Cómo Optimizar la Transferencia de Datos en API Gateway

¿Quieres reducir los costes y mejorar el rendimiento de tus APIs en Amazon API Gateway? Aquí tienes un resumen rápido de cómo lograrlo:

• Activa la compresión de datos: Reduce el tamaño de las respuestas hasta un 90% para ahorrar costes y mejorar la velocidad. Configura minimumCompressionSize para habilitarla.
• Elige la API adecuada: Cambiar de REST API a HTTP API puede ahorrar hasta un 71% en costes si no necesitas funciones avanzadas.
• Usa integraciones directas con AWS: Conecta API Gateway directamente a servicios como DynamoDB o S3 para simplificar la arquitectura y reducir gastos.
• Optimiza los parámetros y formatos de datos: Minimiza el tamaño de las solicitudes y respuestas eliminando parámetros innecesarios y aplicando transformaciones inteligentes.
• Monitorea y ajusta constantemente: Configura alertas en CloudWatch y analiza los costes con AWS Cost Explorer para mantener el control.

Comparativa rápida de APIs HTTP y REST:

Conclusión: Optimizar API Gateway no solo reduce costes, sino que mejora el rendimiento y la experiencia del usuario. Empieza con estos pasos y adapta según tus necesidades.

Configuración de la Compresión de Payload

La compresión de payload es una técnica eficaz para reducir costes y acelerar las respuestas de tu API. Puede disminuir el tamaño de los datos entre un 70 % y un 90 % en formatos basados en texto como JSON y XML. Aquí te mostramos cómo configurarla.

Activación de la Compresión Integrada

API Gateway ofrece compresión integrada que puedes activar fácilmente. Este servicio es compatible con los algoritmos deflate, gzip e identity. Para habilitar esta funcionalidad, debes configurar la propiedad minimumCompressionSize.

Cómo activarla:

• Define minimumCompressionSize en un rango de 0 a 10.485.760 bytes (10 MB).
• Si lo configuras en 0, todas las respuestas serán comprimidas.
• Despliega la API y verifica que el cliente incluya el encabezado Accept-Encoding.

Sin embargo, Amazon API Gateway advierte en su documentación oficial:

"Comprimir datos de tamaño pequeño podría aumentar el tamaño final de los datos. Además, la compresión en API Gateway y la descompresión en el cliente podrían aumentar la latencia general y requerir más tiempo de computación. Deberías ejecutar casos de prueba contra tu API para determinar un valor óptimo."

Ahora exploraremos cómo personalizar la compresión para casos específicos.

Implementación de Compresión Personalizada

Si utilizas HTTP APIs, puedes optar por compresión personalizada en tus funciones Lambda, lo que te permite ajustar el algoritmo y los parámetros según tus necesidades.

En marzo de 2023, Anand Gupta demostró esta técnica al desarrollar dos endpoints de API con AWS API Gateway, Lambda, Node.js y zlib. Los resultados fueron sorprendentes: una respuesta sin comprimir de 2,79 MB se redujo a solo 13,33 KB utilizando GZIP.

Pasos para implementar:

Al implementar compresión personalizada en Lambda, debes:

• Comprimir los datos de respuesta.
• Convertirlos a una cadena Base64.
• Establecer isBase64Encoded: true en la respuesta.
• Configurar el encabezado Content-Encoding correspondiente.

Este enfoque te permite optimizar la compresión según el algoritmo y la configuración que elijas.

Amazon API Gateway también señala:

"API Gateway permite que tu cliente llame a tu API con payloads comprimidos usando una de las codificaciones de contenido soportadas. Por defecto, API Gateway soporta la descompresión del payload de solicitud del método. Sin embargo, debes configurar la API para comprimir el payload de respuesta."

Un detalle importante es que, cuando el payload de respuesta está comprimido, solo se factura el tamaño de los datos comprimidos para la transferencia. Para optimizar los resultados, habilita la compresión selectivamente para formatos basados en texto como JSON, XML y HTML. Evita comprimir formatos ya comprimidos, como imágenes o vídeos, ya que esto podría aumentar tanto el tamaño final como el tiempo de procesamiento.

Selección del Tipo de API Correcto

Elegir el tipo de API adecuado en API Gateway no solo puede mejorar el rendimiento, sino también reducir costes de manera significativa. Por ejemplo, en algunos casos, puedes ahorrar hasta un 71 % en gastos. Así como la compresión reduce el tamaño de los payloads, seleccionar la API correcta optimiza la eficiencia y disminuye los costes. A continuación, te explicamos cómo se comparan estas APIs y en qué casos conviene cambiar de una a otra.

HTTP API vs. REST API

Las HTTP APIs ofrecen funcionalidades básicas a un coste más bajo, mientras que las REST APIs añaden características avanzadas. Si estás trabajando con aplicaciones sin servidor, las HTTP APIs son una opción más económica. Por ejemplo, para las primeras 300 millones de solicitudes al mes, el coste es de 1,00 € por millón en HTTP API frente a 3,50 € por millón en REST API. Esta diferencia se mantiene incluso a medida que crece el volumen de solicitudes:

Las REST APIs incluyen funcionalidades avanzadas como caché, transformación del cuerpo de las solicitudes, logs de ejecución y trazado con AWS X-Ray. Por otro lado, las HTTP APIs ofrecen despliegues automáticos, integraciones privadas con Application Load Balancers y autorización nativa mediante JSON Web Token (JWT).

¿Cuál elegir?

• Opta por REST API si necesitas características como claves de API, limitación por cliente, validación de solicitudes, integración con AWS WAF o endpoints privados.
• Elige HTTP API si no necesitas esas funcionalidades avanzadas y buscas una solución más económica.

Migración de REST API a HTTP API

Si tu proyecto no requiere todas las características avanzadas de REST API, migrar a HTTP API puede simplificar tu arquitectura y reducir costes. Sin embargo, este cambio debe hacerse con cuidado, evaluando qué funcionalidades realmente utilizas. Antes de migrar, asegúrate de que las características que necesitas estén disponibles en HTTP API.

Pasos para la migración:

• Exporta la definición OpenAPI de tu REST API e impórtala en tu HTTP API.
• Configura el payload del evento en la versión 1.0 si estás migrando código desde API Gateway v1.
• Reconfigura CORS: las HTTP APIs tienen una configuración CORS global, mientras que las REST APIs requieren configuraciones a nivel de método.

Una vez completada la migración técnica, realiza pruebas exhaustivas para asegurarte de que todas las funciones de la API funcionan correctamente. Además, actualiza los clientes con la nueva URL de la API. Si tu proyecto actual no utiliza completamente las funcionalidades avanzadas de REST API, migrar a HTTP API puede ser una decisión acertada.

Métodos de Optimización del Formato de Datos

El formato en el que se transmiten los datos influye directamente en el rendimiento y los costes de operación. Ajustar estos formatos no solo reduce el tamaño de las transferencias, sino que también acelera las respuestas. Aquí exploraremos técnicas clave como el uso de Velocity Template Language (VTL) y la optimización de parámetros de consulta.

Uso del Velocity Template Language (VTL)

El Velocity Template Language es un motor de plantillas integrado en Amazon API Gateway que permite realizar transformaciones en los datos JSON o XML, modificar parámetros de solicitudes y cabeceras, reestructurar respuestas e incluso manejar lógica condicional. Todo esto sin necesidad de recurrir a recursos adicionales.

Este enfoque mejora el rendimiento al eliminar arranques en frío de funciones Lambda y reducir el tráfico de red. Además, VTL incluye funciones de escape y sanitización para proteger contra ataques de inyección. A través de objetos como $input, $context, $util y $stageVariables, se puede acceder a datos de la solicitud y manejar transformaciones de manera eficiente.

Casos prácticos:

Algunos ejemplos muestran cómo VTL se utiliza para implementar paginación de productos o validar pedidos en DynamoDB. Estas aplicaciones no solo optimizan parámetros, sino que también reducen la latencia.

"Lo que al principio parecía un lenguaje de plantillas complejo se ha convertido en una de nuestras herramientas más valiosas para la optimización de APIs. La clave fue entender no solo cómo usarlo, sino cuándo usarlo." - Sarah, Desarrolladora Principal

Consejos para empezar con VTL:

Comienza con transformaciones simples y documenta los patrones que uses. Ten en cuenta que API Gateway tiene límites: las plantillas no pueden superar los 300 KB y el tiempo de procesamiento está limitado a 29 segundos en REST APIs. Este enfoque contribuye a minimizar el tamaño de los datos y mejorar la velocidad de respuesta, objetivos esenciales en la optimización de API Gateway.

Reducción de Parámetros de Consulta

Un exceso de parámetros en las consultas puede ralentizar la API y aumentar el tamaño de las transferencias. Además, URLs demasiado largas complican la depuración y pueden exponer información sensible, ya que son visibles para intermediarios.

Por ello, es fundamental gestionar y simplificar los parámetros de solicitud.

Formas de optimizar parámetros:

• Si los parámetros son constantes en todos los endpoints, utiliza cabeceras.
• Para parámetros dinámicos específicos de algunos endpoints, usa cadenas de consulta.
• En parámetros de tipo array, emplea formatos como /authors?name[]=kay&name[]=xing o repite el nombre del parámetro: /authors?name=kay&name=xing.
• Para estructuras tipo mapa, usa el carácter .: /articles?age.gt=21&age.lt=40.
• Si la URL es demasiado larga, considera mover los parámetros al cuerpo de la solicitud con un método POST.

Tipos de parámetros y cuándo usarlos:

Los parámetros de ruta son ideales para datos jerárquicos, mientras que los parámetros de consulta funcionan mejor para valores independientes. Reducir los nombres de los parámetros también ayuda a acortar el tamaño de las URLs.

API Gateway puede validar parámetros de solicitud, evitando llamadas innecesarias a funciones Lambda, y transformar estos parámetros mediante plantillas de mapeo. Analizar los patrones de uso de la API te permitirá identificar qué parámetros son imprescindibles y cuáles pueden eliminarse o simplificarse. Esta práctica es clave para optimizar la experiencia de los usuarios y mejorar el rendimiento general.

Conexiones Directas con Servicios AWS

Para optimizar el rendimiento y reducir costes, es clave aprovechar las conexiones directas con servicios de AWS. Un ejemplo claro es el uso de API Gateway como proxy directo para servicios como DynamoDB y S3, eliminando la necesidad de funciones Lambda intermedias y simplificando la arquitectura.

Configuración de Proxy de Servicio Directo

Configurar un proxy directo requiere permisos adecuados en IAM. Además, es esencial emplear plantillas de mapeo para adaptar las solicitudes y respuestas de servicios como DynamoDB y S3.

Integración con DynamoDB:

Un ejemplo práctico es implementar una sección de comentarios públicos en un sitio web. Con API Gateway actuando como proxy de DynamoDB, se puede gestionar esta funcionalidad sin necesidad de servidores adicionales. Por ejemplo:

• Publicar comentarios: El recurso /comments con el método POST puede actuar como proxy para la API PutItem de DynamoDB. El cuerpo de la solicitud incluye campos como pageId, userName y message, que se procesan mediante esta plantilla de mapeo:

{
  "TableName": "Comments",
  "Item": {
    "commentId": {
      "S": "$context.requestId"
    },
    "pageId": {
      "S": "$input.path('$.pageId')"
    },
    "userName": {
      "S": "$input.path('$.userName')"
    },
    "message": {
      "S": "$input.path('$.message')"
    }
  }
}

• Obtener comentarios: El recurso /comments/{pageId} con el método GET puede usar esta plantilla para recuperar comentarios específicos:

{
  "TableName": "Comments",
  "IndexName": "pageId-index",
  "KeyConditionExpression": "pageId = :v1",
  "ExpressionAttributeValues": {
    ":v1": {
      "S": "$input.params('pageId')"
    }
  }
}

Integración con Amazon S3:

Para operaciones de almacenamiento, API Gateway puede integrarse directamente con Amazon S3. Por ejemplo, se pueden exponer funciones como:

• Listar buckets (mediante GET en el recurso raíz).
• Consultar objetos en un bucket (usando GET en un recurso que represente una carpeta).
• Descargar objetos (a través de GET en un recurso que represente un archivo específico).

API Gateway redirige las solicitudes a Amazon S3 utilizando un patrón de ruta como s3-host-name/bucket/key. Además, para gestionar archivos binarios, es necesario registrar los tipos de medios relevantes en la propiedad binaryMediaTypes de la API.

Permisos necesarios:

Es fundamental asignar políticas IAM adecuadas al rol asociado a API Gateway para permitir acciones específicas en servicios de AWS.

Uso de Step Functions

Para flujos de trabajo más complejos, API Gateway puede integrarse con AWS Step Functions. Este servicio permite orquestar microservicios y automatizar tareas como verificaciones de seguridad o validaciones. API Gateway puede activar flujos de trabajo de Step Functions mediante solicitudes HTTP.

Tipos de flujos de trabajo:

• Express Workflows: Ideales para cargas de trabajo de alto volumen con tiempos de ejecución inferiores a 5 minutos.
• Standard Workflows: Recomendados para procesos más largos.

En términos de costes, los Express Workflows son más económicos. Por ejemplo, los Standard Workflows cuestan 0,000025 € por transición de estado después de las primeras 4.000 transiciones gratuitas al mes, mientras que los Express Workflows cuestan 1,00 € por millón de solicitudes, más 0,00001667 € por GB-segundo.

Caso práctico:

Thomson Reuters desarrolló una solución para transcodificar vídeos sin servidor utilizando AWS Step Functions y Amazon S3. Este sistema procesa unos 350 clips diarios en 14 formatos diferentes, dividiendo cada vídeo en segmentos de 3 segundos para procesarlos en paralelo y luego ensamblarlos.

Optimización de costes:

Para minimizar gastos, es recomendable:

• Mantener la transferencia de datos dentro de una misma región y zona de disponibilidad.
• Usar CloudFront para almacenar en caché respuestas, reduciendo invocaciones repetidas a API Gateway y Lambda.
• Implementar arquitectura ARM en funciones Lambda, lo que puede mejorar la relación rendimiento-precio en hasta un 34%.
• Optar por la API HTTP de API Gateway, que reduce la latencia hasta un 60% y es más económica: 1,11 € por millón de solicitudes frente a los 3,50 € de la API REST.

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Seguimiento del Rendimiento y Mejoras

Después de implementar las optimizaciones en API Gateway, es fundamental establecer un sistema de monitorización continua. Esto permite identificar problemas de rendimiento y controlar los costes de manera eficiente. Una buena monitorización ayuda a detectar cuellos de botella antes de que afecten a los usuarios y a gestionar mejor el gasto en transferencia de datos.

Configuración de Alertas en CloudWatch

Amazon CloudWatch recopila métricas de API Gateway cada minuto y las almacena durante 15 meses. Estas métricas son clave para configurar alertas que permitan detectar problemas de rendimiento en tiempo real.

Entre las métricas más importantes para supervisar están:

• IntegrationLatency: mide el tiempo entre el envío de la solicitud al backend y la recepción de la respuesta.
• Latency: incluye el tiempo total desde que API Gateway recibe la solicitud hasta que devuelve la respuesta, incluyendo la sobrecarga.
• 4XXError y 5XXError: identifican errores del cliente y del servidor, respectivamente.
• CacheHitCount: indica cuántas solicitudes fueron servidas desde la caché de la API.

Para que las alertas sean efectivas, configura notificaciones con Amazon SNS cuando se superen ciertos umbrales. Por ejemplo, en enero de 2024, una empresa configuró alarmas para errores 401 y 403 en CloudWatch. Esto les permitió detectar cambios en su grupo de usuarios y recibir notificaciones inmediatas sobre problemas de autenticación.

Una vez configuradas las alertas, es igual de importante analizar los costes en detalle utilizando AWS Cost Explorer.

Análisis de Costes con AWS Cost Explorer

AWS Cost Explorer proporciona una visión detallada de los gastos, utilizando los datos de los informes de costes y uso de AWS. Esta herramienta no solo permite identificar tendencias, sino también prever gastos para los próximos 12 meses.

Para analizar los costes específicos de transferencia de datos en API Gateway, utiliza etiquetas de asignación de costes. Por ejemplo, puedes clasificar instancias como de producción o desarrollo con etiquetas como Clave=Entorno y Valor=Producción o Desarrollo. Una vez activadas estas etiquetas (pueden tardar hasta 24 horas), puedes aplicar filtros en Cost Explorer para desglosar los costes por categorías y exportar los datos en formato CSV para un análisis más detallado.

El análisis puede incluir filtros específicos para tipos de uso de EC2, como "Data Transfer – inter-Availability Zone", "Internet (Out)" y "Region to Region (Out)", lo que permite visualizar los costes totales de transferencia de datos. Para reducir estos costes, evita transferencias entre regiones y agrupa las instancias de desarrollo en la misma zona de disponibilidad.

Además, es importante tener en cuenta cómo se calculan los costes de transferencia. Por ejemplo:

• Las APIs HTTP se miden en bloques de 512 KB.
• Las APIs WebSocket se miden en bloques de 32 KB.

Una forma eficaz de reducir los costes de transferencia es utilizar Amazon CloudFront como CDN. Al almacenar en caché las respuestas, CloudFront puede ayudar a disminuir significativamente los gastos.

Resumen y Puntos Principales

Optimizar datos en Amazon API Gateway implica combinar técnicas como compresión, selección adecuada de APIs y una monitorización constante. Estas prácticas no solo reducen costes, sino que también mejoran el rendimiento general de tus APIs.

La compresión de datos es una herramienta clave para reducir el tamaño de las respuestas y disminuir la latencia. Por ejemplo, habilitar la compresión en API Gateway puede reducir el tamaño de las respuestas hasta un 78% y mejorar la latencia en 110 milisegundos, según pruebas realizadas con cargas JSON. Esto no solo mejora la experiencia del usuario, sino que también reduce los costes operativos.

Por otro lado, la selección del tipo de API tiene un impacto directo en la eficiencia y el presupuesto. Las APIs HTTP suelen ser más económicas que las APIs REST, aunque ofrecen menos funcionalidades. Además, las métricas de medición varían: las APIs HTTP se calculan en bloques de 512 KB, mientras que las WebSocket lo hacen en bloques más pequeños de 32 KB.

"API Gateway is often also the most expensive piece of AWS serverless infrastructure, though depending on how it is used and optimized, costs can be kept very low." - Adam Novotný, AWS Presales Consultant, StormIT

Las integraciones directas con servicios de AWS son otra forma eficaz de reducir costes y mejorar la latencia. Este enfoque elimina la necesidad de funciones Lambda para tareas simples como la transferencia o transformación de datos. Además, el uso de Amazon CloudFront como CDN puede reducir significativamente los gastos de transferencia de datos, considerando que las tarifas estándar son de 0,09 € por GB.

Finalmente, el seguimiento constante es crucial para mantener estas optimizaciones a largo plazo. La monitorización ayuda a identificar patrones de uso costosos y a establecer alertas antes de que los gastos se disparen. AWS Cost Explorer y CloudWatch son herramientas esenciales para este propósito, especialmente cuando los costes de transferencia de datos pueden representar hasta el 40% de la factura total.

En resumen, aplicar estas estrategias convierte a API Gateway en una solución más eficiente y económica. La clave está en implementar estas técnicas de manera sistemática y realizar un seguimiento continuo del rendimiento y los costes asociados.

FAQs

¿Cómo influye la compresión de datos en el rendimiento y los costes de una API en Amazon API Gateway?

Compresión de datos en Amazon API Gateway

La compresión de datos en Amazon API Gateway puede marcar una gran diferencia en el rendimiento al reducir el tamaño de las cargas útiles. Esto no solo disminuye la latencia, sino que también acelera la transferencia de información, lo que es especialmente útil en sistemas que manejan grandes volúmenes de datos. Además, al enviar menos datos a través de la red, se pueden reducir los costes asociados a la transferencia.

Pero no todo son ventajas. La compresión requiere un mayor uso de recursos de procesamiento en el servidor. Si no se gestiona correctamente, esto podría afectar al rendimiento, sobre todo en sistemas sometidos a alta demanda. Por eso, es crucial encontrar un equilibrio. Cuando se aplica de manera adecuada, la compresión puede ser una herramienta muy eficaz para optimizar tanto el rendimiento como los costes operativos.

¿En qué se diferencian las APIs HTTP y REST en términos de coste y funcionalidad?

Las APIs REST destacan por ofrecer funcionalidades más completas, como la gestión de claves de API, límites específicos por cliente y opciones avanzadas de integración con otros servicios. Estas ventajas suelen venir acompañadas de un coste más alto.

En cambio, las APIs HTTP son más simples y accesibles económicamente, lo que las convierte en una opción ideal para proyectos que no requieren características avanzadas. La decisión entre ambas dependerá de las necesidades concretas de tu proyecto y del presupuesto con el que cuentes.

¿Cuáles son las ventajas de integrar directamente API Gateway con servicios de AWS como DynamoDB y S3?

Integración directa de API Gateway con DynamoDB y S3

Conectar directamente API Gateway con servicios como DynamoDB y S3 trae consigo una serie de beneficios que pueden marcar la diferencia en el desarrollo de aplicaciones:

• Menos complicaciones: No necesitas preocuparte por gestionar servidores. Esto simplifica todo el proceso y permite que los desarrolladores se centren en lo que importa: construir soluciones funcionales.
• Reducción de costes: Al eliminar la necesidad de infraestructura adicional, los gastos operativos disminuyen considerablemente.
• Escalabilidad automática: Las aplicaciones ajustan su capacidad según la demanda, garantizando un rendimiento óptimo sin intervención manual.
• Transferencia de datos más eficiente: La integración directa mejora la velocidad y reduce la latencia, ofreciendo tiempos de respuesta más ágiles.

En resumen, estas integraciones no solo hacen que las aplicaciones sean más rápidas y económicas, sino que también permiten adaptarlas fácilmente a los requisitos específicos de cada proyecto.

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