Consideraciones de Arquitectura para Implementar Cache en Azure

¿Cuáles son las consideraciones para implementar caché?

Implementar caché en una arquitectura distribuida presenta varios desafíos y decisiones críticas. El caché es una herramienta poderosa que, cuando se usa adecuadamente, puede mejorar significativamente el rendimiento de una aplicación. A continuación, exploramos las consideraciones más importantes en el uso de caché, enfocándonos en Azure for Redis Cache.

¿Qué es caché privado y caché compartido?

La clasificación básica del caché refiere a privado o compartido, y la elección depende de las necesidades de la aplicación:

• Caché privado: Cada instancia de una aplicación tiene su propio caché. Es una opción preferible en arquitectura de microservicios ya que fomenta el desacoplamiento. Ventajas:

  • Permite que cada módulo, o servicio, tenga un caché adecuado para sus necesidades específicas.
  • Mejora la resiliencia, ya que si un caché falla, solo afecta a su microservicio o módulo respectivo, manteniendo el resto de la aplicación funcional.

• Caché compartido: Varias instancias comparten un mismo caché. Proporciona simplicidad en la gobernabilidad y el mantenimiento de la infraestructura. Ventajas:

  • Reduce la complejidad en el monitoreo y manejo al tener menos instancias de caché.
  • Ideal para pequeños servicios o aplicaciones que usan el caché esporádicamente.

¿Cuándo es obligatorio usar caché?

Para aplicaciones de línea de negocio, usar caché es esencial. La razón principal es evitar ralentizaciones, que pueden causar frustración en el usuario y resultar en gases críticos de rendimiento. El caché también ayuda a manejar latencias en base de datos al descartar la necesidad de consultas costosas cada vez.

¿Cómo cachear datos de forma efectiva?

Cachear de manera efectiva implica conocer tanto los patrones de uso de datos como las características particulares de los datos. Aquí te presentamos algunos enfoques:

• Onload vs Ondemand:

  • Onload implica cargar todo el caché cuando la aplicación inicia, lo que puede llevar a largas latencias durante la carga y problemas de escalabilidad.
  • Ondemand (o Lazy load) carga los datos solo cuando se necesitan, más eficiente para aplicaciones que requieren escalar rápidamente.

• Análisis de patrones de uso: Determinar qué usuarios o módulos necesitan cachés particulares y ajustar en consecuencia, posibilitaría una estrategia óptima de cacheo.

• Datos inmutables o poco mutables: Datos infrecuentemente actualizados pueden beneficiarse de cachés que refrescan raramente. Ejemplo: una tabla de países, que casi nunca cambia.

• Actualización en background: Útil cuando un evento específico necesita cambiar el caché de inmediato, sin esperar a un ciclo de actualización programado.

• Estructuras de datos divididas: Mantener solamente lo necesario en caché. Si un módulo solo necesita ciertas columnas de una tabla grande, mantener esas columas en un caché privado.

• Caché de cómputo: Almacenar resultados de cálculos especialmente intensivos en caché. Es una optimización potente que evita recomputar resultados invariables.

¿Cómo realizar pruebas de rendimiento y escalabilidad?

La única forma de entender realmente cómo rendirá una arquitectura de caché es probándola en entornos de producción. Pese a lo preparada que esté una aplicación mediante pruebas de desarrollo, las condiciones de producción suelen ser impredecibles:

1. Despliegues controlados: Usa cachés privados para realizar pruebas con cambios graduales, midiendo el impacto de esos cambios.
2. Monitoreo y ajuste constante: Asegurar que la aplicación sigue obteniendo el rendimiento esperado y ajustando donde fuera necesario.

Implementar caché correctamente es un arte y una ciencia. Considera cada una de las decisiones buenas prácticas aquí mencionadas para optimizar tu aplicación y proporciona la fluidez que los usuarios finales esperan. Recuerda, la documentación exhaustiva y un equipo interdisciplinario son claves en este proceso para un resultado exitoso. ¡Buen trabajo y sigue aprendiendo!