JSON estaba matando nuestra memoria Redis. Cambiar la serialización lo hizo 7 veces más pequeño.
Al principio todo parecía perfecto: Redis ejecutaba un servicio de producción con aproximadamente 10 millones de usuarios activos mensuales y cada registro era un modelo Pydantic serializado en JSON. Era limpio, fácil de depurar y compatible entre equipos. Pero a escala JSON dejó de ser una comodidad inofensiva y se convirtió en un impuesto silencioso sobre la memoria.
Problemas que observamos: almacenamiento redundante por nombres de campos repetidos en cada objeto, números y booleanos representados como texto, sobrecarga por campos nulos y cadenas largas, costosas transferencias de red y mayor latencia al deserializar en caliente. En Redis, donde cada byte cuenta, estos factores multiplicaban el uso de memoria y aumentaban costes operativos.
Nuestra solución fue reemplazar JSON por una serialización compacta y binaria. Después de perfilar los datos y probar alternativas, optamos por MessagePack combinado con reglas de omisión de campos nulos y un esquema de versión ligero. Para ciertos objetos con contratos estables y alto volumen usamos Protocol Buffers para maximizar la densidad. También implementamos una estrategia de migración gradual con doble escritura y un job en background que convertía claves antiguas a la nueva representación. El resultado: reducción de tamaño en Redis de hasta 7 veces, menores costes en memoria, menos tráfico de red y tiempos de respuesta más predecibles.
Pasos prácticos que recomendamos: perfilar los datos para identificar campos calientes; elegir un formato binario adecuado para el dominio; evitar repetir metadatos por objeto; versionar el esquema para compatibilidad; migrar en background con dual write para cero downtime; monitorizar memoria y latencias antes y después de la migración. También considerar compresión adicional cuando los objetos sean grandes y el acceso no sea extremadamente latente.
Como cualquier decisión técnica, cambiar la serialización tiene costes y ventajas. Se gana eficiencia y se reducen costes, pero aumenta la complejidad en interoperabilidad y debugging. En Q2BSTUDIO somos especialistas en evaluar estos trade offs y ejecutar migraciones seguras y eficientes. Ofrecemos servicios de arquitectura para bases clave valor como Redis, migraciones a cloud y optimización de serialización dentro de soluciones de software a medida. Si necesitas desarrollar o adaptar sistemas, podemos ayudarte con desarrollo de aplicaciones a medida y diseño de datos optimizados para producción.
Además brindamos soporte integral en inteligencia artificial, ciberseguridad y servicios cloud AWS y Azure para que tu plataforma sea escalable y segura. Implementamos soluciones de inteligencia de negocio y Power BI para visualizar impacto y ahorros, y desarrollamos agentes IA y automatizaciones que integran datos comprimidos y serializados eficientemente en pipelines de inferencia. Con Q2BSTUDIO puedes acelerar tu proyecto con experiencia en inteligencia artificial y prácticas de ciber-seguridad maduras; conoce nuestros enfoques en servicios de inteligencia artificial.
Keywords relevantes: aplicaciones a medida, software a medida, inteligencia artificial, ciberseguridad, servicios cloud aws y azure, servicios inteligencia de negocio, ia para empresas, agentes IA, power bi. Contacta con Q2BSTUDIO para diseñar una estrategia personalizada que reduzca tus costes y mejore el rendimiento de tus sistemas en producción.