Usando AI como Tu Experto en Rendimiento en Node.js

Hola a todos, mi nombre es Liz Sparody, y soy una Developer Advocate en NodeSource. Hoy estoy emocionada de hablar sobre la monitorización de rendimiento impulsada por IA en Node.js y cómo la IA está transformando la forma en que analizamos y optimizamos aplicaciones.

Si alguna vez te has encontrado ahogado en métricas de rendimiento, luchando por identificar exactamente dónde se está produciendo el cuello de botella en tu aplicación, no estás solo. Las herramientas de perfilado tradicionales, como los frameworks y el tracing, han sido durante mucho tiempo nuestra opción preferida, pero a menudo nos dejan con más preguntas que respuestas. Filas de datos, complejos frameworks y métricas intrincadas pueden parecer como intentar leer un idioma extranjero.

Ahí es donde la IA está cambiando las reglas del juego. No estamos hablando de que la IA reemplace a los desarrolladores, por supuesto que no. ¡Lejos de eso! En cambio, estamos viendo la IA como un asistente poderoso que puede cortar el ruido, analizar enormes cantidades de datos en segundos y proporcionar información procesable que a un ingeniero humano le llevaría horas, si no días, descubrir. En Node.js, hemos estado pioneros en este enfoque con capacidades de IA de última generación. Nuestro objetivo es simple: transformar la depuración de rendimiento de una tarea compleja y que consume mucho tiempo en un proceso inteligente y optimizado que empodera a los desarrolladores para escribir código más rápido y eficiente. En esta charla, te guiaré a través de cómo la IA está revolucionando el análisis de rendimiento en Node.js y mostraré algunas tecnologías innovadoras y demostraré cómo estas herramientas pueden convertirse en tu compañero más valioso para la depuración de rendimiento. Así que, empecemos.

Primero, hablemos sobre los desafíos de la depuración de rendimiento en Node.js. La depuración de rendimiento puede ser complicada, especialmente al trabajar con aplicaciones de alto tráfico como microservicios o arquitecturas complejas impulsadas por eventos. Las técnicas de perfilado tradicionales a menudo requieren una profunda experiencia y mucho esfuerzo manual para interpretar los datos de manera efectiva. Vamos a desglosar algunos de los principales desafíos que enfrentan los desarrolladores.

El primero es comprender el uso de CPU y memoria. Las aplicaciones de Node.js son de un solo hilo, lo que significa que las tareas intensivas en CPU pueden bloquear el bucle de eventos y degradar el rendimiento. Las fugas de memoria pueden ralentizar las aplicaciones con el tiempo, llevando a bloqueos o recolecciones de basura excesivas.

El segundo es la complejidad de las herramientas de perfilado. Los perfiles de CPU y heap son increíbles, pero generan grandes cantidades de datos en bruto, a menudo requiriendo un análisis manual utilizando herramientas como gráficos de llamas y instantáneas de heap. Depurar cuellos de botella en el rendimiento significa filtrar a través de pilas de llamadas, entender el tiempo de auto versus el tiempo local, y correlacionar datos con el comportamiento de la aplicación.

El número tres sería encontrar la causa raíz de los problemas. Un aumento en el uso de CPU podría ser causado por un código ineficiente que bloquea la operación o dependencias externas. Una fuga de memoria podría deberse a referencias no liberadas, oyentes de eventos, o bibliotecas de terceros que retienen objetos que ya no son necesarios. Los métodos tradicionales requieren reproducir los problemas, recolectar datos perfilados, y analizar cuidadosamente los patrones. Por supuesto, es un proceso que consume mucho tiempo.

Entonces, ¿cómo puede ayudar la IA? La analítica de rendimiento impulsada por IA puede primero detectar automáticamente anomalías en el uso de CPU y memoria. Luego, puede analizar los datos de perfilado más rápido y extraer los más relevantes. Y tercero, y lo más importante, genera recomendaciones procesables para optimizar el rendimiento sin un análisis manual profundo. Así que ahora, exploremos cómo las capacidades de IA de Nsolid hacen que la depuración de rendimiento sea más fácil, rápida y accesible, incluso para aquellos que no son expertos en rendimiento.

Pero antes de sumergirnos en la demostración y cómo funciona, es muy importante entender qué son los perfiles de CPU y heap. Probablemente estés familiarizado con esto, pero si no lo estás, hablemos rápidamente sobre ello. Los perfiles de CPU te ayudan a detectar cuellos de botella en el rendimiento. Te ayudan a entender dónde pasa tu aplicación tiempo procesando tareas. Muestra qué funciones están consumiendo más CPU, ayudándote a detectar operaciones bloqueantes que ralentizan el manejo de solicitudes, bucles ineficientes o llamadas recursivas, porque, por supuesto, afectará el rendimiento, o caminos de código no optimizados que podrían beneficiarse de la refactorización.

Un ejemplo sería si tus respuestas de API son lentas. Un perfil de CPU puede revelar si una función particular está consumiendo excesivos ciclos de CPU. Luego, es importante entender qué es un perfil de heap. Está rastreando el uso de memoria. Un perfil de heap proporciona información sobre cómo se asigna y retiene la memoria en tu aplicación. Ayuda a identificar fugas de memoria, donde los objetos son retenidos involuntariamente y nunca son recolectados por la basura.

El segundo es el alto uso de memoria, que puede llevar a la degradación del rendimiento o bloqueos. Y el tercero son las asignaciones frecuentes, que indican una gestión ineficiente de la memoria. Por ejemplo, si tu uso de memoria sigue creciendo y creciendo, un perfil de heap puede mostrar qué objetos están siendo liberados, apuntando a una posible fuga de memoria.

Ahora, veamos los diagnósticos de rendimiento impulsados por IA. Y el sólido Copilot está transformando las percepciones de rendimiento. Hace aproximadamente un año, en NodeSource, introdujimos algo revolucionario, lo que llamamos la función Copilot. Pero lo que hace que esto sea tan diferente de las herramientas de rendimiento tradicionales es tener un sistema inteligente que puede entender instantáneamente métricas de rendimiento complejas. La mayoría de los desarrolladores se sienten abrumados por el enorme volumen de datos de diagnóstico. Colocamos numerosos tipos de métricas y diagnósticos que pueden ser difíciles de interpretar manualmente.

Nuestra función Copilot hace el trabajo pesado al primero analizar rápidamente grandes cantidades de datos, luego identificar problemas potenciales antes de que se vuelvan críticos, y proporcionar información inmediata y procesable. Así que, generando recomendaciones procesables. Las herramientas de perfilado tradicionales generalmente vierten datos en bruto en tu laboratorio, luego te quedas ordenando a través de gráficos, tablas y números interminables. Nuestro enfoque se centra completamente en datos de producción. Simplemente no recopilamos métricas. Las transferimos en recomendaciones significativas. Para los desarrolladores que no son expertos en rendimiento, esto es un cambio de juego, porque puedes obtener una destilación instantánea de datos de rendimiento complejos, información clara y comprensible, recomendaciones que te apuntan directamente a optimizaciones potenciales.

Piensa en ello como tener un experto en rendimiento sentado justo a tu lado, pasando instantáneamente por las características de rendimiento de tu aplicación y destacando exactamente lo que necesita tu atención. Creamos una función llamada nSentinels. Así que, ahora exploremos sus capacidades. Uno de los aspectos más desafiantes de la depuración de rendimiento es analizar perfiles de CPU. Los perfiles de CPU son esencialmente conjuntos de datos masivos basados en texto, y la IA sobresale en analizar información textual compleja. Así que, cómo funciona nSentinel es vectorizando y procesando datos de perfil, luego identifica cuellos de botella críticos de rendimiento, proporciona instantáneas inmediatas y procesables, y elimina la necesidad de un análisis manual que consume tiempo. Mostraré esto más tarde en la demostración. Los desarrolladores ya no necesitan pasar horas revisando perfiles manualmente. La IA destaca las percepciones más impactantes al instante. Así que, más allá del simple perfilado, análisis de rendimiento contextual. Lo que realmente distingue nuestro enfoque es la profundidad del contexto que proporcionamos. La mayoría de las herramientas de perfilado dan solo algunas instantáneas. Nosotros damos una historia integral.

La recolección de datos multidimensional que extraemos incluye métricas integrales, datos de trazas, información de seguridad, contexto a nivel de sistema. Una aplicación podría mostrar bloqueos inusuales o tiempo de inactividad. Las herramientas tradicionales te dejarán adivinando. Nuestra IA puede correlacionar esto con métricas del sistema, revelando si el problema proviene de la sobrecarga de la máquina o de otros factores ambientales.

Optimización de código impulsada por IA. Aquí es donde las cosas se ponen realmente emocionantes. Nuestra IA identifica problemas de rendimiento significativos, y ofrecemos una increíble función, sugerencias de optimización de código. Puedes subir el código específico a ser analizado. La IA examina el código en el contexto de los datos de rendimiento recolectados. Genera alternativas de código optimizado y proporciona sugerencias basadas en información integral de rendimiento. Esto no se trata de reemplazar la experiencia de los desarrolladores, se trata de dar un punto de partida para optimizaciones que tomarían horas de investigación manual.

La evolución del análisis de rendimiento impulsado por IA. Estamos viendo mejoras continuas en dos frentes. Primero, la recolección de datos mejorada y el contexto, y luego mejoras continuas en las capacidades de la plataforma de IA. Cada análisis se vuelve más sofisticado, más preciso, más útil. La IA no solo mejora en el análisis, aprende a proporcionar recomendaciones contextuales más matizadas. La IA en el análisis de rendimiento no se trata de reemplazo, se trata de empoderamiento. Estamos dando a los desarrolladores una herramienta poderosa para trabajar de manera más inteligente, no más dura.

Avanzando el depurador de rendimiento, las nuevas fronteras tecnológicas. Así que ahora estamos expandiendo las capacidades de los desarrolladores, porque la depuración de rendimiento siempre ha sido sobre innovación, encontrando la manera más inteligente de entender u optimizar nuestras aplicaciones. Hoy hemos visto una evolución notable en cómo abordamos la analítica de rendimiento. Con las nuevas tecnologías abriéndose, posibilidades existentes para los desarrolladores, y por supuesto, necesitamos aprovechar estas tecnologías.

El núcleo de la optimización de rendimiento moderna se trata de obtener información más profunda más rápido. Eso es. Estamos pasando de un análisis manual que consume tiempo a enfoques de diagnóstico más inteligentes, conscientes del contexto. El poder de la información mejorada, la depuración de rendimiento moderna está yendo más allá de métricas simples y análisis. El enfoque de hoy requiere una combinación de diferentes factores. Una comprensión holística del sistema, una información contextual más rica, capacidades de diagnóstico más rápidas, y una comprensión del rendimiento más completa. Necesitamos comprender todo esto y tener en cuenta todo esto para que realmente tengamos éxito en la monitorización del rendimiento.

El futuro pertenece a los desarrolladores que pueden ver más allá de métricas individuales y entender las interacciones complejas que definen el rendimiento del sistema en el mundo real. Ahora veamos aplicaciones del mundo real de la IA no solo en la monitorización del rendimiento. Básicamente hay tres aplicaciones del mundo real. Por ejemplo, una es depurar cuellos de botella de CPU con IA, la segunda es detectar y resolver fugas de memoria, y la tercera es combinar múltiples fuentes de datos para obtener información consciente del contexto. Así que esto es súper útil. La IA está siendo súper útil para esto. La primera, depurar cuellos de botella de CPU con IA, es imaginemos una aplicación de Node.js que experimenta tiempos de respuesta lentos. Tradicionalmente, los desarrolladores tendrían que primero capturar un perfil de CPU, analizar el gráfico de llamas, e identificar manualmente funciones lentas. Ahora con IA, puedes procesar mucho más rápido. La IA automáticamente escanea el perfil y resalta funciones ineficientes, correlaciona el uso de CPU con otras métricas, y los desarrolladores reciben recomendaciones claras y accionables. Por ejemplo, optimiza la función x para reducir el tiempo de bloqueo, algo así. La segunda es detectar y resolver fugas de memoria. Una huella de memoria creciente puede llevar a una degradación del rendimiento o incluso a bloqueos de la aplicación. Tradicionalmente, para solucionar esto, los desarrolladores tienen que tomar una instantánea de heap, compararlas manualmente, e identificar fugas de memoria. Ahora la IA analiza instantáneas de heap automáticamente, detectando objetos de larga duración y retenciones de memoria inesperadas. Compara las instantáneas a lo largo del tiempo para mostrar cómo la memoria crece anormalmente, y los desarrolladores obtienen sugerencias sobre áreas problemáticas del código. Y la tercera es combinar múltiples fuentes de datos para obtener información consciente del contexto. Un desafío en la creación de perfiles es que los perfiles de CPU y las instantáneas de heap por sí solos no siempre cuentan la historia completa. La IA resuelve esto combinando múltiples señales de observabilidad como el uso de CPU más retrasos en el bucle de eventos.

Detecta cuellos de botella en el procesamiento. También puedes tener crecimientos de heap más patrones de recolección de basura porque esto puede identificar una gestión ineficiente de la memoria. Y el trazado y el perfilado localizan consultas lentas a la base de datos o operaciones de I-O. Al correlacionar diferentes puntos de datos, esta IA proporciona información más profunda y reduce la conjetura en la depuración del rendimiento.

Muchas personas están teniendo problemas con la IA, especialmente con el tema de la codificación de bytes. Esta IA tiene en cuenta todo, así que te ayuda mucho con el rendimiento.

Ahora, la parte emocionante. Veamos la demostración. Aquí, estoy en la consola de Nsolid, y estoy viendo todos mis procesos de Node.js. Todo lo que ves aquí se está ejecutando en mi configuración de demostración local. Y podemos ver el uso de CPU, el uso de heap aquí, la carga del host y otras métricas que pueden ser relevantes para analizar el rendimiento de Node.js.

Ahora, voy a mi aplicación que está ubicada en localhost 2999. Este es un generador de patrones básico de Node.js que será genial para mostrar cómo optimizar tu rendimiento. Pero recuerda que esta podría ser tu aplicación en su lugar. Puedo generar un patrón aquí, pero para el propósito de la demostración, hagamos clic en este botón, ejecutar cada segundo. Y esto generará patrones aleatorios basados en un modelo matemático. Si quiero generar un montón de carga, solo hago clic en generar 100 patrones. Esto podría representar un pico en tu aplicación, por ejemplo.

Ahora, si vuelvo a mis procesos, puedo ver algunos picos aquí. Ahora, voy a filtrar por etiqueta. Tengo una etiqueta llamada simple, así que solo hago clic aquí. Y voy a establecer el filtro. Ahora, voy a hacer clic en el proceso para ver qué está pasando aquí. Y luego, un nuevo perfil de CPU. Solo voy a ejecutar este perfil durante 20 segundos. Y comenzar perfil. Voy a hacer clic en generar 100 patrones nuevamente un par de veces. Y solo tengo que esperar hasta que mi perfil de CPU esté listo. Genial. Ahora, está listo.

Solo hago clic en el botón de ver perfil. Tengo la tabla a la izquierda, el gráfico simple en el gráfico, y podemos cambiar la vista haciendo clic en estos botones. Tabla superior del gráfico simple. Pero me gusta ver ambos.

Ahora, veamos la magia sucediendo. Si hago clic en este botón, el botón de IA, tomará solo unos segundos, y puedo ver esto. Se detectó que la función generate pattern en generate pattern.js y el localizador aquí podrían tener problemas de rendimiento. Por favor, sube el archivo para ser analizado y proporciona un informe más detallado y sugerencias.

Así que, simplemente voy y selecciono el archivo y luego hago clic en ejecutar análisis de código. Y ahora, puedo ver el informe completo incluyendo funciones críticas de usuario aquí, cuellos de botella potenciales, causas raíz, funciones de alta frecuencia, y lo más importante, una versión optimizada del código sugiriendo qué debería ser cambiado. Así que, puedo simplemente obtener el código aquí y cambiarlo en mi editor. Y puedes simplemente ejecutar los pasos nuevamente para ver si es más rápido. Y eso es todo. Eso es prácticamente todo.

Aquí al final, tenemos la conclusión. El informe de perfilado destaca que el patrón general tiene una función crítica con tanto alto tiempo propio como alta frecuencia sugiriendo que es un cuello de botella potencial. Así que, ese es el problema, y ahora tenemos que codificar para solucionarlo. Así que, ahora te estarás preguntando por qué esto importa para, ya sabes, aplicaciones JS. Al aprovechar el poder del perfilado de IA, podemos reducir el tiempo de depuración de horas a minutos. Podemos mejorar la estabilidad de la aplicación al detectar fugas de memoria temprano. Y, por supuesto, asegurar un gran rendimiento optimizando el uso de CPU y el comportamiento del bucle de eventos.

Ahora, si quieres integrar AndSolid en tu masterclass de Node.js, es bastante sencillo. Primero, configuramos AndSolid. Instalamos AndSolid, el aprendizaje de la página web de Node source, o usando MPX para una configuración rápida. Luego, ejecutas las aplicaciones con AndSolid app.js y finalmente, conectas la consola de AndSolid para comenzar a monitorear tus aplicaciones en tiempo real, que es lo que acabo de mostrarte.

Ahora, finalmente, la verdadera historia de la depuración de rendimiento. Aquí está la cosa sobre el rendimiento. No se trata de herramientas mágicas o código perfecto. Se trata de entender cómo tu sistema realmente respira y se mueve. Cada vez que te sumerges en problemas de rendimiento, básicamente te conviertes en un detective. No solo estás mirando números o gráficos. Estás descubriendo una historia sobre cómo tu aplicación vive y trabaja bajo presión.

Estas métricas, simplemente no están ahí para ti. No son solo puntos de datos. Son conversaciones que tu código está tratando de tener contigo. He estado en esas largas noches de sesiones de depuración donde estás mirando un gráfico volador preguntándote qué está pasando. Y aquí está lo que he aprendido. La optimización del rendimiento no es sobre ser perfecto. Se trata de simplemente tener curiosidad. Se trata de hacer la pregunta correcta. ¿Por qué esta función está tardando tanto? ¿Qué está realmente sucediendo debajo de la superficie? Y los desarrolladores que son geniales en rendimiento no son necesariamente los que tienen las herramientas más caras. Son los que están dispuestos a ensuciarse las manos, por decirlo de esa manera. Son los que ven un problema de rendimiento no como un problema, sino como un rompecabezas esperando ser resuelto.

A medida que nuestro sistema se vuelve más complejo, la depuración de rendimiento se convierte menos en encontrar una bala de plata y más en desarrollar una mentalidad, una mentalidad de aprendizaje continuo, de siempre preguntar por qué, de nunca tomar las métricas al pie de la letra. Así que aquí está mi desafío para ti. La próxima vez que veas un cuello de botella de rendimiento, no solo intentes solucionarlo. Intenta entenderlo. Profundiza. Pregunta más porque cada problema de rendimiento es una oportunidad para entender tu sistema un poco mejor. Sigue explorando, sigue depurando y nunca dejes de preguntar por qué. Gracias por ver. Adiós.