Spring Boot 4: DDD, CQRS, Hexagonal e AI Agents (Java 25)

Name: Spring Boot 4: DDD, CQRS, Hexagonal e AI Agents (Java 25)
Rating: 4.6 (37 reviews)

Crea un backend para tu portafolio con los módulos más demandados de Spring, arquitectura moderna, potenciado por AI

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Created byDebuggeando Ideas (Rene Calderon)

Last updated 4/2026

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What you'll learn

Diseñar y construir un backend moderno con Spring Boot 4 aplicando arquitectura hexagonal, DDD y CQRS como en proyectos reales.
Integrar Inteligencia Artificial en el backend usando Spring AI, Ollama y Gemini combinando modelos locales y proveedores de AI
Desarrollar microservicios completos con comunicación asíncrona usando RabbitMQ
Implementar seguridad moderna con OAuth 2.1, JWT y Spring Security para proteger APIs de forma profesional.
Diseñar APIs REST limpias, versionadas y bien estructuradas siguiendo buenas prácticas de ingeniería de software.
Integrar almacenamiento en la nube con AWS S3 y trabajar con bases de datos relacionales y NoSQL.
Utilizar AI como herramienta de desarrollo para generar código, pruebas y mejorar productividad como ingeniero backend
Procesamiento batch y cron con Spring Batch.

Course content

17 sections • 187 lectures • 25h 23m total length

Introducción a Spring Framework 7 y Spring Boot 430:48
Fundamentos de Inteligencia Artificial y LLMs en el Backend11:43
Configuración del Entorno de Desarrollo (Setup Local)3:35
Material del curso y repositorios del proyecto1:35

Git Branch de la Sección0:03
Creación de Infraestructura con Docker11:00
Prueba de Conexiones a Bases de Datos9:24
Diseño del Modelo: Diagrama Entidad-Relación6:06
Reflexión: El Rol de la Inteligencia Artificial en el Desarrollo5:06
Incorporación de Dependencias de Persistencia10:37
Mapeo de Entidades (Potenciado por AI)9:00
Mapeo de Entidades (Ingeniería Inversa)5:19
Creación de la Estructura de Paquetes1:21
Anotaciones de Spring Data JPA: Fundamentos y Uso20:02
Mapeo de Documentos en MongoDB (Potenciado por AI)8:48
Explicación de las Clases de Documentos en MongoDB6:25
Introducción a Spring Data Repositories7:32
Profundizando en Spring Data Repositories8:28
Creación de Repositorios9:08
Configuración y Conexión a la Base de Datos22:25

Git Branch de la Sección0:03
Introducción a Domain Driven Design36:16
Domain Driven Design Aplicado a Nuestro Proyecto6:37
Creación de Modelos DDD (Potenciado por AI)12:40
Creación de Modelos DDD Parte 29:15
Entendiendo la Entidad de Dominio18:56
Entendiendo los Eventos de Dominio7:02
Creación de Aggregates12:49
Creación de Aggregate Root10:52
Creación de Read-Only Repository6:22
Creación de Value Objects8:59
Domain Driven Design: Explicación Conceptual16:55
DDD Unit Testing (Manual)12:38
DDD Unit Testing (Potenciado por AI)8:11
DDD Unit Testing (Code Agent)5:08

Git Branch de la Sección0:03
Configuración de AWS con Docker (LocalStack)7:42
Configuración de AWS CLI y Creación de Bucket S37:14
Configuración del SDK de AWS en la Aplicación8:30
Creación de Configuraciones AWS16:24
Integración de Validaciones con Javax Validator6:08
Creación del Spring Bean para S3Client7:25
Refactorización: Mejora de la Estructura de Paquetes8:12
Definición del Puerto para el Bucket S33:41
Creación de Utilerías para Adaptadores14:59
Implementación de Adaptadores para S316:43

Git Branch de la Sección0:03
Introducción a CQRS9:04
Creación de Comandos para Producto12:39
Creación de Excepciones Personalizadas4:41
Creación de Puertos de Servicio y Repositorios7:58
Organización de Aggregate Roots4:27
MapStruct (Potenciado por AI)8:09
Creación de Adaptadores (Parte 1)13:33
Creación de Adaptadores (Parte 2)14:58
Fix de MapStruct1:41
Adaptadores para Producto8:20
Use Case Create (Parte 1)12:12
Use Case Create (Parte 2)13:58
Use Case Create (Parte 3)8:13
Use Case Update (Parte 1)7:03
Use Case Update (Parte 2)5:34
Use Case Cancel Order8:47
Pruebas del Use Case Order8:01
Tarea de la Sección: Comandos Create18:00

Git Branch de la Sección0:03
Refactorización del Modelo de Lectura8:32
Scripts de Inicialización en MongoDB3:38
Definición de Puertos para Queries8:28
Creación de Mappers15:03
Implementación de Query Methods10:06
Implementación de Adaptadores de Catálogo10:01
Definición de Queries9:11
Implementación de Queries10:39
Explicación del Uso de Caché6:31
Configuración de Redis21:37
Implementación de Caché en el Adapter8:29
Pruebas del Modelo de Lectura2:08

Requirements

Conocimientos en Java (POO, clases, métodos y colecciones).
Experiencia previa con Spring Boot o al menos familiaridad con el desarrollo de APIs REST
Comprensión básica de bases de datos relacionales (SQL) y conceptos generales de persistencia
Manejo básico de Git (clonar repositorios, cambiar de branch).

Description

Este curso está diseñado para llevarte al siguiente nivel como desarrollador backend, enfocándose en la construcción de sistemas modernos, escalables y alineados a las prácticas reales de la industria.

El contenido se estructura en cuatro pilares fundamentales.

Primero, trabajarás con el stack más reciente de Spring Framework 7, Spring Boot 4 y Java 25, comprendiendo no solo su uso, sino también las mejoras y cambios relevantes para el desarrollo moderno. A lo largo de esta sección utilizaremos las mejores prácticas recomendadas por Spring, así como principios SOLID para construir aplicaciones limpias, mantenibles y extensibles.

Segundo, implementarás arquitectura de software profesional con un enfoque completamente práctico. Antes de escribir código, analizaremos diagramas de arquitectura y diagramas de secuencia para entender cómo deben interactuar los componentes del sistema. Aplicaremos patrones y enfoques como Domain Driven Design (DDD), arquitectura hexagonal, CQRS y seguridad moderna con OAuth 2.1, construyendo una base sólida orientada a sistemas reales.

Tercero, integrarás infraestructura robusta dentro de un entorno completamente funcional. Trabajaremos con múltiples tecnologías de persistencia y caching como PostgreSQL, MongoDB y Redis, además de almacenamiento en la nube con AWS S3. Todo esto será orquestado dentro de una misma red utilizando Docker, permitiendo simular entornos productivos. También manejaremos scripts de inicialización, procesamiento batch y comunicación asíncrona mediante RabbitMQ, construyendo un ecosistema completo de backend.

Cuarto, incorporarás Inteligencia Artificial en el desarrollo backend. Utilizaremos Spring AI para orquestar distintos modelos tanto en ejecución local con Ollama como en proveedores en la nube como Gemini. Además, exploraremos el desarrollo de software dirigido por AI, integrando agentes que permiten automatizar tareas como generación de código, testing, refactorización y mejora de procesos.

A lo largo del curso construirás un sistema completo basado en microservicios, aplicando buenas prácticas de ingeniería, diseño de APIs, testing, observabilidad y estrategias modernas de desarrollo asistido por AI.

Este curso no se enfoca únicamente en enseñar herramientas, sino en transformar la forma en la que piensas, diseñas y construyes software como ingeniero profesional.

Who this course is for:

Desarrolladores Java que quieren ir más allá de CRUD y aprender arquitectura moderna como DDD, CQRS y microservicios.
Ingenieros backend que buscan integrar Inteligencia Artificial en sus aplicaciones usando herramientas reales como Spring AI, Ollama y Gemini.
Desarrolladores con experiencia en Spring Boot que desean llevar sus proyectos a un nivel mas profesional .
Personas interesadas en evolucionar de programadores a ingenieros de software, aprendiendo a diseñar y no solo a codificar.
Programadores que quieren entender cómo se diseñan sistemas escalables con buenas prácticas, seguridad y arquitectura moderna.

Spring Boot 4: DDD, CQRS, Hexagonal e AI Agents (Java 25)

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Course content

Spring Framework 7 y Spring Boot 4: Novedades y Stack Moderno del Backend4 lectures • 48min

Arquitectura del Proyecto en la Práctica: Diseño de un Backend Escalable5 lectures • 43min

Modularización del Proyecto: Multi-Module y Separación por Contextos7 lectures • 35min

Persistencia Moderna: Spring Data JPA y Spring Data MongoDB16 lectures • 2hr 21min

Domain Driven Design (DDD): Modelado Estratégico y Táctico del Dominio15 lectures • 2hr 53min

Integración con AWS S3: Almacenamiento de Archivos en la Nube11 lectures • 1hr 37min

Consumo de APIs Externas: REST Client en Acción10 lectures • 1hr 26min

Sistema de Notificaciones: Envío de Correos con Spring Mail7 lectures • 50min

CQRS (Commands): Diseño del Modelo de Escritura y Consistencia en PostgreSQL19 lectures • 2hr 47min

CQRS (Queries): Optimización del Modelo de Lectura con MongoDB y Caché con Redis13 lectures • 1hr 54min

Requirements

Description

Who this course is for: