User
 └──> DNS
      └──> Balanceador de Carga
            ├──> API Gateway 1
            ├──> API Gateway 2
            └──> CDN (para Contenido Estático)
                  ├──> Almacenamiento de Imágenes/Miniaturas
                  └──> Almacenamiento de Video

API Gateway
 ├── Autenticación, Autorización
 ├── Caché, Transformación
 ├── Limitación de Tasa, Proxy Inverso
 ├── Monitoreo, Registro, Funciones Serverless

Balanceador de Carga envía:
- Control al Servidor de Metadatos
- Datos al Servidor de Bloques

Servidor de Metadatos
 ├──> Servicio de Notificaciones
 │     └──> Cola de Notificaciones
 ├──> Particionamiento Basado en Directorios
 ├──> Gestor de Shards
 │     └──> Servicio de Generación de Feeds
 │           └──> Cola de Generación de Feeds
 ├──> Agregadores de Resultados de Búsqueda
 ├──> Caché (Redis/Memcached)
 └──> Bases de Datos de Metadatos (Particionadas)

Servidor de Bloques
 └──> Almacenamiento de Archivos Distribuido
       ├──> Almacenamiento de Imágenes/Miniaturas
       └──> Almacenamiento de Video
             └──> Servicio de Procesamiento de Video
                   └──> Cola de Procesamiento de Video
                         └──> Trabajadores

Sistemas de Coordinación y Soporte
 ├── Servicio de Coordinación (Zookeeper)
 ├── Registro Distribuido
 └── Trazado Distribuido

Data Warehouse
 ├── Sistemas de Procesamiento de Datos (Hadoop/MapReduce, Spark)
 │     ├── Programador Distribuido
 │     └── Trabajadores
 └── Salida (Métricas, Informes, etc.)
      └── Visualización de Informes y Análisis de Datos
           └── Base de Datos

location /static/ {
    proxy_pass http://cdn.example.com/static/;
    proxy_cache cdn_cache;
}

def partition_directory(file_id):
    return f"{hash(file_id) % 1000:03d}"  # 1000 buckets

import boto3
import json

sqs = boto3.client('sqs')
sqs.send_message(
    QueueUrl='https://sqs.amazonaws.com/queue-url',
    MessageBody=json.dumps({
        'event_type': 'NEW_UPLOAD',
        'user_id': uploader_id,
        'followers': follower_ids
    })
)

def process_video(video_path):
    output_path = video_path.replace('.mov', '.mp4')
    subprocess.run(["ffmpeg", "-i", video_path, "-vcodec", "h264", "-acodec", "aac", output_path])

from kazoo.client import KazooClient

zk = KazooClient(hosts='127.0.0.1:2181')
zk.start()

zk.create("/services/worker1", b"127.0.0.1:8000", ephemeral=True)

from pyspark.sql import SparkSession

spark = SparkSession.builder.appName("VideoAnalytics").getOrCreate()
data = spark.read.json("s3://bucket/videos/metrics.json")
aggregated = data.groupBy("video_id").count()
aggregated.write.parquet("s3://bucket/videos/aggregated/")