Desarrollo backend con Node.js
Construimos backends Node.js robustos, observables y mantenibles para empresas que no pueden permitirse caídas. APIs REST y GraphQL bien diseñadas, microservicios cuando se justifican, monolitos modulares cuando son la respuesta correcta y arquitectura event-driven cuando el dominio lo pide.
- Node.js LTS con TypeScript estricto desde 2017 — más de 8 años en producción
- Experiencia con NestJS, Fastify y Express en proyectos de tráfico medio-alto
- APIs contract-first con OpenAPI o GraphQL y validación con Zod en frontera
- Observabilidad real: logs estructurados, métricas Prometheus, trazas OpenTelemetry
Cuándo Node.js es la respuesta correcta — y cuándo no
Node.js es excelente para APIs orientadas a I/O (la gran mayoría de productos web modernos), para puentes de tiempo real (WebSockets, Server-Sent Events, streaming) y para integraciones intensivas con servicios externos. No es la mejor elección para cálculo CPU-intensivo, procesamiento de imagen pesado o pipelines ML — para eso recomendamos Python o Rust según el caso. Decimos esto antes de empezar porque vemos demasiados proyectos donde la elección de runtime no obedecía al problema.
Cuando Node.js encaja, ofrece tres ventajas operacionales serias: un ecosistema npm con bibliotecas maduras para casi todo, posibilidad real de compartir tipos y validadores entre backend y frontend (TypeScript + Zod), y un perfil de coste/rendimiento muy bueno en cloud serverless. Eso significa menos integración manual, menos drift entre cliente y servidor y menor coste de infraestructura.
NestJS, Fastify y patrones por dominio
Para producto con dominio rico y equipos grandes preferimos NestJS: inyección de dependencias, módulos, decoradores, soporte de primer nivel para microservicios y un ecosistema bien documentado. Para APIs livianas y de alto rendimiento usamos Fastify con plugins esenciales (helmet, cors, rate-limit, jwt). Express sigue siendo la opción válida cuando integramos en un equipo que ya lo usa, pero rara vez es nuestra primera elección para algo nuevo.
El estilo arquitectónico se elige por dominio: monolito modular bien estructurado para producto en evolución activa, microservicios cuando hay equipos independientes y dominios claros, event-driven con NATS, RabbitMQ o Kafka cuando el dominio es por naturaleza asíncrono (logística, fintech, marketplaces). Evitamos la trampa del 'microservicios desde el día uno': es la causa más frecuente de proyectos atascados que vemos en auditorías.
Todas las APIs son contract-first: el contrato se define en OpenAPI 3.1 o GraphQL Schema y de él se generan los tipos del cliente y los validadores Zod del servidor. Eso elimina toda una clase de bugs de drift cliente-servidor.
PostgreSQL como default, lo demás cuando hace falta
Por defecto trabajamos con PostgreSQL. En la inmensa mayoría de productos resuelve todos los requisitos (transacciones, JSONB, búsqueda full-text, vector search con pgvector, particiones, replicación) y simplifica radicalmente la operación. El ORM por defecto es Drizzle o Prisma; para consultas complejas bajamos a SQL crudo sin complejos.
Cuando hay requisitos específicos incorporamos las piezas adecuadas: Redis para cache y colas (BullMQ), MongoDB cuando el dominio realmente es documento puro, ClickHouse para analítica de eventos a gran escala, OpenSearch o Meilisearch para búsqueda avanzada. La regla es 'PostgreSQL + 1 pieza más', no un zoo de bases de datos.
Logs, métricas y trazas desde el día uno
Un backend no es 'terminado' hasta que es observable. Logs estructurados en JSON con Pino, métricas en formato Prometheus expuestas en `/metrics`, trazas OpenTelemetry exportadas a Tempo, Jaeger o Datadog, y healthchecks reales (liveness vs readiness) en `/healthz`. SLO definidos por endpoint crítico y alertas accionables — nunca alertas que solo se silencian.
Para despliegue trabajamos con cualquier cloud: AWS (ECS, Fargate, Lambda), Google Cloud (Cloud Run, GKE), Azure (Container Apps, AKS) y on-premise con Kubernetes cuando hace falta. Las pipelines de CI/CD se construyen con GitHub Actions, GitLab CI o el sistema que el cliente ya use; el objetivo es que tras la entrega el equipo del cliente pueda operar sin nosotros.
Tecnologías y herramientas que usamos
No es un catálogo de logos: es la combinación concreta con la que entregamos producto. Elegimos por problema, no por moda.
Runtime y frameworks
- > Node.js LTS
- > TypeScript estricto
- > NestJS
- > Fastify
- > Express
Contratos y validación
- > OpenAPI 3.1
- > GraphQL
- > Zod
- > tRPC
- > Orval
Datos
- > PostgreSQL
- > Drizzle ORM
- > Prisma
- > Redis
- > BullMQ
- > pgvector
Mensajería y streaming
- > NATS
- > RabbitMQ
- > Kafka
- > Server-Sent Events
- > WebSockets
Observabilidad
- > Pino
- > Prometheus
- > OpenTelemetry
- > Grafana
- > Datadog
Preguntas frecuentes sobre backend / node.js
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¿NestJS o Fastify?+
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