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Cómo Gestionar Proyectos de Optimización de Performance
La optimización de performance requiere medición sistemática, priorización basada en impacto y tracking cuidadoso de mejoras. El tracking de esfuerzo, funciones de milestones y visualización de métricas de GitScrum ayudan a los equipos a organizar trabajo de optimización, medir progreso contra baselines y comunicar victorias a stakeholders efectivamente.
Fases del Proyecto de Performance
| Fase | Actividades | Entregables |
|---|---|---|
| Baseline | Medir estado actual | Dashboard de performance |
| Análisis | Profiling, identificar cuellos de botella | Lista de mejoras priorizada |
| Victorias Rápidas | Fixes de bajo esfuerzo, alto impacto | Mejoras inmediatas |
| Sistemático | Mejoras arquitecturales | Ganancias de performance sostenidas |
| Monitoreo | Tracking continuo | Alertas de regresión de performance |
Estructura del Proyecto de Performance
EPIC DE OPTIMIZACIÓN DE PERFORMANCE
Epic: Mejora de Performance de API Q1
Fase 1: Baseline y Análisis
├── Establecer baseline de performance
│ └── Documentar latencias actuales P50, P95, P99
├── Configurar monitoreo de performance
│ └── Integración APM, dashboards
├── Hacer profiling de workload de producción
│ └── Identificar top 10 endpoints lentos
└── Crear backlog de mejoras priorizado
Fase 2: Victorias Rápidas (Semana 1-2)
├── Agregar índices de base de datos faltantes
├── Optimizar patrones de query N+1
├── Habilitar compresión de respuestas
├── Agregar headers de HTTP caching
└── Configurar connection pooling
Fase 3: Mejoras Sistemáticas (Semana 3-6)
├── Implementar caching de resultados de query
├── Optimizar queries de reportes lentos
├── Agregar procesamiento de jobs en background
├── Implementar paginación para datasets grandes
└── Optimización de queries de base de datos
Fase 4: Monitoreo y Prevención
├── Configurar presupuestos de performance
├── Agregar tests de regresión de performance
├── Configurar umbrales de alertas
└── Documentar mejores prácticas de performance
Priorización de Cuellos de Botella
PRIORIZACIÓN DE MEJORAS DE PERFORMANCE
MATRIZ IMPACTO × ESFUERZO
Alto Impacto
│
Victorias │ Inversiones
Rápidas │ Estratégicas
★★★★★ │ ★★★★
Hacer Primero │ Planificar con Cuidado
│
─────────────────────────────────────
│
Quizás │ Evitar
Después │ (por ahora)
★★ │ ★
│
Bajo Impacto
PUNTUACIÓN DE CADA MEJORA:
┌─────────────────────────────────────────────────┐
│ Mejora Impacto Esfuerzo Prioridad│
│ ───────────────────────────────────────────── │
│ Agregar índice order_id 5 1 5 ★★★★★ │
│ Arreglar N+1 en users 4 2 4 ★★★★ │
│ Implementar caching 5 4 3 ★★★ │
│ Optimizar reportes 3 5 2 ★★ │
│ Reescribir búsqueda 4 5 2 ★★ │
└─────────────────────────────────────────────────┘
Factores de Impacto:
• Volumen de requests afectado
• Latencia actual (P95)
• User-facing vs interno
• Impacto en ingresos
Plantilla de Tarea para Trabajo de Performance
TAREA DE MEJORA DE PERFORMANCE
┌─────────────────────────────────────────────────┐
│ Título: Optimizar endpoint API lista usuarios │
│ Etiquetas: [performance] [database] [api] │
│ │
│ ESTADO ACTUAL: │
│ Endpoint: GET /api/users │
│ P50: 450ms | P95: 1200ms | P99: 3500ms │
│ Requests/día: 45,000 │
│ │
│ CAUSA RAÍZ: │
│ • Query N+1 cargando preferencias de usuario │
│ • Falta índice en organization_id │
│ • Sin paginación, cargando todos los usuarios │
│ │
│ SOLUCIÓN PROPUESTA: │
│ 1. Agregar eager loading para preferencias │
│ 2. Agregar índice en organization_id │
│ 3. Implementar paginación por cursor │
│ │
│ ESTADO OBJETIVO: │
│ P50: <100ms | P95: <300ms | P99: <500ms │
│ │
│ VALIDACIÓN: │
│ • Ejecutar load test antes/después │
│ • Comparar métricas producción 24h post-deploy │
│ • Verificar sin regresión en otros endpoints │
│ │
│ RESULTADO: (llenar después de completar) │
│ P50: 85ms | P95: 210ms | P99: 380ms │
│ Mejora: 82% en P95 │
└─────────────────────────────────────────────────┘
Presupuesto de Performance
TRACKING DE PRESUPUESTO DE PERFORMANCE
PRESUPUESTO DE LATENCIA API:
┌─────────────────────────────────────────────────┐
│ Métrica Presupuesto Actual Estado │
│ ───────────────────────────────────────────── │
│ Respuesta P50 100ms 85ms ✓ Bien │
│ Respuesta P95 500ms 420ms ✓ Bien │
│ Respuesta P99 1000ms 980ms ⚠ Alerta │
│ Tasa error 0.1% 0.08% ✓ Bien │
└─────────────────────────────────────────────────┘
PRESUPUESTO DE FRONTEND:
┌─────────────────────────────────────────────────┐
│ Métrica Presupuesto Actual Estado │
│ ───────────────────────────────────────────── │
│ First Paint 1.5s 1.2s ✓ Bien │
│ Time to Interactive 3.0s 2.8s ✓ Bien │
│ Bundle size 500KB 520KB ⚠ Alerta│
│ Largest Contentful 2.5s 2.3s ✓ Bien │
└─────────────────────────────────────────────────┘
ACCIONES CUANDO SE EXCEDE PRESUPUESTO:
• Alerta: Investigar en próximo sprint
• Crítico: Bloquear deploy hasta resolver
• Tendencia: Revisar en retrospectiva
Mejores Prácticas
- Medir antes de optimizar - no adivinar cuellos de botella
- Priorizar por impacto al usuario no por métricas internas
- Validar cada cambio con antes/después
- Monitorear continuamente no solo durante proyecto
- Documentar aprendizajes para referencia futura
- Celebrar victorias para mantener momentum
- Establecer presupuestos para prevenir regresiones