La elección del orden de evaluación en sistemas distribuidos o lenguajes de consulta no es un detalle de implementación trivial; impacta directamente la terminación, el rendimiento y la predictibilidad del sistema.
Priorizar la eficiencia del motor de renderizado: La elección de un typesetter como Typst, optimizado para rendimiento y bajo consumo de recursos, es clave para la escalabilidad a nivel de hyperscaler.
Desacoplar la gestión de identidad (quién eres) de la gestión de sesión (qué puedes hacer) mejora la seguridad y escalabilidad en sistemas distribuidos.
La 'escala a cero' es un principio arquitectónico, no solo una característica de ahorro de costos; impacta el diseño de observabilidad y la elección de servicios.
La tokenización específica del dominio es crucial para la eficiencia y el control en sistemas generativos que operan sobre datos no textuales, reduciendo la longitud de secuencia y facilitando la aplicación de reglas de negocio.
Priorizar la eliminación de deuda técnica y código obsoleto para reducir la superficie de ataque y simplificar el mantenimiento a largo plazo.
La combinación de conteo de referencias y borrow checking es posible sin sobrecarga en tiempo de ejecución, pero requiere un análisis de tipos sofisticado en el compilador.
Las micro-optimizaciones en rutas calientes pueden generar ganancias agregadas significativas en sistemas de alto rendimiento, incluso si el impacto individual es pequeño.
La elección del lenguaje de programación tiene implicaciones directas en la predictibilidad del uso de recursos, especialmente en servicios de larga duración y entornos con restricciones de memoria.
Priorizar el determinismo en decisiones críticas de infraestructura para facilitar la depuración y la predictibilidad.
Los efectos secundarios pueden ser gestionados de forma segura y eficiente si se integran en el sistema de tipos, en lugar de ser prohibidos o relegados a soluciones ad-hoc.
Evaluar el costo total de propiedad (TCO) de la IA, incluyendo no solo el precio por token sino también los costos de integración, latencia y dependencia del proveedor.
La escala masiva de CPUs, combinada con optimizaciones de memoria y red, puede competir con arquitecturas híbridas (CPU+GPU) en rendimiento Exascale.
Centralizar la lógica de negocio compleja en un core compartido reduce drásticamente la superficie de error y mejora la consistencia en sistemas multi-lenguaje.
La calidad del contexto de entrada es más crítica que la optimización de prompts para el rendimiento de los LLMs en tareas de clasificación.
La evaluación de sistemas basados en LLM requiere un enfoque multi-dimensional que vaya más allá de la salida final, considerando la trayectoria completa del agente.
Priorizar la consistencia eventual con compensación (patrón Saga) en transacciones distribuidas cuando la atomicidad global (2PC) es inviable o demasiado costosa en términos de disponibilidad/rendimiento.
Priorizar la disponibilidad: Las migraciones de componentes críticos requieren estrategias como blue-green o canary para minimizar el tiempo de inactividad.
La estandarización de la descripción de hardware es crítica para la portabilidad del software.
Las optimizaciones de bajo nivel en el kernel pueden tener impactos significativos y a veces inesperados en el rendimiento de la aplicación.