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Quando pensamos em aplicações que precisam suportar milhões de requisições por minuto, cada camada da stack deve estar otimizada. No frontend, usar técnicas como lazy loading, cache de componentes e otimizações de bundle ajuda a reduzir o tempo de resposta.
No backend, o uso de caching inteligente, balanceamento de carga, auto scaling e uma arquitetura de microserviços bem estruturada fazem toda a diferença. Além disso, a escolha do banco de dados e a implementação de índices otimizados podem evitar gargalos. A decisão fica mais saudável quando o time consegue medir o impacto depois.
Um ponto que costuma passar batido é o impacto do CDN e gateways na redução da latência e na distribuição da carga. Tudo isso, aliado a uma estratégia de monitoramento contínuo, garante maior resiliência e performance. 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 isso, o recorte precisa considerar manutenção, validação e caminho de volta.
No seu time, vocês já aplicam alguma dessas estratégias? Qual foi a maior dificuldade ao escalar uma aplicação assim?
Concordo, Wesley. Aqui, usamos Redis pra cache de requisições mais pesadas. Mas o segredo é entender bem o ciclo de vida dos dados pra evitar invalidar cache demais ou de menos.
No meu time, a maior dor é sempre o cache no backend. Se não tiver bem ajustado, o sistema fica lento rápido. Como vocês fazem esse controle na prática?
Outra coisa que pega no dia a dia é o balanceamento de carga. Se não tiver bem configurado, o backend fica sobrecarregado e a latência sobe. Já passaram por isso?
ahahaha