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Introducción al problema del almacenamiento en caché de consultas

Recientemente, en nuestro canal de Slack, se desató una discusión sobre el aumento de los costes en la búsqueda AI. Uno de los desarrolladores compartió que los gastos por las consultas a la modelo habían aumentado considerablemente, y esto se había convertido en un problema serio para el presupuesto. Sabíamos que teníamos que actuar para mejorar la situación.

Contexto: por qué es importante

Los costes de la búsqueda AI son un tema que afecta no solo al equipo de desarrolladores, sino a toda la empresa. El aumento de los gastos amenaza no solo nuestra rentabilidad, sino también las oportunidades para futuras inversiones en el desarrollo del producto. Si no logramos optimizar estos costes, esto podría afectar nuestra competitividad en el mercado.

Problema en detalle

El problema concreto era que muchas consultas a la búsqueda AI eran repetitivas. Por ejemplo, un mismo usuario podía hacer preguntas similares varias veces en un corto periodo de tiempo. Esto llevaba a un uso ineficiente de los recursos, gastando dinero en los mismos cálculos. Además, el tiempo de respuesta a las consultas aumentaba, lo que afectaba negativamente la experiencia del usuario.

Primeros pasos: qué intentamos

Como primera solución, decidimos simplemente aumentar la capacidad de los servidores para manejar el creciente número de consultas. Sin embargo, esto solo agravó la situación, ya que el coste de los recursos continuaba aumentando. También consideramos la posibilidad de optimizar el propio modelo, pero esto requería una inversión significativa de tiempo y dinero. Finalmente, nos dimos cuenta de que necesitábamos buscar enfoques alternativos y decidimos considerar el almacenamiento en caché de consultas.

Enfoque técnico: implementación del almacenamiento en caché

Implementamos un sistema de almacenamiento en caché que guarda los resultados de las consultas durante un tiempo determinado para evitar llamadas repetidas al modelo. Esto nos permitió reducir la carga sobre los recursos computacionales y disminuir los gastos. Los cambios principales fueron los siguientes:

class Cache:
    def __init__(self):
        self.cache = {}

    def get(self, key):
        return self.cache.get(key)

    def set(self, key, value, ttl):
        self.cache[key] = value
        # Establecer un temporizador para la caducidad

Cambios en el producto

Después de implementar el almacenamiento en caché, notamos una mejora significativa en el rendimiento del sistema. El tiempo de respuesta a las consultas se redujo y los costes de computación disminuyeron en un 30%. Esto nos permitió mejorar la experiencia del usuario y reducir el coste de la búsqueda AI, lo que a su vez tuvo un impacto positivo en nuestro /pricing.

Lecciones aprendidas

• El almacenamiento en caché puede reducir significativamente los costes de computación si se implementa correctamente.
• No siempre aumentar los recursos es la solución adecuada para la escalabilidad.
• Es importante analizar y entender el comportamiento de los usuarios para una optimización efectiva.

Qué significa esto para los candidatos

Para los profesionales que buscan trabajo en nuestro equipo, esto significa que valoramos las soluciones prácticas y el deseo de optimizar. Buscamos personas dispuestas a participar en la mejora del rendimiento y la reducción de costes. Si deseas trabajar en un equipo que valora los enfoques prácticos, esperamos tus solicitudes en /jobs.

Qué significa esto para los reclutadores

Para los reclutadores, es importante entender que estamos trabajando activamente en la optimización de procesos y buscamos candidatos que puedan ofrecer ideas frescas. Nuestro equipo está abierto a nuevos enfoques y tecnologías, lo que nos hace atractivos para profesionales talentosos.

Próximos pasos

Seguimos monitorizando el rendimiento del sistema y planeamos implementar algoritmos de almacenamiento en caché más complejos que nos ayuden a reducir aún más los costes. Si tuviéramos que rehacer algo, dedicaríamos más tiempo a analizar el comportamiento de los usuarios en las primeras etapas. Sin embargo, estamos seguros de que hemos elegido la dirección correcta y que el trabajo futuro dará sus frutos. ---