Uma solução em nuvem que não acompanha a escala de demanda só tem duas origens: 1. Ou foi criada em uma base IaaS ou; 2. A arquitetura escolhida replica um monolito que impede a escalada de processamento. Em todos os casos, minha recomendação imediata é a recapacitação do tamanho do ambiente, independente do que isso implique em custos. E a minha recomendação de médio/longo prazo é a reescrita da solução. Essas duas soluções combinadas geralmente resolve o problema.

✅ Implementación de autoescalado → Utilizar herramientas como Amazon EC2 Auto Scaling o Google Kubernetes Engine (GKE) para ajustar automáticamente los recursos según la demanda. ✅ Optimización de costos → Adoptar modelos de pago por uso para evitar gastos innecesarios y mejorar la eficiencia. ✅ Uso de arquitecturas distribuidas → Implementar microservicios y contenedores para mejorar la flexibilidad y el rendimiento. ✅ Monitoreo y ajuste continuo → Evaluar métricas de uso y realizar ajustes en tiempo real para evitar cuellos de botella. ✅ Alta disponibilidad y redundancia → Diseñar sistemas con balanceo de carga y replicación de datos para garantizar estabilidad.

Adopt a Microservices Architecture Break down applications into smaller, loosely coupled microservices that can be scaled independently. Use container orchestration platforms like Kubernetes or AWS ECS to manage scaling and workload distribution effectively. Employ a Multi-Cloud or Hybrid Strategy Distribute workloads across multiple cloud providers to avoid single points of failure and vendor lock-in. Optimize costs and performance by leveraging the strengths of different platforms (e.g., Google Cloud for AI/ML workloads, AWS for compute scalability). Serverless Architectures Consider serverless solutions (e.g., AWS Lambda, Azure Functions) for applications with unpredictable or sp