Tu sistema no es lento, lo estás midiendo mal
La mayoría de los problemas de rendimiento se resuelven de la misma manera: añadiendo más CPU, más memoria o escalando horizontalmente. Funciona... pero a menudo es un atajo costoso que oculta el problema real.
La mayoría de los problemas de rendimiento se resuelven de la misma manera: añadiendo más CPU, más memoria o escalando horizontalmente. Funciona... pero a menudo es un atajo costoso que oculta el problema real.
En esta sesión, exploraremos un enfoque práctico para la ingeniería de rendimiento utilizando herramientas de código abierto y métodos reproducibles. En lugar de depender de la intuición o de métricas únicas, como el uso de CPU, desglosaremos cómo caracterizar el comportamiento de la carga de trabajo (patrones de CPU, memoria y E/S), identificar los límites del sistema mediante pruebas de punto de ruptura y medir la eficiencia mediante el coste por unidad de trabajo.
A través de diferentes ejemplos, analizaremos cómo se comportan múltiples cargas de trabajo bajo presión, por qué la latencia media resulta engañosa y cómo detectar el "punto de inflexión" en el que los sistemas comienzan a fallar. También nos sumergiremos en técnicas prácticas de optimización (incluyendo patrones eficientes de uso de memoria, estrategias de caché y vectorización SIMD), mostrando cómo los cambios en el código pueden superar al escalado de la infraestructura.
Te llevarás...
- Un modelo mental claro para comprender el comportamiento de tu carga de trabajo.
- Un marco de trabajo práctico y repetible que puedes aplicar de inmediato para decidir cuándo es necesario escalar... y cuándo es simplemente un gasto innecesario.
¡No olvides traer tu portátil!
Senior Cloud Operations Architect y Technical Account Manager en AWS. Ingeniero informático con amplia experiencia en la administración de sistemas y en operaciones críticas. Su enfoque combina la fiabilidad técnica para mantener sistemas complejos funcionando al máximo rendimiento, con una fuerte capacidad analítica para optimizar la eficiencia y los procesos en la nube.
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Technical Account Manager en AWS. Especialista en operaciones en la nube, infraestructura y modernización de arquitecturas. Su trabajo se centra en ayudar a los equipos de ingeniería a optimizar el rendimiento de sus aplicaciones (especialmente en entornos como Python, Java o Go), asegurando cargas de trabajo resilientes y eficientes a gran escala.
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