Descripción: La arquitectura por capas es un enfoque de diseño que organiza las funciones de un sistema en distintas capas, cada una de las cuales se encarga de un conjunto específico de tareas. Este modelo modular permite que cada capa interactúe con las adyacentes, facilitando la comunicación y la gestión de complejidades. En el contexto de sistemas informáticos, por ejemplo, las capas pueden representar diferentes niveles de procesamiento de datos, donde cada capa transforma la entrada de manera progresiva. En redes de computadoras, este enfoque se refleja en el modelo de referencia TCP/IP, que divide las funciones de comunicación en capas como la capa de aplicación, la capa de transporte, la capa de red, entre otras. Esta separación de funciones no solo mejora la modularidad y la reutilización de componentes, sino que también simplifica el mantenimiento y la actualización de sistemas complejos. La arquitectura por capas se ha convertido en un principio fundamental en el diseño de software y sistemas, promoviendo la escalabilidad y la flexibilidad en el desarrollo tecnológico.
Historia: La arquitectura por capas tiene sus raíces en la evolución de los sistemas de computación y redes a lo largo del siglo XX. Uno de los hitos más significativos fue el desarrollo del modelo OSI (Interconexión de Sistemas Abiertos) en la década de 1980, que definió un marco de siete capas para la comunicación en redes. Aunque el modelo OSI no se adoptó universalmente, influyó en la creación del modelo TCP/IP, que se convirtió en la base de Internet. En el ámbito de la inteligencia artificial, las redes neuronales comenzaron a ganar popularidad en la década de 1980, y su diseño por capas se formalizó con el desarrollo de algoritmos de retropropagación, permitiendo la creación de redes más profundas y complejas.
Usos: La arquitectura por capas se utiliza en diversas áreas de la tecnología, incluyendo el desarrollo de software, redes de computadoras y sistemas de inteligencia artificial. En el desarrollo de software, permite la creación de aplicaciones modulares donde cada capa puede ser desarrollada y mantenida de forma independiente. En redes, facilita la interoperabilidad entre diferentes sistemas y protocolos, permitiendo que los datos fluyan de manera eficiente a través de las capas. En inteligencia artificial, las redes neuronales por capas son fundamentales para el aprendizaje profundo, donde cada capa extrae características progresivamente más complejas de los datos de entrada.
Ejemplos: Ejemplos de arquitectura por capas incluyen el modelo TCP/IP, que organiza las funciones de red en capas como la capa de aplicación y la capa de transporte. En el ámbito de las redes neuronales, un ejemplo es la red neuronal convolucional (CNN), que utiliza múltiples capas para procesar datos, donde cada capa detecta características específicas como bordes, texturas y patrones. Otro ejemplo es el desarrollo de aplicaciones web, donde se utilizan capas como la capa de presentación, la capa de lógica de negocio y la capa de acceso a datos para estructurar el código de manera eficiente.
