Arquitectura y backend sostenible

Por qué la complejidad de un algoritmo acaba siendo energía, memoria y hardware

• Energía es potencia por tiempo: el tiempo de CPU es el que manda
• La notación O grande, leída en vatios
• Memoria, estructuras de datos y lenguajes
• Dónde merece la pena optimizar

Esquemas, índices y consultas que no hacen trabajar al servidor de más

• Por qué la base de datos suele ser el cuello de botella
• Tipos de datos ajustados y esquemas con criterio
• Índices: cuándo ayudan y cuándo estorban
• Consultas que no leen de más, en MySQL y en Elasticsearch

Enviar sólo lo necesario, comprimido y en el formato adecuado

• El coste de cada byte, en los tres extremos del viaje
• Adelgazar las respuestas: campos, compresión y formato
• HTTP/2, HTTP/3 y conexiones reutilizadas
• REST frente a gRPC: cuándo compensa cada uno

No calcular dos veces lo que ya se sabe, y saber cuándo olvidarlo

• Qué es una caché y por qué ahorra trabajo
• Las capas: navegador, CDN, aplicación y base de datos
• Tiempo de vida, invalidación y tasa de aciertos
• Cuándo la caché gasta más de lo que ahorra

Procesos en segundo plano que trabajan cuando hace falta, cuanto hace falta y a la hora más limpia

• El trabajo que nadie ve: cron, colas y procesos en segundo plano
• Sondeo frente a eventos
• Procesar por lotes y sólo lo que ha cambiado
• Elegir la hora: evitar picos y buscar electricidad limpia