Contexto: teníamos 3 días para salvar la MEP de una API central en un programa de migración. La API presentaba latencias críticas que impedían la puesta en producción: CPU de MongoDB saturado, picos de conexiones de 400 a 1500, errores elevados y consultas que superaban los 30 segundos. En tres días, el objetivo fue pasar de una latencia media de 3.15 segundos a 233 milisegundos manteniendo la estabilidad y la confiabilidad.

Resumen de la estrategia: seguí una aproximación en 3 fases basada en el marco Cynefin y en el ciclo Probe Sense Respond. El trabajo combinó pruebas de carga, observabilidad, ajustes de infraestructura y refactorización de código, apoyados por agentes IA para acelerar análisis repetitivos.

Fase 1 elegir la estrategia: antes de ejecutar pruebas de carga se realizó una revisión de código y mapeo de la base de datos para detectar anti patterns y ganar quick wins. Identificamos que la situación era compleja: muchos factores interconectados que requerían experimentar para entender efectos secundarios. La decisión fue aplicar ciclos cortos Probe Sense Respond para aprender rápido y actuar.

Fase 2 activar lazo Probe Sense Respond: Ciclo 1 situar el problema Probe pruebas con un perfil simple hasta 500 usuarios virtuales Sense errores 504, conflictos en escrituras por reutilizar ids, consultas sin índices Respond crear índices en campos críticos, randomizar identificadores, preparar un entorno de preproducción dedicado Resultado no explotable por muchos errores

Ciclo 2 definir baseline Probe ejecutar la prueba corregida en el entorno dedicado Sense primeras métricas fiables aunque latencia alta Resultado baseline 101 reqs por segundo, 2.56% errores, P99 9.9s, media 3.15s Respond ajustar autoscaling kubernetes y aumentar replicas

Ciclo 3 scaling horizontal Probe nueva prueba Sense pods saturan antes de que el autoscaler responda Resultado 82 reqs por segundo, 4.17% errores, P99 12.3s Conclusión añadir replicas sin más aumentó las conexiones concurrentes a MongoDB y generó más contenciones Respond aumentar recursos CPU y RAM por pod

Ciclo 4 scaling vertical Probe nueva prueba Sense se observan OOM y reinicios frecuentes Resultado 162 reqs por segundo, 0.68% errores, P99 5.86s, media 1.58s Mejora del 60 por ciento en throughput y reducción de errores del 73 por ciento pero latencia aún alta Respond optimizar consultas cambiar $lookup por consultas concurrentes con merge a nivel aplicativo refactorizar bucles O n cuadrado a O n con mapas y diccionarios ajustar write concern a w 1 primary only y solucionar patrones N 1 mediante batch con $in

Ciclo 5 optimización de código Probe nueva prueba Sense profiling de MongoDB revela $lookup costosos y patrones N 1 Resultados finales 200 reqs por segundo, errores próximos a 0, P99 0.67s, media 233ms El rendimiento se dobló respecto a la baseline y la P99 cayó de 9.9s a 0.67s

Salir del ciclo Probe Sense Respond Saber cuándo parar fue clave: los resultados alcanzaron los SLOs definidos y el sistema pasó de complejo a complicado según Cynefin lo que significa que las siguientes optimizaciones serían previsibles. Sin datos de producción, continuar hubiera sido optimización prematura.

Lecciones prácticas medir antes y después de cada cambio el escenario de prueba debe ser representativo tratar la infraestructura el código y la base de datos como un único sistema dominar métricas de Kubernetes y profiling de MongoDB usar herramientas de carga y observabilidad y apoyarse en agentes IA para acelerar tareas repetitivas sin delegar decisiones críticas en ellos y definir criterios de parada con SLOs para evitar sobreoptimizar.

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