Determina el tamaño óptimo de caché basado en análisis de conjunto de trabajo, calcula el Tiempo Promedio de Acceso a Memoria (AMAT), y analiza tasas de aciertos para Redis, Memcached, CDN o caché de aplicación. Compara diferentes tipos de caché y políticas de desalojo.
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El dimensionamiento del caché es crítico para el rendimiento de la aplicación. Muy pequeño y sufrirás excesivos fallos de caché; muy grande y desperdiciarás recursos. Nuestra calculadora usa análisis de conjunto de trabajo y la fórmula AMAT (Tiempo Promedio de Acceso a Memoria) para ayudarte a encontrar el tamaño óptimo de caché para tu carga de trabajo específica, ya sea que uses Redis, Memcached, CDN o caché a nivel de aplicación.
La efectividad del caché se mide por la tasa de aciertos (porcentaje de solicitudes servidas desde caché) y AMAT (Tiempo Promedio de Acceso a Memoria). El conjunto de trabajo representa el subconjunto de datos activamente accedidos—típicamente siguiendo la regla 80/20 donde el 20% de los datos sirve el 80% de las solicitudes. El dimensionamiento adecuado asegura que tu caché pueda contener el conjunto de trabajo mientras considera la sobrecarga de la política de desalojo.
Fórmula AMAT
AMAT = Tiempo de Acierto + (Tasa de Fallos × Penalización por Fallo)Los cachés correctamente dimensionados pueden reducir la latencia 10-100x comparado con consultas a base de datos, mejorando dramáticamente la experiencia del usuario y la capacidad de respuesta de la aplicación.
La memoria de caché (especialmente clusters Redis/Memcached) es costosa. El dimensionamiento correcto previene el sobre-aprovisionamiento mientras asegura rendimiento adecuado.
Entiende cuánta memoria de caché necesitas a medida que crecen tus datos, ayudándote a planificar el escalamiento de infraestructura y asignación de presupuesto.
Muchas aplicaciones tienen SLAs de latencia. El dimensionamiento del caché impacta directamente tu capacidad de cumplir requisitos de latencia p99 bajo carga.
Dimensiona tu cluster Redis o Memcached para cachear respuestas de API, reduciendo la carga de base de datos y mejorando tiempos de respuesta para datos frecuentemente accedidos.
Estima los requisitos de caché CDN para activos estáticos, imágenes y respuestas de API en el edge para optimizar costos de entrega y rendimiento.
Dimensiona cachés a nivel de aplicación para resultados de consultas de base de datos, reduciendo la carga de lectura en tu base de datos primaria y mejorando la latencia de consultas.
Calcula los requisitos de memoria Redis para almacenamiento de sesiones basado en el conteo de usuarios activos, tamaño de sesión y configuraciones de TTL.
AMAT (Tiempo Promedio de Acceso a Memoria) combina el tiempo de acierto (latencia para aciertos de caché) y penalización por fallo (latencia para fallos de caché) ponderados por sus probabilidades. Menor AMAT significa mejor rendimiento general. La fórmula es: AMAT = Tiempo de Acierto + (Tasa de Fallos × Penalización por Fallo).