En un mundo donde la inteligencia artificial evoluciona rápidamente, la integración de estas tecnologías en el desarrollo de software plantea oportunidades únicas así como desafíos considerables. Un ejemplo destacado es la experiencia de un desarrollador experto en infraestructuras que decidió aprender un nuevo lenguaje de programación, Rust, a través de un proyecto concreto: la construcción de un LoadBalancer asistido por la inteligencia artificial DeepSeek. Este relato ofrece una visión profunda y pragmática sobre cómo combinar aprendizaje, desarrollo y herramientas inteligentes para crear un software funcional y optimizado. Rust es un lenguaje que ha ganado reconocimiento por su seguridad en memoria, velocidad y capacidad para crear sistemas eficientes. Sin embargo, para quienes empiezan, su ecosistema y complejidad pueden ser abrumadores.
La elección de Rust para el proyecto no fue casual; la intención era profundizar conocimientos mediante la práctica en un campo técnico exigente como la gestión de tráfico de red a nivel de balanceo de carga. El punto de partida fue el aprendizaje del lenguaje, acompañado de una inmersión en conceptos de machine learning. Se realizó un curso del MIT, que aunque estaba orientado a Python, sirvió para entender algoritmos y la lógica detrás de la inteligencia artificial, ayudando a preparar el terreno para interactuar con la IA DeepSeek y aprovecharla de forma óptima en la programación. La elección de DeepSeek como asistente de programación se basó en múltiples factores. Este motor de inteligencia artificial, considerado potente y comparable a ChatGPT, ofrece ventajas significativas como ser gratuito y no requerir información personal, lo que apela a la privacidad del usuario.
Además, DeepSeek proporciona explicaciones detalladas acompañadas de diagramas instructivos, lo que facilita la comprensión de conceptos complejos como el funcionamiento interno de un LoadBalancer. El desarrollo del LoadBalancer siguió una hoja de ruta clara y metódica. Comenzó con la implementación de funcionalidades básicas: establecer listeners HTTP, realizar el reenvío hacia backends HTTP y luego hacia HTTPS. Se incluyeron aspectos como la configuración mediante archivos YAML que jerarquizan frontend, reglas de acceso (ACL), backend y servidores, asegurando una estructura organizada y modular. Uno de los retos técnicos más complejos fue manejar las conexiones TLS, imprescindible para garantizar seguridad en las comunicaciones.
La integración de TLS implicó lidiar con incompatibilidades en las dependencias de Rust, un escenario donde la inteligencia artificial ofreció soluciones pero también confusión debido a versiones desactualizadas o mezcladas en sus respuestas. Fue necesario contrastar la documentación oficial para validar y corregir los fragmentos de código propuestos por DeepSeek. Además, se incorporó el soporte para websockets, mecanismo clave para aplicaciones modernas que requieren comunicación bidireccional en tiempo real. El LoadBalancer no solo aceptó estas conexiones sino que también permitió actualizar la configuración sin necesidad de reiniciar el servicio, un avance técnico que aporta flexibilidad y disponibilidad continua. Para complementar la experiencia y realizar las pruebas, se implementó un pequeño servidor websocket en Node.
js, facilitado también por la AI, ampliando el espectro de tecnologías involucradas en el proyecto. El resultado inicial fue sorprendente. A pesar de ser novato en Rust, el desarrollador consiguió poner en marcha un LoadBalancer funcional en unas pocas decenas de horas. No obstante, el rendimiento quedó muy por detrás de soluciones maduras como Haproxy, reconocido en el ámbito de balanceo por su eficacia y robustez después de décadas de optimización. La versión del componente “hyper” utilizada inicialmente era antigua (0.
14), dando lugar a un desempeño limitado y problemas en el código. Por ello, la fase siguiente se centró en la optimización, que pasó por eliminar dependencias innecesarias y actualizar a la versión 1.6.0 de hyper, que presentaba mejoras sustanciales y una arquitectura más estable. Esta migración no fue trivial; demandó varios días de trabajo y meticulosa investigación combinada con la ayuda de la AI, que, aunque útil, a veces daba instrucciones mezcladas entre versiones.
Las pruebas de rendimiento arrojaron que, en condiciones caseras y sin ajustes finos, esta solución casera alcanzaba un 80% del rendimiento de Haproxy, lo cual es muy satisfactorio teniendo en cuenta la juventud del proyecto y la novedad del lenguaje para el desarrollador. El entorno en que se desplegó la solución consistió en hardware modesto y de bajo coste, como Raspberry Pi y Rock64, cada uno con dos tarjetas de red, reflejando un escenario realista para usuarios o pequeños negocios que buscan balanceo distribuido sin infraestructura compleja. El backend administraba un servicio de mensajería Matrix en Kubernetes, mostrando la capacidad de integración de la solución con tecnologías actuales de contenedores y orquestación. Parte del aprendizaje fundamental tras esta experiencia fue reconocer las limitaciones de la inteligencia artificial dentro del proceso creativo. DeepSeek demostró ser un asistente valioso para acelerar búsquedas y sugerir código, pero no reemplaza la lectura profunda, el análisis crítico ni la validación en fuentes originales.
La técnica recomendada fue mantener documentación abierta, formular preguntas específicas y cotejar respuestas con ejemplos y datos oficiales para evitar errores y mantener la coherencia. Además, la IA brinda generación de recursos complementarios, como plantillas HTML limpias y adaptables para mensajes de error o estados del proxy, que pueden acelerar el desarrollo sin sacrificar calidad estética o funcional. Esta aventura ha reafirmado valores esenciales en el desarrollo: diseño claro y detallado de la arquitectura, estudio constante de documentación y ejemplos, y el empleo inteligente de la inteligencia artificial como una herramienta auxiliar, nunca como sustituto del juicio y la experiencia humana. Así, el tiempo invertido, que sumó alrededor de dos semanas intensas de trabajo, ha sido fructífero para alcanzar un sistema funcional, modernizar conocimientos en Rust, y acercarse paso a paso a optimizaciones que podrían mejorar aún más el rendimiento y robustez del LoadBalancer. El código fuente del proyecto está disponible para quienes deseen explorarlo y contribuir a su evolución, esperando que esta iniciativa inspire a otros desarrolladores a combinar aprendizaje autodidacta, inteligencia artificial y persistencia para afrontar desafíos técnicos complejos.
En definitiva, construir un LoadBalancer apoyado por DeepSeek AI no solo ha servido para crear una herramienta útil, sino también para demostrar que, con dedicación y metodología, es posible dominar nuevas tecnologías y potenciar el desarrollo con IA, aun cuando este soporte no esté exento de retos y errores que exigen un enfoque crítico y proactivo.
