MATCHFLOW

Documentación técnica - Plataforma de citas interactivas

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1. Visión general

MatchFlow es una aplicación multiplataforma (web + móvil) enfocada en generar conexiones reales mediante interacción en tiempo real, combinando:

• Matching tradicional (tipo Tinder)
• Videollamadas aleatorias
• Eventos interactivos dinámicos
• Sistema de monetización híbrido

La aplicación está diseñada para soportar una escala inicial de hasta 500.000 usuarios, con arquitectura preparada para crecimiento.

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2. Arquitectura del sistema

2.1 Enfoque general

Arquitectura basada en microservicios, orientada a escalabilidad y tiempo real.

[Frontend Web/Mobile]
        |
        v
   [API Gateway]
        |
        v
+-------------------------------+
| Auth Service                  |
| User/Profile Service          |
| Match Service                 |
| Chat Service (Socket.io)      |
| Video Service (WebRTC + SFU)  |
| Payment Service               |
| Notification Service          |
+-------------------------------+
        |
        v
[Databases + Redis + Media Servers]

2.2 Decisiones técnicas clave

Backend: Node.js + NestJS (recomendado)

Motivos:

• Excelente soporte para tiempo real
• Arquitectura modular (ideal para microservicios)
• Integración nativa con WebSockets

Frontend: React + React Native

• Web: React
• Mobile: React Native
• Reutilización de lógica
• Ecosistema maduro

Base de datos: PostgreSQL + Redis

• PostgreSQL: datos relacionales (usuarios, matches, pagos)
• Redis: tiempo real (sockets, sesiones, cache)

Tiempo real: Socket.io + WebRTC

• Socket.io: chat, eventos y matchmaking
• WebRTC: videollamadas

Videollamadas: Mediasoup (SFU propio)

Motivos:

• Escalable
• Menor coste que Twilio/Agora a gran escala
• Control total del sistema

Infraestructura

• Docker: contenerización
• VPS: despliegue inicial
• Cloudflare: CDN y protección
• Nginx: reverse proxy

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3. Sistema de videollamadas

3.1 Arquitectura

Cliente A <-> Mediasoup SFU <-> Cliente B
            ^
            |
   Socket.io (señalización)

3.2 Características

• Videollamadas aleatorias
• Sin grabación (privacidad)
• Filtros visuales:
  • Overlays (fase 1)
  • IA (futuro)

3.3 Eventos dinámicos

• 10 min: preguntas automáticas
• 30 min: eventos visuales (viajes/intereses)

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4. Funcionalidades core

Autenticación

• Email + contraseña
• OAuth (Google)
• JWT

Perfil

• Datos personales
• Preferencias
• Fotos

Matching

• Sistema tipo swipe
• Match mutuo

Geolocalización

• Búsqueda por distancia

Chat

• Tiempo real (Socket.io)

Videollamadas

• Aleatorias
• Interactivas

Monetización

• Suscripciones
• Micropagos

Notificaciones

• Push (Firebase)

Moderación

• Reportes manuales

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5. Lógica de matching

Algoritmo basado en:

• Distancia
• Intereses
• Actividad
• Preferencias

Posible mejora futura:

• Machine Learning

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6. Modelo de datos (simplificado)

Usuario

User {
  id
  email
  password_hash
  created_at
}

Perfil

Profile {
  user_id
  name
  age
  height
  orientation
  preferences
}

Match

Match {
  user1_id
  user2_id
  created_at
}

Mensaje

Message {
  id
  sender_id
  receiver_id
  content
  timestamp
}

Videollamada

Call {
  id
  user1_id
  user2_id
  start_time
  end_time
}

Evento

Event {
  id
  call_id
  type
  triggered_at
}

Pago

Payment {
  id
  user_id
  amount
  type
  status
}

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7. Sistema de monetización

Micropagos

• Filtros de videollamada (~3 EUR)
• Filtros de chat (~0.50 EUR)
• Matches extra

Suscripciones

Plan	Características
Básico	Funciones limitadas
Intermedio	Más matches
Premium (~20 EUR)	Todo desbloqueado

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8. Seguridad

• JWT (auth)
• OAuth (Google)
• Verificación de edad obligatoria
• Encriptación de contraseñas (bcrypt)
• HTTPS obligatorio (Cloudflare)

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9. Escalabilidad

Estrategia

• Microservicios
• Redis para carga en tiempo real
• Escalado horizontal (Docker)

Futuro

• Kubernetes
• Balanceadores de carga
• Separación de servicios críticos

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10. Testing y calidad

• Tests unitarios (Jest)
• Tests de integración
• CI/CD (GitHub Actions)
• Logs (Winston)
• Monitorización (Prometheus + Grafana)

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11. UX/UI

• Estilo Tinder (minimalista)
• Elementos gamificados
• Tema automático (light/dark según sistema)

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12. API (ejemplo)

Auth

POST /auth/register
POST /auth/login

Usuario

GET /user/profile
PUT /user/profile

Match

POST /match/like
GET /match/list

Chat

WS /chat

Videollamada

WS /call

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13. Despliegue

Stack

• Nginx
• Docker Compose
• PostgreSQL
• Redis
• Mediasoup

Flujo

Cliente -> Cloudflare -> Nginx -> Servicios

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14. Roadmap futuro

• IA para matching
• Filtros avanzados
• Sistema de monedas virtuales
• Moderación automática
• Eventos sociales globales

✅ 15. Conclusión

MatchFlow combina:

• Interacción en tiempo real
• Gamificación
• Monetización escalable

Con una arquitectura preparada para crecer y adaptarse a alta demanda.

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# 🚀 Siguiente paso (muy recomendable)

Si quieres llevar esto a nivel PRO:

Te puedo hacer ahora:

✅ Diagrama visual real (tipo draw.io / arquitectura cloud)  
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Solo dime:  
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