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Merge pull request #37 from inkel/patch-1

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Damian Gryski 2019-04-09 12:01:05 -07:00 committed by GitHub
commit 7fefd54492
No known key found for this signature in database
GPG Key ID: 4AEE18F83AFDEB23
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performance-es.md
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@ -52,8 +52,8 @@ https://www.youtube.com/watch?time_continue=429&v=RT46MpK39rQ
La optimización prematura también puede afectarte al atarte a ciertas decisiones. El código final puede ser más difícil de modificar si los requerimientos cambian y más difícil de desechar (falacia de coste) si es necesario.
[La estimación de desempeño BitFunnel](http://bitfunnel.org/strangeloop) muestra datos que hacen este equilibrio más explícito. Imagina una plataforma de búsqueda hipotética que necesite 30,000 servidores en varios centros de datos. Estos servidores tienen un coste aproximado de $1,000 USD por año. Si duplicaras la velocidad del software, este cambio puede ahorrarle a la compañia $15M USD por año. Incluso un solo desarrollador trabajando un año completo para mejorar el rendimiento por solo 1% valdría la pena.
[La estimación de desempeño BitFunnel](http://bitfunnel.org/strangeloop) muestra datos que hacen este equilibrio más explícito. Imagina una plataforma de búsqueda hipotética que necesite 30.000 servidores en varios centros de datos. Estos servidores tienen un coste aproximado de $1.000 USD por año. Si duplicaras la velocidad del software, este cambio puede ahorrarle a la compañia $15M USD por año. Incluso un solo desarrollador trabajando un año completo para mejorar el rendimiento por solo 1% valdría la pena.
En la gran mayoría de casos, el tamaño y velocidad del programa no es el problema. La optimización más fácil es no hacerla. La segunda alternativa más fácil es simplemente comprar mejor hardware.
Cuando hayas decidido cambiar tu programa, sigue leyendo.
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