Estrategias de Caché Rentables para Apps Serverless

¿Necesitas hacer tus apps serverless más rápidas y baratas? El caché es la solución.

Aquí tienes todo lo que necesitas saber sobre caché en serverless:

Los números no mienten:

• Sin caché: $7,081.13 por 1M llamadas
• Con caché: $0.75 por 1M llamadas
• Mejora en tiempo: De 38 segundos a menos de 1 segundo

Tres formas de implementar caché:

Lo que debes saber:

• El caché más cerca del usuario = mejor rendimiento
• TTL de 2-5 minutos = balance óptimo
• Lazy loading = control de memoria
• Monitoreo constante = control de costos

Este artículo te muestra paso a paso cómo implementar caché en tu app serverless, desde la configuración básica hasta técnicas avanzadas de optimización.

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Problemas Clave del Caché en Serverless

El caché en sistemas serverless presenta 4 retos que afectan su funcionamiento:

Cold Start y su Impacto

El cold start golpea directo al rendimiento:

AWS introdujo SnapStart para atacar este problema: toma una foto del estado de la función cuando se publica, la encripta y guarda en caché para acceso rápido.

Datos Fuera de Sincronía

Cada Lambda tiene su propio caché, lo que genera:

• Datos diferentes entre servidores
• Respuestas inconsistentes
• Conexiones que no cierran bien

Límites que Frenan el Rendimiento

El Precio del Caché Mal Implementado

Las pruebas muestran números claros:

Un test comparó Lambda con ScaleOut Digital Twins: el sistema serverless necesitó bloqueos para sincronizar DynamoDB, mientras la plataforma en memoria lo actualizaba automáticamente. El resultado: Digital Twin procesó 25 cancelaciones (100 pasajeros/vuelo) 11 veces más rápido.

Cómo Ahorrar con Caché

El caché es una de las mejores formas de reducir costos en AWS. Veamos cómo.

Caché en Navegador y API Gateway

API Gateway incluye caché que elimina llamadas Lambda que no necesitas:

¿Cuánto caché necesitas? Depende del tamaño de tu API:

• APIs pequeñas: 0.5 - 1.6 GB
• APIs medianas: 6.1 - 13.5 GB
• APIs grandes: 28.4 - 237 GB

Caché en Lambda

Lambda puede guardar datos entre ejecuciones. Mira este ejemplo:

cache = {}
def get_user(user_id):
    if user_id not in cache:
        cache[user_id] = consultar_base_datos(user_id)
    return cache[user_id]

Caché Lazy: Carga Solo lo que Necesitas

El caché lazy es MUY eficiente:

Caché para Bases de Datos

Elige según lo que necesites:

Para gastar menos:

• TTL de 2-5 minutos = balance entre velocidad y datos frescos
• Usa caché del navegador para contenido que no cambia
• Implementa caché lazy para controlar memoria
• Revisa el tamaño del caché para no pagar de más

Guías de Configuración

Métodos de Actualización de Caché

Hay 3 formas de mantener tu caché fresco:

Reducción de Costos

Aquí tienes código que FUNCIONA para ahorrar dinero:

# Caché lazy en Lambda que ahorra costos
cache = {}
def get_data(key):
    if key not in cache:
        cache[key] = obtener_datos_externos(key)
        cache['ttl'] = tiempo_actual() + 300  # 5 minutos
    return cache[key]

Mira estos números:

Factores de Velocidad

¿Qué hace lento tu caché? Aquí están los datos:

Configura ElastiCache en DOS pasos:

aws elasticache create-serverless-cache \
  --serverless-cache-name cache-01 \
  --description "ElastiCache para Lambda" \
  --engine valkey

Revisa el estado:

aws elasticache describe-serverless-caches \
  --serverless-cache-name cache-01

Configura Lambda según estos números:

sbb-itb-03dc61e

Patrones Básicos de Caché

Write-Through

El write-through mantiene sincronizados el caché y la base de datos. Cada vez que escribes datos, se actualizan AMBOS lugares.

Así se implementa en Python:

def guardar_usuario(id_usuario, valores):
    # Guardar en DB
    registro = db.query("update usuarios ... where id = ?", id_usuario, valores)
    # Actualizar caché
    cache.set(id_usuario, registro)
    return registro

Cache-Aside

El cache-aside (o lazy loading) solo guarda datos en caché cuando alguien los pide. Es como un almacén que solo ordena productos cuando hay demanda.

Mira cómo funciona:

def obtener_usuario(id_usuario):
    # Revisar caché
    registro = cache.get(id_usuario)
    if registro is None:
        # Consultar DB
        registro = db.query("select * from usuarios where id = ?", id_usuario)
        # Guardar en caché
        cache.set(id_usuario, registro)
    return registro

¿Cuál elegir? Depende de tus necesidades:

Configuración y Mejora del Caché

El caché puede hacer o romper tu aplicación serverless. Veamos cómo hacerlo bien.

Problemas Frecuentes

Estos son los dolores de cabeza más comunes con el caché:

Medición del Rendimiento

¿Tu caché está funcionando? Aquí está cómo saberlo:

Control de Costos

Mantén tu billetera feliz:

Amazon Prime Day 2022 manejó 105M de peticiones por segundo. ¿Su secreto? Un caché bien configurado.

Dato de costos: Momento cobra $0.50/GB de datos. Puede salir más barato que DynamoDB si escribes mucho.

Resumen

El caché puede reducir costos y mejorar el rendimiento de tus aplicaciones AWS. Aquí te explico cómo.

Tipos de Caché y Sus Beneficios

Configuración Práctica

¿Cómo configurar tu caché? Así:

Impacto en Costos

Mira los números:

Tip técnico: Con DAX, DynamoDB pasa de milisegundos a microsegundos. Es como pasar de caminar a volar.

¿Quieres aprender más sobre caché en AWS? Visita Dónde Aprendo AWS para guías detalladas en español.

Más Información

¿Necesitas profundizar en caché serverless? Aquí tienes los mejores recursos:

Documentación Principal

Docs AWS que DEBES Leer

Material en Español

DATO CLAVE: AWS tiene un e-book gratis sobre serverless. El capítulo 4 se enfoca en caché.

Tus Herramientas

OJO: AWS actualiza sus docs cada mes. Mira siempre la fecha de la última versión.

Preguntas Frecuentes

¿Se puede almacenar datos en caché dentro de Lambda?

Sí, Lambda permite almacenar datos en caché. Hay dos formas principales:

1. En variables globales fuera del handler
2. En el directorio /tmp (hasta 512 MB)

El caché funciona SOLO mientras el entorno de ejecución está activo. Es perfecto para guardar configuraciones y datos que uses con frecuencia.

"Al definir una variable global fuera del handler e inicializarla en la primera invocación, tendrás acceso a ella mientras Lambda esté activo" - Saif, Dev Genius

¿Cómo funciona el caché en Lambda?

El caché en Lambda es simple: los datos se mantienen entre invocaciones, pero SOLO si usas el mismo entorno de ejecución.

Lo que debes saber:

• Revisa si hay datos en caché antes de guardar
• Define cuándo expiran tus datos
• Usa /tmp para archivos temporales
• El caché se borra con cada actualización

Ten en cuenta:

• El caché dura lo que dure el entorno
• Tienes 512 MB en /tmp
• No esperes que el entorno se mantenga entre llamadas

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