Introducción: temporada pico y el reto por delante

La temporada de viajes llegó y la presión sobre nuestro sistema aumentó hasta 8 a 10 veces el tráfico habitual. Como responsable técnico en Q2BSTUDIO, empresa dedicada a desarrollo de software y aplicaciones a medida, abrí el tablero de control y noté inmediatamente la latencia: cada clic disparaba oleadas de peticiones que amenazaban con convertir tablas analíticas en bombas de CPU y memoria. Si no interveníamos, el servidor terminaría en OOM y la experiencia de usuario sufriría gravemente.

Investigando el frontend: la punta del iceberg

Con F12 activo vi cientos de requests pidiendo tablas completas de clientes, transacciones y pagos. El dashboard intentaba recalcular todo en tiempo real. Aplicamos lazy loading para datos no críticos, cacheamos temporalmente tablas en localStorage y aceptamos una ligera pérdida de suavidad en la UX. El tablero respondió mejor y el backend sintió alivio, pero esto solo resolvía la punta del iceberg.

Investigando el backend: donde verdaderamente reside la presión

Al revisar logs, activar APM y perfilar consultas, descubrimos endpoints que recomputaban métricas pesadas en tablas masivas en cada carga. Las consultas de solo lectura estaban sin optimizar y saturaban CPU y RAM. Empezamos a precomputar métricas y almacenarlas en Redis, asumiendo unos minutos de retraso en datos en favor de estabilidad. Fue un claro trade off entre frescura y supervivencia del sistema.

CQRS y consultas de solo lectura: solución a largo plazo

Escalar MySQL con réplicas y más RAM no fue suficiente. Implementamos CQRS separando escrituras y lecturas y usamos OpenSearch para consultas intensivas de lectura. La sincronización fue compleja y aumentó la complejidad del sistema, pero el dashboard dejó de producir picos salvajes de CPU y memoria. Más servicios en el stack significaron más monitoreo, pero las tablas pesadas ahora corrían con fluidez.

Precomputar el dashboard: sacrificando tiempo real

Las tablas analíticas críticas se precomputaron y se almacenaron en Redis. En la temporada pico los gráficos podían quedarse unos minutos atrás, pero el rendimiento se mantuvo. Las exportaciones y consultas pesadas devolvían datos casi instantáneos desde Redis, la CPU bajó de 95% a 60% y la memoria se estabilizó. Aceptar retrasos pequeños fue la decisión que mantuvo el servicio en pie.

Promesa de caché, request coalescing y prewarming

Para evitar que múltiples peticiones concurrentes rompieran Redis o la base de datos implementamos Cache Promise y request coalescing, de forma que varias solicitudes se coalescaban y solo una golpeaba el origen. Además programamos jobs de pre-warming para cargar cachés en periodos de baja carga. El backend soportó 8 a 10 veces más tráfico sin colapsar.

Priorización de peticiones y consultas selectivas

Algunas exportaciones en Excel y consultas analíticas solían bloquear operaciones críticas. Introdujimos bulkhead y priorización de peticiones para atender primero lo esencial. Procesamos grandes exportaciones por lotes y consultamos solo los campos necesarios para evitar OOM. La integridad en tiempo real se vio parcialmente sacrificada, pero la experiencia de usuario crítica se mantuvo estable.

Monitoreo y alertas: mejor prevenir que lamentar

Implementamos monitoreo continuo de CPU, memoria, hits de Redis, latencia de OpenSearch y tasas de éxito y fallo en peticiones. Las alertas por umbrales nos avisaban antes de que el sistema fallara, permitiendo intervenciones oportunas y evitando esperar a un crash para reaccionar.

Chaos testing y pruebas de carga

Antes del pico realizamos pruebas de carga y chaos testing rompiendo deliberadamente servicios. Detectamos puntos de fallo como cachés redundantes, colas acumuladas y posibles deadlocks en listeners de sincronización. Estas pruebas nos permitieron preparar planes de rollback, ajustar tamaños de lote y aumentar réplicas cuando fue necesario.

Despliegue y hotfix en horas pico

Durante un pico nocturno un bug en las métricas precomputadas aumentó la latencia. Aplicamos un hotfix en producción desplegando paso a paso y monitorizando Redis y OpenSearch. Fue tenso, pero la rapidez y la visibilidad del sistema nos permitieron estabilizar todo sin afectar a los usuarios.

Conclusiones y lecciones aprendidas

Salvando el sistema aprendimos que la preparación es clave: monitoreo, alertas, pruebas de carga, chaos testing y pre-warming de cachés marcan la diferencia. Es fundamental encontrar la causa raíz de los problemas en lugar de parchear síntomas. No existe solución perfecta, cada elección implica compromisos: sacrificar algo de UX, aceptar retrasos en tiempo real o asumir mayor complejidad operativa. En Q2BSTUDIO combinamos experiencia en software a medida, aplicaciones a medida, inteligencia artificial y ciberseguridad para diseñar estrategias que priorizan la disponibilidad y la experiencia de usuario.

Cómo Q2BSTUDIO puede ayudar

Si tu empresa necesita arquitecturas resilientes, en Q2BSTUDIO ofrecemos servicios de desarrollo personalizados y soluciones cloud. Podemos diseñar desde sistemas con CQRS y caches distribuidas hasta pipelines de datos con OpenSearch y Redis, todo integrado con prácticas de ciberseguridad y automatización. Conoce nuestro enfoque en desarrollo de aplicaciones y software a medida y nuestras opciones de servicios cloud aws y azure para escalar de forma segura.

Palabras clave y servicios

Q2BSTUDIO es especialista en aplicaciones a medida, software a medida, inteligencia artificial, ciberseguridad, servicios inteligencia de negocio, ia para empresas, agentes IA y power bi. Si buscas resiliencia bajo carga, optimización de consultas, o integrar agentes IA y herramientas de Business Intelligence como Power BI, te ayudamos a planificar y ejecutar la estrategia adecuada para sobrevivir a cualquier temporada pico.