GraphQL en sistemas críticos: desafíos reales y cómo los abordé al escalar

En un reciente proyecto de migración hacia GraphQL, me topé con una serie de limitaciones inesperadas que afectaban el rendimiento bajo alta carga en producción. La arquitectura de servicio tenía que manejar miles de solicitudes simultáneamente, lo que llevó a identificar cuellos de botella en la resolución de consultas complejas. La sobrecarga al procesar varias resoluciones y ensamblar respuestas era mayor de lo anticipado.

Para mitigar estos problemas, implementé una serie de estrategias que ayudaron a mejorar la eficiencia, como la utilización de persistencia en caché y optimización de resolvers. Adicionalmente, la carga en los servidores fue distribuida usando balanceadores de carga eficientes y se implementaron controles de límite de tasa para proteger los recursos críticos.

La clave estuvo en ajustar el equilibrio entre eficiencia en las consultas y manejo de errores, algo que no siempre vemos en los tutoriales. Este enfoque permitió no solo mejorar la velocidad de respuesta, sino también mantener una operación estable bajo condiciones de estrés. Esta experiencia subraya la importancia de planificar adecuadamente y adaptarse a las necesidades del sistema en entornos reales de producción.