Curso 1: Concurrencia y Paralelismo | Módulo 11 de 12

Profiling Async

Dashboard de profiling asíncrono: identifica cuellos de botella

Hotspots Latencia aiomonitor

Piensa en un chequeo médico: El profiling async es como monitorear los signos vitales de tu código. Latencia alta es fiebre, errores frecuentes son dolor, uso excesivo de CPU es taquicardia. aiomonitor es como tener un doctor monitoreando en tiempo real. Identificar cuellos de botella es el diagnóstico.

🎯 ¿Qué aprenderás?

Comprender el concepto fundamental explicado en este módulo
Aplicar la técnica con ejemplos prácticos de código Python
Evitar errores comunes y seguir las mejores prácticas
Construir intuición para saber cuándo aplicar cada técnica

Dashboard de Profiling Asíncrono

Analiza las métricas y flame graph para encontrar cuellos de botella.

245ms

Latencia Promedio

142/s

Throughput

3.2%

Tasa de Error

68%

Uso de CPU

Flame Graph (Llamadas async)

fetch_api

parse_data

validate

write_db

http_get

json_load

retry

log

dns_resolve

ssl_handshake

Cuello de botella detectado: fetch_api (DNS + retry). Sugerencia: usa connection pool y DNS caching.

Analiza las métricas para diagnosticar el cuello de botella.

📌 Resumen del módulo

Concepto clave: domina la idea central presentada en este módulo
Aplicación: los ejemplos te preparan para proyectos reales
Errores comunes: identifica y evita las trampas típicas
Próximos pasos: este conocimiento es base para el siguiente nivel

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Profiling Async

🎯 ¿Qué aprenderás?

Dashboard de Profiling Asíncrono

INSIGNIA: DETECTIVE ASYNC

📌 Resumen del módulo