El contexto: una herramienta educativa de código abierto diseñada para estudiantes de anatomía necesitaba mantener los datos totalmente abiertos y versionados en GitHub mientras permitía a profesores sin conocimientos técnicos editar archivos JSON e imágenes directamente. Adoptamos el enfoque GitHub como base de datos, almacenando manifestos y ficheros de contenido en una rama de datos pública y sirviéndolos originalmente desde la API Raw de GitHub. Esta solución facilitó las contribuciones, pero reveló un reto de ingeniería conocido como problema de N más 1 en las peticiones.

El problema: latencia y límites de peticiones. En la arquitectura inicial el cliente o un servidor ligero descargaba primero el manifiesto y luego lanzaba una petición HTTP por cada elemento para obtener metadatos e imágenes. Para conjuntos como la pelvis ósea esto significaba decenas de peticiones simultáneas a raw.githubusercontent.com. El efecto visible fue una interfaz que cargaba elementos de forma progresiva y la aparición rápida de errores 403 Forbidden cuando se superaban los límites de peticiones no autenticadas de GitHub. A medida que el número de estudiantes crecía, la solución dejó de ser sostenible.

La solución que implementamos fue un cache caliente en el servidor. Rediseñamos el backend Node.js para desplazar la carga a la fase de arranque: al iniciar el servidor realizamos una única descarga masiva del manifiesto y de todos los ficheros constituyentes, parseamos y compilamos un índice en memoria que sirve todas las búsquedas y consultas subsiguientes. Con este cambio la carga de la API pasa de N peticiones por interacción de usuario a 1 petición por despliegue del servidor.

Detalles de la estrategia. Durante el arranque el servidor entra en un estado de calentamiento y recorre la estructura de datos de GitHub una sola vez. Los ficheros se normalizan y se guardan en un objeto JavaScript en memoria optimizado para búsquedas y navegación. Todas las rutas de búsqueda, autocompletar y menús se atienden desde ese índice en memoria. Opcionalmente se puede programar una recarga periódica o una invalidación basada en webhooks para mantener los datos sincronizados sin reintroducir la avalancha de peticiones.

Resultados prácticos. Eliminamos los errores por límites de GitHub al reducir las peticiones a una por despliegue. Las respuestas de búsqueda pasaron a ser sub 100 ms al servirse desde memoria. La aplicación ganó resiliencia frente a caídas temporales de GitHub, ya que los usuarios siguieron trabajando con la copia en caché. Además esta arquitectura mantuvo la experiencia de contribución basada en ficheros en GitHub sin sacrificar la disponibilidad y el rendimiento para estudiantes.

Recomendaciones para equipos que trabajen con fuentes de datos estáticas y lecturas intensivas: no dejen que el cliente haga fetch directo de cada recurso. Introduzcan una capa de cache en el servidor lo antes posible, consideren estrategias de warming al inicio, y combinen recargas programadas con webhooks para actualizaciones en caliente. Para proyectos distribuidos y colaborativos, esta técnica preserva la accesibilidad de los datos a colaboradores no técnicos y a la vez ofrece una experiencia de usuario profesional.

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En resumen, la combinación de un modelo abierto de datos en GitHub con una capa de cache cálido en el servidor permite conservar la experiencia colaborativa sin pagar el precio del rendimiento. Implementar esta estrategia tempranamente es una inversión de bajo riesgo y alto impacto para cualquier aplicacion centrada en lecturas que quiera escalar de forma confiable.