Resumen
GraphQL, lanzado por Facebook en 2015, sigue siendo una tecnología clave en el desarrollo de APIs modernas. Más allá de ser una simple herramienta para consultas, GraphQL encarna una filosofía agnóstica en cuanto a cómo interactuamos con los datos, siendo adaptable en arquitecturas limpias y escalables como Clean Architecture. Una de sus mayores fortalezas es su capacidad de actuar como un Single Source of Truth (SSOT) tanto para el frontend como el backend, alineando a ambos equipos y facilitando la coherencia en la definición de esquemas. Este artículo analiza cómo GraphQL sigue siendo una tecnología relevante hoy en día y cómo su enfoque agnóstico y su rol como SSOT pueden transformar la forma en que construimos sistemas robustos y flexibles.
Introducción
Desde su introducción, GraphQL ha resuelto múltiples desafíos que enfrentaban las APIs tradicionales, como el over-fetching y under-fetching de datos, y ha permitido a los clientes definir con precisión qué datos necesitan en cada consulta. Sin embargo, su impacto va más allá de las simples consultas. GraphQL se ha convertido en una herramienta filosófica y técnica que puede integrarse en arquitecturas limpias y actuar como un punto central de referencia (SSOT) para la alineación entre equipos de desarrollo, facilitando la colaboración y asegurando la consistencia de datos.
Este artículo explora cómo GraphQL sigue siendo una opción de vanguardia, permitiendo una flexibilidad única en la consulta de datos y proporcionando una base sólida para el desarrollo en sistemas donde la separación de preocupaciones y la definición agnóstica de esquemas son claves.
GraphQL como filosofía agnóstica en Clean Architecture
La filosofía agnóstica de GraphQL
GraphQL, en su esencia, es más que una tecnología de consulta. Representa una forma de desacoplar la manera en que se interactúa con los datos del cómo esos datos son finalmente entregados. Aunque muchos lo ven como una API específica, GraphQL puede integrarse en arquitecturas limpias, como Clean Architecture, donde las reglas de negocio y las decisiones de infraestructura están claramente separadas.
En Clean Architecture, las capas internas, que incluyen la lógica de negocio y los casos de uso, deben ser agnósticas a las tecnologías externas. Esto significa que un caso de uso o una entidad no debería saber si está siendo utilizado en una API REST, una consulta GraphQL o una implementación basada en gRPC. Aquí es donde GraphQL encaja perfectamente como una capa de entrega flexible, desacoplada de la lógica de negocio, y puede coexistir con otras tecnologías sin imponer restricciones.
Por ejemplo:
- Casos de uso: Puedes implementar casos de uso como
FetchCustomerDataoUpdateOrderStatusque no dependen de GraphQL. Estos casos de uso pueden ser reutilizados en una API REST, una implementación gRPC o cualquier otra tecnología de entrega. - Capa de delivery con GraphQL: GraphQL puede actuar como una capa que orquesta las consultas y mutaciones entre el frontend y el backend sin impactar la lógica interna del sistema.
GraphQL en la entrega de datos en Clean Architecture
En una arquitectura limpia, los datos se entregan desde una capa superior (la capa de presentación) a través de interfaces. GraphQL no solo facilita la entrega flexible de datos, sino que también puede coexistir con otras tecnologías de entrega sin imponer restricciones. Esto permite a los equipos tener una capa de GraphQL que funcione en paralelo con REST, gRPC u otras tecnologías, sin comprometer el diseño del sistema.
Ejemplo de un sistema desacoplado:
- Caso de uso independiente:
type FetchCustomerDetails struct {
CustomerRepo CustomerRepository
}
func (uc *FetchCustomerDetails) Execute(customerID string) (*Customer, error) {
return uc.CustomerRepo.FindByID(customerID)
}
- Resolver de GraphQL como capa de entrega:
func (r *queryResolver) Customer(ctx context.Context, id string) (*Customer, error) {
useCase := FetchCustomerDetails{CustomerRepo: r.CustomerRepo}
return useCase.Execute(id)
}
Si se cambia la capa de presentación a REST o gRPC, los casos de uso no necesitan modificarse, ya que GraphQL es solo un mecanismo de entrega y no interfiere en la lógica de negocio. Esto permite una flexibilidad absoluta al momento de cambiar o extender tecnologías sin romper la arquitectura del sistema.
GraphQL como Single Source of Truth (SSOT) para frontend y backend
Una de las mayores ventajas de GraphQL, y una de las razones por las que sigue siendo tan relevante hoy, es su capacidad para actuar como un Single Source of Truth (SSOT) en los proyectos. Un SSOT es una fuente centralizada que garantiza que los datos y la definición de los esquemas sean consistentes y accesibles por todos los actores involucrados.
Definición centralizada de esquemas
En muchos proyectos, los equipos de frontend y backend suelen tener visiones separadas sobre cómo deberían definirse y manejarse los datos. Esto puede generar desincronización y falta de coherencia, resultando en inconsistencias en la API y problemas de comunicación. GraphQL resuelve este problema al actuar como un punto de referencia centralizado, donde tanto frontend como backend utilizan el mismo esquema para definir los datos.
En un proyecto típico con GraphQL:
- El esquema GraphQL actúa como el contrato entre los equipos. Define claramente qué datos están disponibles, cómo se pueden consultar y cuáles son las mutaciones permitidas.
- Frontend y backend trabajan sobre el mismo esquema, lo que asegura que los cambios en los datos o en las funcionalidades se reflejen de manera consistente en ambos lados. Esto elimina la necesidad de coordinar múltiples definiciones de API, como en REST, donde los cambios a menudo requieren coordinación manual y pueden llevar a errores.
Herramientas de autodocumentación y generación de tipos
Otro factor que refuerza el rol de GraphQL como SSOT es la capacidad de autodocumentación. Con herramientas como GraphiQL o Apollo Studio, los desarrolladores pueden explorar el esquema y las relaciones entre los datos de manera interactiva. Esto significa que no solo tienes un contrato centralizado, sino que también está documentado automáticamente, lo que facilita la comprensión y el desarrollo sobre el esquema.
Además, los esquemas de GraphQL pueden ser utilizados para generar tipos automáticamente en múltiples lenguajes (TypeScript, Go, Python, etc.), lo que asegura que el cliente y el servidor estén alineados a nivel de tipado. Esto es particularmente útil en proyectos grandes donde los cambios deben reflejarse rápidamente en ambos lados sin generar fricción o errores.
Flexibilidad para el frontend y backend
Al actuar como un SSOT, GraphQL no solo alinea a los equipos, sino que les otorga mayor flexibilidad para trabajar de manera independiente:
- Frontend: Los desarrolladores frontend pueden crear consultas personalizadas, pidiendo solo los datos que necesitan para una vista específica, sin depender del equipo de backend para modificar los endpoints. Esto agiliza el ciclo de desarrollo y permite iteraciones más rápidas.
- Backend: Los desarrolladores backend pueden modificar la estructura interna de cómo se manejan los datos sin romper el contrato con el frontend. Pueden mejorar el rendimiento, refactorizar o cambiar la base de datos sin que el frontend necesite hacer cambios, siempre y cuando el esquema de GraphQL se mantenga.
Empresas top que usan GraphQL hoy
Muchas de las empresas más grandes y exitosas en el mundo de la tecnología continúan usando GraphQL activamente en sus plataformas, demostrando su valor y relevancia:
- Facebook: Los creadores de GraphQL, Facebook sigue utilizando esta tecnología para optimizar la interacción entre sus servicios y sus aplicaciones, mejorando la eficiencia de las consultas y el rendimiento en plataformas de alta carga.
- GitHub: GitHub implementó GraphQL para reemplazar gran parte de su API REST, ofreciendo a los desarrolladores una API más flexible y eficiente para acceder a sus repositorios, usuarios, y datos de proyectos.
- Shopify: Shopify ha adoptado GraphQL para su API, permitiendo a los desarrolladores de comercio electrónico acceder a los datos necesarios de forma más optimizada, reduciendo la cantidad de datos transferidos y mejorando la experiencia del usuario.
- Twitter: Twitter también utiliza GraphQL para optimizar las consultas y ofrecer datos específicos a sus usuarios y desarrolladores externos, mejorando la flexibilidad de su API.
- Netflix: Netflix ha explorado el uso de GraphQL para optimizar cómo sus aplicaciones internas acceden a múltiples servicios de backend, permitiendo consultas más eficientes y una mejor experiencia para los usuarios.
- Airbnb: Airbnb ha adoptado GraphQL para mejorar el rendimiento de sus aplicaciones móviles y web, permitiendo a los desarrolladores acceder a datos de manera más precisa y evitando el over-fetching típico de APIs REST.
Ventajas de GraphQL en una arquitectura agnóstica y como SSOT
1. Desacoplamiento total:
Al actuar como un SSOT, GraphQL desacopla por completo el frontend del backend. Los equipos pueden trabajar de manera más independiente, reduciendo la necesidad de comunicación constante entre ellos y minimizando los puntos de fricción. Además, al estar integrado en una arquitectura limpia, GraphQL permite cambiar fácilmente la tecnología de entrega sin afectar la lógica interna del sistema.
2. Consistencia de datos:
El esquema centralizado de GraphQL asegura que tanto frontend como backend estén trabajando sobre una definición de datos única y coherente. Esto elimina las posibles discrepancias que suelen aparecer en sistemas donde cada equipo maneja su propia versión de la API, como en REST o gRPC.
3. Evolución de esquemas sin interrupciones:
GraphQL permite extender el esquema de manera incremental. Esto significa que los equipos pueden agregar nuevos campos o funcionalidades sin romper las versiones anteriores del API, lo que es crucial en proyectos donde el cambio es constante. Este enfoque garantiza que los desarrolladores frontend puedan seguir utilizando funcionalidades antiguas mientras el backend introduce mejoras.
4. Documentación automática:
Con herramientas como GraphiQL o Apollo Studio, GraphQL proporciona documentación en tiempo real, lo que permite a los desarrolladores explorar y comprender mejor las relaciones entre los datos y las consultas. Este nivel de visibilidad reduce los errores y mejora la colaboración entre equipos.
5. Capacidad de unificación de fuentes de datos:
En sistemas distribuidos, GraphQL puede actuar como una capa de orquestación que unifica múltiples fuentes de datos (microservicios, bases de datos, servicios externos) en una única API. Esto no solo simplifica la entrega de datos, sino que también centraliza la lógica de acceso, facilitando el control y la gestión de la información.
Conclusión
GraphQL sigue siendo una opción de primer nivel hoy en día, no solo como una tecnología para consultas flexibles, sino como una verdadera filosofía agnóstica que encaja perfectamente en arquitecturas modernas como Clean Architecture. Su capacidad para desacoplar la lógica de negocio de la capa de presentación lo convierte en una herramienta extremadamente versátil, y su rol como Single Source of Truth (SSOT) asegura que los equipos de frontend y backend trabajen sobre una base común y consistente.
Al actuar como un punto central de referencia para la definición de esquemas y tipos de datos, GraphQL garantiza que tanto los clientes como los servidores estén alineados, minimizando fricciones y facilitando el desarrollo ágil. La posibilidad de evolucionar los esquemas sin rupturas, junto con su capacidad de autodocumentación, lo coloca como una opción poderosa para proyectos que necesitan flexibilidad, escalabilidad y coherencia a largo plazo.
En resumen, GraphQL no es solo una tecnología de moda, sino una solución madura y adaptable que, en combinación con una arquitectura limpia, proporciona una base sólida para la construcción de sistemas robustos y preparados para el futuro. Su filosofía agnóstica, flexibilidad en la entrega de datos y capacidad para centralizar la lógica y la definición de esquemas lo siguen posicionando como una herramienta vital en el panorama tecnológico actual.