Uber y OpenAI mejoran sistemas de limitación de tasa
TL;DR
Uber y OpenAI están actualizando sus sistemas de limitación de tasa. Las nuevas arquitecturas buscan mejorar la estabilidad y la experiencia del usuario.
Uber y OpenAI están reformulando sus sistemas de limitación de tasa, sustituyendo límites estáticos por plataformas adaptativas de nivel de infraestructura. Uber implementó el Global Rate Limiter, que utiliza una técnica llamada shedding probabilístico para gestionar hasta 80 millones de solicitudes por segundo (RPS). Por su parte, OpenAI adoptó el Access Engine, que aplica un sistema de créditos en cascada para evitar interrupciones en los usuarios.
Estas nuevas arquitecturas se basan en controles distribuidos y ajustes suaves para asegurar la estabilidad de los sistemas y la continuidad de los servicios a gran escala. El sistema de Uber está diseñado para manejar una cantidad masiva de solicitudes simultáneas, mientras que OpenAI se centra en minimizar interrupciones en la experiencia del usuario.
El modelo adaptativo permite que las empresas ajusten automáticamente la capacidad de respuesta de los sistemas según la demanda en tiempo real, evitando sobrecargas y mejorando la eficiencia. A diferencia de los límites estáticos, que pueden ser inflexibles en situaciones de pico, estas soluciones adaptativas ofrecen mayor resiliencia.
De cara al futuro, estas abordajes pueden convertirse en estándares en industrias que manejan grandes volúmenes de datos, proporcionando un servicio más robusto y confiable. La adopción de tecnologías adaptativas puede representar una evolución significativa en la forma en que las empresas gestionan el tráfico y la demanda en sus plataformas.
Contenido seleccionado y editado con asistencia de IA. Fuentes originales referenciadas arriba.
