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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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@ -52,7 +52,7 @@ 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.