.

Este documento podría representarse así:

a	directamente	en	la	las	llegar	mejores	muy	noticias	política	puede	ser	smartphone	sobre	su
1	1	1	1	1	1	1	1	1	2	1	1	1	1	1

Como podemos ver, todas las palabras aparece una sola vez excepto la palabra política, que aparece dos.

Distancia entre dos documentos: cuánto se parecen dos artículos

Ahora que tenemos una forma de representar documentos, veamos cómo podemos medir cuánto se parecen entre sí, es decir, vamos a buscar una medida de similitud para dos documentos. Tomemos las dos bolsas de palabras que representan cada documento:

1	0	0	0	5	3	0	0	1	0	0	0	0
3	0	0	0	2	0	0	1	0	1	0	0	0

Hemos ordenado la lista con las apariciones de cada palabra de la misma forma en ambos casos, por lo que sabemos que una cierta palabra aparece una vez en el primer documento y tres veces en el segundo, otra aparce cinco veces en el primer document y dos en el segundo; otras sólo aparecen en uno de ellos o en ninguno (Llegados a este punto, realmente no nos importa qué palabras son).

Podemos medir la similitud de dos documentos multiplicando las apariciones de cada palabra en cada uno de los documentos entre sí y sumando los resultados para todas las palabras:

1*3+0*0+0*0+0*0+5*2+3*0+0*0+0*1+1*0+0*1+0*0+0*0+0*0 = 13

Ahora os podréis preguntar, ¿realmente esto funciona? Pongámosle cara a los ejemplos para entender un poco mejor lo que está pasando. Supongamos que los dos primeros documentos corresponden a dos artículos sobre deportes (concretamente fútbol) y que las palabras cuya frecuencia estábamos represetando eran las que siguen:

Messi	rifle	conflicto	paz	gol	portero	guerra	seguridad	regate	falta	política	guerrillero	banda
1	0	0	0	5	3	0	0	1	0	0	0	0
3	0	0	0	2	0	0	1	0	1	0	0	0

Supongamos que ahora queremos ver cómo de similar es el primer artículo con otro sacado de la sección de internacional del periódico, que trata sobre sobre un conflicto armado:

Messi	rifle	conflicto	paz	gol	portero	guerra	seguridad	regate	falta	política	guerrillero	banda
0	0	1	0	0	0	9	0	0	0	6	4	0

Usando la misma fórmula que en el caso anterior:

1*0+0*0+0*1+0*0+5*0+3*0+0*9+0*0+1*0+0*0+0*6+0*4+0*0 = 0

Tenemos que nuestra medida de similitud nos da en este caso un valor de cero. Es decir, los dos artículos de fútbol tienen una medida de similitud de 13 mientras que el primer artículo de fútbol y el que trata sobre el conflicto armado tienen una medida de similitud de cero. Este resultado concuerda con la idea intuitiva que tenemos acerca de cómo de parecidos son estos artículos.

El problema de la longitud de documentos

Es fácil darse cuenta de que esta forma de calcular el parecido entre dos documentos ponderará de forma distinta documentos con distinto tamaño. Imaginemos que los dos artículos de deportes son el doble de largos y que la aparición de las palabras se mantiene en la misma proporción (irreal pero ilustrativo). Las bolsas de palabras se parecerán a las siguientes:

2	0	0	0	10	0	6	0	0	2	0	0	0	0
6	0	0	0	4	0	0	2	0	2	0	0	0	0

Si calculamos la similitud de ambos ahora tendremos:

2*6+0*0+0*0+0*0+10*4+6*0+0*0+0*2+2*0+0*2+0*0+0*0+0*0 = 52

Como vemos, el número es sensiblemente superior al original, 13. Este problema podemos resolverlo normalizando el vector con las apariciones de cada palabra. Para ello, sólo tenemo que dividirlo por la raíz cuadrada de la suma de los cuadrados de cada elemento (en el caso del primero documento, es 6):

1/6

0

0

0

5/6

3/6

0

0

1/6

2

0

0

0

Priorizando las palabras distintivas

Mediante la normalización podemos librarnos del problema con documentos con distintos tamaños pero aún podemos mejorar nuestra forma de comparar documentos basándonos en las palabras que aparecen en ellos.

Hay palabras que se repetirán mucho en todos los documentos (verbos y sustantivos muy comunes, preposiciones, etc.) mientras que otras se repetirán mucho únicamente para aquellos documentos relacionados. Las primeras serán palabras comunes en el conjunto de todos los documentos que harán que la medida de similitud entre dos documentos cualesquiera sea más alta aún no estando relacionados. Las segundas son las que realmente nos interesa ponderar, pues son la que realmente diferencian documentos parecidos de documentos sin relación. Es decir, queremos ponderar aquellas palabras que:

• Aparecen mucho en un documento
• Aparecen poco en el conjunto de todos los documentos

Decimos que las palabras importantes son aquellas localmente comunes y globalmente raras. Así llegamos al vector de frecuencias de términos y frecuencia inversa en documentos (term frequency - inverse document frequency, tf-idf). El cálculo de dicho vector para un documento es sencillo. Partiendo del vector original donde ya teníamos la frecuencia de cada palabra en un documento. consideramos también un vector para las mismas palabras donde cada valor se calcula como:




Si miramos con detalle esta fórmula para cada palabra, veremos que para aquellas palabras que aparecen en casi todos los documentos el resultado será el logaritmo de un número cercano a 1, el cual se aproxima a cero, mientras que, para palabras que aparecen en pocos documentos, será el logaritmo de un número cada vez mayor conforme la palabra aparece en menos documentos (más rara es). El cálculo del vector tf-idf para un documento no es más que el resultado de multiplicar el primer verctor (el de frecuencias de palabras en un documento) por éste último.

Gracias a la ponderación que se hace de las palabras realmente importantes, nuestra medida de similitud entre dos documentos será mucho más precisa si utilizamos el vector tf-idf que si sencillamente usamos el vector de frecuencias de palabras.

Encontrando documentos parecidos

Supongamos que tenemos un conjunto de documentos y queremos saber cuál es el documento que más se parece a un documento cualquiera. Calculando el vector tf-idf para el primer documento así como para el conjunto de documentos que tenemos, y calculando el parecido entre documentos usando dicho vector tf-idf, el documento con un valor más alto según nuestra medida de similitud será el candidato que más se parece dentro de nuestro cuerpo de documentos, es decir, será el vecino más cercano.

Agrupando documentos parecidos

Hemos visto que podemos definir el documento más parecido a otro como el documento más cercano. Es decir, podemos usar nuestra medida de similitud como una medida de distancia entre documentos. Esto nos permite utilizar uno de los algoritmos más famosos en machine learning para agrupar documentos que se parecen: K-means clustering. Sin entrar en muchos más detalles, nos basta saber que mediante este algoritmo podemos agrupar un conjunto de elementos por cercanía entre los mismos. Como ya tenemos una medida de la distancia entre documentos, podemos utilizarlo para obtener grupos de elementos que minizan la distancia respecto del centro de la agrupación. Así, formaremos categorías de documentos que se parecen entre sí.

Una vez que tengamos los grupos formados para un conjunto de documentos (ejemplos que utilizaremos para el aprendizaje) podemos predecir a qué categoría pertenece un nuevo documento calculando su distancia al centro de cada uno de las categorías que tenemos. La categoría predicha será aquella cuyo centro está más cercano al documento.

Clasificando documentos con scikit-learn

Vamos a empezar leyendo todos los artículos y creando un diccionario de artículos y etiquetas (cada etiqueta será el nombre de la categoría a la que pertenece).


Y ejecutamos al función anterior proporcionando el directorio raíz donde se encuentra cada uno de los directorios con los artículos:


Creamos nuestra matriz tf-idf con el conjunto de artículos que tenemos. Para esto, vamos a utilizar la librería de Python scikit-learn:


Ahora que tenemos una representación adecuada del cuerpo de documentos de entrenamiento (tf-idf), ejectuamos nuestro algoritmo de aprendizaje (K-means clustering), para lo que también utilizaremos scikit-learn:


Ahora tenemos un clasificador (clf) que puede predecir la categoría de un artículo. Probamos con un conjunto nuevo de datos y medimos cómo de buena es la predicción:

Código fuente y artículos de ejemplo

Puedes encontrar todo el código fuente utilizado en este artículo así como un conjunto de artículos para entrenar vuestro clasificador y comprobar su precisión en el siguiente repositorio en Gthub: https://github.com/joragupra/text-classifier.


** Realmente nos basta con que aprenda a reconocer documentos que tratan sobre el mismo tema.