CACHING
Il problema
Quanto costa, in tempo di risposta, ogni chiamata che potrebbe essere già pronta?
Senza una strategia di caching, ogni richiesta ripete calcoli e interrogazioni che potrebbero essere già risolti. La risposta più immediata — aggiungere capacità — alza i costi senza toccare la causa. E quando la cache non è governata, il problema cambia natura:
- la latenza cresce con il traffico, richiesta dopo richiesta identica o simile
- ogni chiamata di inferenza AI non riutilizzata ripete tempo e costo a ogni interazione
- un'invalidazione mal progettata mostra agli utenti dati non più aggiornati
- sotto picco, una cache scaduta in massa scarica un'ondata di richieste sul sistema a valle
Cosa facciamo
Progettiamo la strategia di caching adatta al sistema, dallo strato all'invalidazione
Strati in-memory
A livello applicativo, di framework o edge, sulla latenza reale dell'utente
Strategie di invalidazione
TTL, invalidazione basata su eventi e versioning delle chiavi
Protezione dai picchi
Pattern di locking e request coalescing contro le ondate di richieste
Caching per l'AI
Memorizzazione di richieste e risposte di inferenza ricorrenti
→ Messaging & Stream Processing
Misurazione e tuning
Hit-rate e tempi di risposta come metrica, non la sola presenza di una cache
Cosa ottieni
Il risultato, sul tempo di risposta
Tempo di risposta sotto controllo
La latenza resta stabile mentre il traffico cresce
Meno costi a parità di carico
La cache assorbe il traffico invece di aggiungere capacità, inferenza AI inclusa
Dati sempre coerenti
L'invalidazione governata evita di servire dati non aggiornati
Tenuta anche sotto picco
Nessuna ondata sul sistema a valle quando la cache scade