Creación de plataformas modernas de apuestas deportivas: elegir la tecnología adecuada

En la primera parte, analizamos la arquitectura de alto nivel de una casa de apuestas deportivas, los componentes clave, las consideraciones importantes y las mejores prácticas para crear un sistema de casa de apuestas deportivas escalable. Para más información, consulte este enlace: [Enlace a la primera parte del blog].

En esta segunda parte, le ayudaremos a tomar decisiones sobre las tecnologías a seleccionar para cada capa de un sistema de software de apuestas deportivas.

A continuación se presenta una instantánea de las diversas opciones tecnológicas aplicables a las diferentes capas de la arquitectura de la aplicación Sportsbook. Basándonos en nuestra experiencia, hemos recopilado las soluciones más eficaces y explicado los criterios más importantes para elegir la opción adecuada para cada capa.

Fig:Diversas opcionestecnológicas aplicables a las diferentes capas de la arquitectura de la aplicación Sportsbook

Nota: En este contexto hemos utilizado servicios en la nube de AWS, que pueden sustituirse por servicios equivalentes de cualquier otro proveedor en la nube preferido donde se despliegue la solución.

Frontend (capa de experiencia del usuario)

Tecnologías: React.js, Angular

Angular

Cuándo elegir: Necesitas un framework completo para un Sportsbook a gran escala con alta modularidad y características integradas

Lo mejor para:

• Aplicaciones de nivel empresarial con lógica de negocio compleja
• Proyectos modulares a gran escala
• Necesidades de escalabilidad a largo plazo

Puntos fuertes:

• Marco completo con herramientas integradas (por ejemplo, RxJS, DI)
• Vinculación bidireccional de datos
• Gran compatibilidad con TypeScript

Principales puntos débiles:

• Mayor curva de aprendizaje
• Sobrecarga de rendimiento para aplicaciones pequeñas
• Código muy pesado

ReactJS

Cuándo elegir:

• Una interfaz de usuario dinámica y eficaz es prioritaria.
• Listo para vivir con una biblioteca que necesita integración con bibliotecas adicionales para varias características como enrutamiento, llamadas a API, gestión de estados, etc.

Lo mejor para:

• Interfaz de usuario dinámica en tiempo real
• Funciones de apuestas deportivas críticas para el rendimiento (por ejemplo, cuotas en directo)
• Integración flexible con pilas tecnológicas personalizadas

Puntos fuertes:

• Alto rendimiento con Virtual DOM
• Amplio ecosistema y sólida comunidad
• Reutilización de componentes
• Reutilización del código, si se desea desarrollar aplicaciones móviles con React Native

Debilidades clave:

• Requiere librerías adicionales para enrutamiento, gestión de estados, llamadas a API, etc.
• Código repetitivo

Nota: Si se desea una arquitectura micro-frontend, podemos elegir las dos tecnologías mencionadas anteriormente en función de sus mejores casos de uso.

Backend (capa API)

Tecnologías: ASP.NET Core, Java Spring Boot, Node.js

ASP.NET Core

Cuándo elegir:

• La prioridad es el rendimiento, la concurrencia, la escalabilidad y el soporte empresarial
• Los desarrolladores están familiarizados con C#.NET
• Ejemplos de casos de uso: API de gestión de probabilidades/mercados en tiempo real, API de gestión de usuarios, etc.
  
  

Java Spring boot

Cuándo elegir:

• Se requieren flujos de trabajo de alta complejidad e implementación de backend de transacciones pesadas
• Los desarrolladores sólo dominan Java
• Ejemplos de casos de uso: Proceso de liquidación de apuestas, integraciones de pagos, etc.

Node.js

Cuándo elegir:

• Necesidad de API ligeras pero escalables con capacidades de tiempo real e implementación basada en eventos.
• La implementación de tareas intensivas de CPU (por ejemplo, cálculos complejos) no es la necesidad
• Los desarrolladores están familiarizados con JavaScript
• Ejemplos de casos de uso: Notificaciones en tiempo real para actualizaciones de juegos, seguimiento de sesiones, participación del usuario a través del chat, etc.

* Si se desea una arquitectura de microservicios, podemos seleccionar las tecnologías más adecuadas en función de sus mejores casos de uso, siempre que se disponga del conjunto de habilidades necesario.

RabbitMQ

Cuándo elegir

• Necesita un broker simple pero inteligente
• Necesita baja latencia, interacciones en tiempo real o simplemente una comunicación asíncrona entre microservicios
• Comunicación punto a punto
• No estoy seguro de la evolución futura de la arquitectura, pero por el momento necesito una arquitectura basada en eventos.
• Ejemplos de casos de uso: Flujos de trabajo transaccionales, mensajería de clientes, resultados de apuestas y notificaciones, etc.

Ideal para:

• Mensajería en tiempo real
• Sistemas transaccionales

Puntos fuertes:

• Baja latencia para procesamiento en tiempo real
• Opciones avanzadas de enrutamiento (fanout, topic, header)
• Más fácil de configurar y gestionar
• Amplio soporte de idiomas y protocolos

Principales puntos débiles:

• Escalabilidad limitada en comparación con Kafka para cargas muy elevadas
• Los mensajes se eliminan tras su consumo (retención breve)
• No hay soporte integrado para la repetición de mensajes o el aprovisionamiento de eventos

Kafka

Cuándo elegir:

• Necesidad de gestionar el streaming de eventos en directo de alto rendimiento
• Necesidad de retención o reproducción de mensajes
• Necesidad de comunicación pub-sub unipersonal
• Necesidad de gestionar análisis en tiempo real o agregación de registros de varias fuentes
• Es prioritario garantizar los pedidos
• La atención se centra en la retención de datos para análisis
• Ejemplos de casos de uso: Transmisión de cuotas o eventos en directo, registros de actividad de los jugadores y procesamiento del historial de apuestas, análisis en tiempo real y detección de fraudes, etc.

Ideal para:

• Streaming de eventos de alto rendimiento
• Canalización de análisis
• Abastecimiento de eventos

Puntos fuertes:

• Arquitectura distribuida escalable con alto rendimiento
• Retención duradera de mensajes con capacidad de repetición
• Fuerte integración con herramientas de big data
• Garantiza el orden de los mensajes dentro de las particiones

Principales puntos débiles

• Mayor latencia para mensajes pequeños y transaccionales
• Mayor curva de aprendizaje debido a la complejidad de la configuración y los conceptos
• Carece de opciones avanzadas de enrutamiento como RabbitMQ
  
  

Capa de datos (almacenamiento/base de datos/cache)

Tecnologías: MS SQL Server, PostgreSQL, MongoDB, Almacenamiento de objetos, p. ej. S3, Redis

Aunque hay múltiples opciones disponibles para el almacenamiento en caché, Redis es claramente la mejor opción debido a su rendimiento, flexibilidad y rico conjunto de características.

Consulte este artículo para resolver cualquier duda sobre sus cambios en la licencia BSD de código abierto.

En cuanto a la elección de bases de datos y almacenamiento de objetos, aquí tienes algunas pautas a seguir:

Base de datos PostgreSQL

Cuándo elegir:

• SGBDR gratuito y de código abierto para cargas de trabajo transaccionales y analíticas
• Ejemplos de casos de uso: Transacciones de apuestas, gestión de cuentas de jugadores, informes de tendencias de apuestas, registros de auditoría con fines normativos

Servidor MS SQL

Cuándo elegir:

• Ecosistema Microsoft, potente procesamiento en memoria, solución gestionada con menos esfuerzos operativos y el coste de la licencia no es un problema.
• Ejemplos de casos de uso: Todos los casos de uso de RDBMS como los mencionados anteriormente para PostgreSQL

Mongo DB

Cuándo elegir:

• NoSQL para almacenar datos no estructurados o semiestructurados.
• Ejemplos de casos de uso: Eventos, mercados y otras configuraciones, promociones y bonificaciones dinámicas

Almacenamiento de objetos (S3 o cualquier otro almacenamiento en la nube)

Cuándo elegir:

• Necesidad de almacenar datos no estructurados para un acceso más rápido, escalable y fácil basado en URL, por ejemplo, archivos multimedia, imágenes estáticas, archivos de configuración
• Ejemplos de casos de uso: Banners promocionales, imágenes, vídeos, metadatos de retransmisiones en directo y miniaturas multimedia, etc.

CI/CD y DevOps

CI/CD es crucial para mantener la aplicación alineada con las necesidades empresariales y las tendencias del sector. Las herramientas de DevOps pueden automatizar todo este proceso y acelerar la comercialización. Algunas de ellas se mencionan en la Fig. 2 y aquí se detalla cuándo elegir cada una:

Acciones de GitHub

Cuándo elegir:

GitHub ya es solución de gestión de repositorios de código fuente

GitLab CI/CD

Cuándo elegir:

GitLab ya es solución de gestión de repositorios de código fuente

Jenkins

Cuándo elegir:

Necesitas una solución gratuita y de código abierto con pipelines altamente personalizables aunque bien con más esfuerzos de configuración

Para la supervisión y la observabilidad:

Fuente abierta

Cuándo elegir:

• Acaba de empezar y la observabilidad aún no es un objetivo prioritario
• Dispuesto a invertir esfuerzos y costes operativos adicionales

Algunas de las buenas opciones son las siguientes:

• ELK (Elasticsearch, Logstash, Kibana) es una gran solución de código abierto para la gestión y visualización de logs.
• Prometheus + Grafana es una gran combinación para la gestión y visualización de métricas
• OpenTelemetry podría implementarse adicionalmente como una solución de código abierto y aprobada por CNCF para trazabilidad y observabilidad distribuida

COTS

Cuándo elegir:

• Disponibilidad de presupuesto para adquirir licencias
• Necesidad de funciones de observabilidad de nivel empresarial

Algunas de las buenas opciones son las siguientes:

Splunk es una buena solución de gestión de logs aceptada por toda la industria
NewRelic, Dynatrace y Datadog son algunas de las mejores soluciones APM y de observabilidad disponibles. New Relic ofrece un nivel gratuito con 100 GB/mes de ingesta de datos (datos obtenidos en el momento de escribir el artículo). Aunque los tres tienen algunos de sus USPs pero si la observabilidad general es la necesidad, uno no puede ir mal con cualquiera de estos. Amazon CloudWatch es una opción obvia si la solución se aloja en la infraestructura de la nube de AWS.

Infraestructura y alojamiento

Utilice el desarrollo y el alojamiento nativos en la nube siempre que sea posible para garantizar la escalabilidad y la rentabilidad a largo plazo.

Además, preferimos utilizar la contenedorización para nuestras aplicaciones, ya que permite implementaciones más rápidas y fluidas a la vez que elimina problemas específicos del entorno.

Estas son algunas pautas sobre cuándo elegir qué opción de alojamiento:

Containerización

Cuándo elegir:

La contenedorización es el primer paso hacia un alojamiento eficiente modernizado. Por lo tanto, es imprescindible si se busca una arquitectura de microservicios escalable y alojar la aplicación en plataformas como Kubernetes, ECS (Elastic Container Service) o Azure Container Apps/App Service, etc., aprovechando al máximo CI/CD.

Kubernetes (AWS-EKS/Azure-AKS)

Cuándo elegir:

• Desarrollo nativo en la nube con microservicios
• Elija Kubernetes en lugar de EKS o AKS nativos para ser agnóstico de la nube. Esto requiere más esfuerzos operativos, así que asegúrese de contar con un conjunto de habilidades DevOps equipadas con la gestión de Kubernetes.
  
  

AWS Elastic Beanstalk/Azure App Service

Cuándo elegir:

Empezar con la migración a la nube y necesitar un Lift & Shift (siempre que el marco de la aplicación sea compatible) O querer evitar la complejidad de Kubernetes a través de un servicio de alojamiento gestionado todoterreno de proveedores en la nube.

Sin servidor (AWS Lambda/Azure Functions)

Cuándo elegir:

• Elegir para cargas de trabajo pequeñas pero poco frecuentes e impredecibles que no requieran muchos recursos, por ejemplo, procesamiento por lotes de imágenes.
• Evitar en caso de tareas de larga duración con mucha E/S

Máquinas virtuales (AWS-EC2/Azure VMs)

Cuándo elegir:

• Migración a la nube y necesidad de un Lift & Shift con cambios mínimos o nulos en las soluciones de software
• Necesidad de aislamiento incluso a nivel de SO por motivos de seguridad o conformidad
• Necesidad de alojar una aplicación de estado heredada
  
  

Además, utilizar la infraestructura como código (IaC) con herramientas como Terraform, Ansible o AWS CloudFormation (o cualquier alternativa equivalente específica de la nube). Sin embargo, nuestro enfoque preferido es seguir siendo agnóstico con respecto a la nube, por lo que Terraform o Ansible son las opciones recomendadas. Si existe preocupación por el reciente cambio de licencia de código abierto de Terraform, OpenTofu es una alternativa respaldada por la Fundación Linux. Es una bifurcación de la versión de código abierto de Terraform.

El futuro de las apuestas deportivas con IA

Es interesante ver cómo la IA está transformando el iGaming. Mientras que las plataformas tradicionales de apuestas deportivas dependen de motores basados en reglas, gestión manual del riesgo y participación estática del usuario, el futuro está en la inteligencia impulsada por la IA.

Imagine un Sportsbook que pueda:

• Personalizar probabilidades y ofertas,
• Detectar fraudes y problemas relacionados con la identidad en tiempo real mediante la detección de anomalías basada en IA,
• Mejorar la experiencia del cliente con chatbots de IA y conocimientos predictivos,
• Crear una experiencia más rica y atractiva con contenido dinámico personalizado,
• Y mucho más.

En la próxima parte, veremos cómo la IA está remodelando el ecosistema y la arquitectura de las apuestas deportivas, ofreciendo una eficiencia, seguridad y participación del usuario sin precedentes. Permanezca atento a las perspectivas que redefinen el juego.

Desarrolle su solución de apuestas deportivas ganadora. Conéctese con nosotros.