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Quando construímos funções na nuvem que dependem de chamadas externas, a preocupação com latência e custos é real. No caso do Google Directions API com Axios, por exemplo, o desafio não é só fazer a requisição, mas garantir que o processamento seja eficiente.
Uma abordagem prática que já ajuda bastante é usar cache local ou cache distribuído, dependendo do volume de requisições. Assim, evita-se fazer chamadas desnecessárias à API, reduzindo latência e custos. A decisão fica mais saudável quando o time consegue medir o impacto depois. Sem esse critério, a solução pode parecer simples no começo e cara no suporte.
Outro ponto importante é tratar erros de forma inteligente, evitando que quedas na API externa causem rollback ou falhas completas na sua função. Além disso, configurar timeouts adequados no Axios evita que sua função fique travada por tempo demais. Sem esse critério, a solução pode parecer simples no começo e cara no suporte. O valor aparece melhor quando operação, produto e engenharia olham para o mesmo risco.
Por fim, a documentação do seu código e a estrutura de retries podem ajudar na manutenção e na escalabilidade. Você já costuma pensar nisso na hora de montar sua arquitetura de funções na nuvem? O valor aparece melhor quando operação, produto e engenharia olham para o mesmo risco. Por isso, o recorte precisa considerar manutenção, validação e caminho de volta. Esse contexto ajuda a separar ganho real de novidade difícil de sustentar. A decisão fica mais saudável quando o time consegue medir o impacto depois.
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