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The best backend depends on what must not fail

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The best backend depends onwhat must not failMade for Jose Alfredo Córdoba Cadavid, by Hanademi
El mejor backend depende de loque no puede fallarMade for Jose Alfredo Córdoba Cadavid, by Hanademi
Backend talent ranges from 64.6% to 2.1%Share of professional respondents using each language, Stack Overflow Developer Survey, 2024.Made for Jose Alfredo Córdoba Cadavid, by HanademiSources: Technology | 2024 Stack Overflow Developer Survey.Unit% of professional respondents64.6%JavaScript46.9%Python20.3%C++14.2%Go2.1%Elixir
The first constraint is not speed. It is how many people can build and maintain the system. JavaScript reached 64.6% of professionals surveyed, while Elixir reached about 2.1%. A specialist language can win, but hiring risk enters the decision immediately.
El talento backend va de 64,6% a 2,1%Porcentaje de profesionales encuestados que usaba cada lenguaje, encuesta de Stack Overflow, 2024.Made for Jose Alfredo Córdoba Cadavid, by HanademiFuentes: Technology | 2024 Stack Overflow Developer Survey.Unidad% de profesionales encuestados64,6 %JavaScript46,9 %Python20,3 %C++14,2 %Go2,1 %Elixir
La primera restricción no es la velocidad. Es cuántas personas pueden construir y mantener el sistema. JavaScript alcanzó 64,6% de los profesionales encuestados, mientras Elixir llegó a cerca de 2,1%. Un lenguaje especializado puede ganar, pero el riesgo de contratación entra de inmediato.
Five terms that shape the decisionMade for Jose Alfredo Córdoba Cadavid, by HanademiBEAMThe virtual machine behind Erlang and Elixir.p99 latencyThe response time met by 99% of requests.SLOA measurable reliability target for a service.GILA CPython lock that limits simultaneous bytecode execution.KSLOCOne thousand lines of source code.
Backend debates quickly fill with shorthand. These terms cover isolation, tail latency, reliability targets, Python threading, and software defect rates. The rest of the deck uses them in plain language.
Cinco términos que cambian la decisiónMade for Jose Alfredo Córdoba Cadavid, by HanademiBEAMLa máquina virtual que ejecuta Erlang y Elixir.Latencia p99El tiempo de respuesta cumplido por el 99% de solicitudes.SLOUna meta medible de fiabilidad para un servicio.GILUn bloqueo de CPython que limita la ejecución simultánea de bytecode.KSLOCMil líneas de código fuente.
Los debates sobre backend se llenan rápido de abreviaturas. Estos términos cubren aislamiento, latencia de cola, metas de fiabilidad, hilos en Python y tasas de defectos. El resto de la presentación los usa en lenguaje claro.
A 2026 study used 5 criteria tocompare 5 backend languages.The study supports a multidimensional decision, not an official universal ranking.Sources: doi.org.
There is no universal winner because the finish line moves. A 2026 study compared 5 backend languages across 5 criteria instead of declaring the fastest benchmark the winner. The workload determines which tradeoff matters.
Sources
Un estudio de 2026 usó 5 criterios paracomparar 5 lenguajes backend.El estudio respalda una decisión multidimensional, no un ranking universal oficial.Fuentes: doi.org.
No existe un ganador universal porque la meta cambia. Un estudio de 2026 comparó 5 lenguajes backend con 5 criterios, en vez de declarar ganador al benchmark más rápido. La carga determina qué intercambio importa.
Fuentes
The choice becomes a team decisionA group in an office examines information on a wall-mounted display.Sources: Choosing Your Backend Language in 2026 – Benchmark and Strategy. edana.ch.
The criteria matter because backend selection is a shared operating decision, not a benchmark trophy.
La elección se convierte en unadecisión de equipoUn grupo en una oficina examina información en una pantalla montada en la pared.Fuentes: Choosing Your Backend Language in 2026 – Benchmark and Strategy. edana.ch.
Los criterios importan porque elegir un backend es una decisión operativa compartida, no un trofeo de benchmark.
Free-threaded Python sped up Ray butslowed DjangoReported performance change in one 2026 test of a free-threaded Python build, percent.Made for Jose Alfredo Córdoba Cadavid, by HanademiSources: theeditorial.news.Unit% performance changeRay68%Django-31%
Python performance cannot be reduced to one verdict. In this 2026 test, a free-threaded build made Ray 68% faster but made Django 31% slower. Twelve libraries still broke. The workload and software stack decide whether the new runtime helps.
Python sin GIL aceleró Ray, pero frenóDjangoCambio de rendimiento reportado en una prueba de 2026 con Python sin GIL, porcentaje.Made for Jose Alfredo Córdoba Cadavid, by HanademiFuentes: theeditorial.news.Unidad% de cambio en rendimientoRay68 %Django-31 %
El rendimiento de Python no cabe en un solo veredicto. En esta prueba de 2026, una versión sin GIL aceleró Ray un 68%, pero ralentizó Django un 31%. Doce bibliotecas todavía fallaban. La carga y el conjunto de herramientas deciden si el nuevo runtime ayuda.
One Air Force comparison found moreerrors in C++Reported errors per thousand source lines in an Air Force comparison of C++ and Ada.Made for Jose Alfredo Córdoba Cadavid, by HanademiSources: archive.adaic.com.Uniterrors per KSLOC31C++24Ada
C++ offers close control over latency, memory, and native integration. In this Air Force comparison, C++ recorded 31 errors per thousand source lines against 24 for Ada. C++ earns its place when its technical advantage exceeds the added engineering burden.
Una comparación de la Fuerza Aérea hallómás errores en C++Errores reportados por mil líneas de código en una comparación de la Fuerza Aérea entre C++ y Ada.Made for Jose Alfredo Córdoba Cadavid, by HanademiFuentes: archive.adaic.com.Unidaderrores por KSLOC31C++24Ada
C++ ofrece control directo sobre latencia, memoria e integración nativa. En esta comparación de la Fuerza Aérea, C++ registró 31 errores por mil líneas de código frente a 24 para Ada. C++ se justifica cuando su ventaja técnica supera la carga adicional de ingeniería.
About 70% makes memory safetypart of C++ economics.The figure concerns Microsoft's historical vulnerability portfolio, not a defect rate forevery C++ application.Sources: Microsoft: 70 percent of all security bugs are memory safety issues.
C++ can deliver extreme control and speed, but unsafe native code carries a serious cost. Microsoft reported that about 70% of its historical CVEs involved memory-safety problems. That does not make every C++ service unsafe. It puts safety work inside the cost model.
Cerca del 70% convierte la seguridad dememoria en costo de C++.La cifra corresponde al historial de vulnerabilidades de Microsoft, no a una tasa dedefectos para todas las aplicaciones en C++.Fuentes: Microsoft: 70 percent of all security bugs are memory safety issues.
C++ puede ofrecer control y velocidad extremos, pero el código nativo inseguro tiene un costo serio. Microsoft reportó que cerca del 70% de sus CVE históricos involucraba problemas de seguridad de memoria. Eso no vuelve inseguro a todo servicio en C++. Sitúa el trabajo de seguridad dentro del modelo de costos.
WhatsApp reported nearly2,000,000 concurrent TCPconnections on one Erlang server.The case represents a specialized 2012 messaging workload and should not betransferred directly to unrelated applications.Sources: 1 million is so 2011 - WhatsApp Blog.
Elixir inherits a runtime designed for huge numbers of isolated processes. WhatsApp reported 2,000,000 concurrent TCP connections on one Erlang server. The workload was specialized messaging in 2012, so the figure proves possibility, not a universal capacity promise.
WhatsApp reportó casi 2.000.000 deconexiones TCP concurrentes en unservidor Erlang.El caso representa una carga especializada de mensajería de 2012 y no debetrasladarse directamente a aplicaciones distintas.Fuentes: 1 million is so 2011 - WhatsApp Blog.
Elixir hereda un runtime diseñado para enormes cantidades de procesos aislados. WhatsApp reportó 2.000.000 de conexiones TCP concurrentes en un servidor Erlang. La carga era mensajería especializada en 2012, así que la cifra demuestra posibilidad, no una promesa universal de capacidad.
Every extra nine removes 90% of the errorbudgetPermitted failure share by service-level objective.Made for Jose Alfredo Córdoba Cadavid, by HanademiUnit% error budget99% SLO1%99.9% SLO0.1%99.99% SLO0.01%
An SLO turns reliability into a number. A 99% target allows a 1% error budget, while 99.99% allows only 0.01%. Each extra nine removes 90% of what remained. Language features help, but the whole operating system must live within that budget.
Cada nueve adicional elimina el 90% delpresupuesto de errorPorcentaje de fallo permitido por objetivo de servicio.Made for Jose Alfredo Córdoba Cadavid, by HanademiUnidad% de presupuesto de error99% SLO1 %99.9% SLO0,1 %99.99% SLO0,01 %
Un SLO convierte la fiabilidad en un número. Una meta de 99% permite un presupuesto de error de 1%, mientras 99,99% permite solo 0,01%. Cada nueve adicional elimina el 90% de lo que quedaba. Las funciones del lenguaje ayudan, pero toda la operación debe vivir dentro de ese presupuesto.
99.99% availability allows only 4.38minutes downPermitted downtime across a 30.4-day month by availability target.Made for Jose Alfredo Córdoba Cadavid, by HanademiSources: Uptime & SLA Calculator | IsDown.Unitminutes per month99%43899.9%43.899.99%4.499.999%0.4
The percentage hides the operational demand. At 99.9% availability, a 30.4-day month permits about 43.8 minutes of downtime. At 99.99%, only 4.38 minutes remain. Architecture, recovery, observability, and deployment discipline must all fit inside that window.
99,99% de disponibilidad permite solo 4,38minutos de caídaCaída permitida durante un mes de 30,4 días por meta de disponibilidad.Made for Jose Alfredo Córdoba Cadavid, by HanademiFuentes: Uptime & SLA Calculator | IsDown.Unidadminutos por mes99%43899.9%43,899.99%4,499.999%0,4
El porcentaje oculta la exigencia operativa. Con 99,9% de disponibilidad, un mes de 30,4 días permite cerca de 43,8 minutos de caída. Con 99,99%, solo quedan 4,38 minutos. Arquitectura, recuperación, observabilidad y despliegue deben caber dentro de esa ventana.
Discord reportedly served 26 millionconcurrent users on BEAM.A secondary technical review reports both figures. Treat them as case evidence, not auniversal Elixir benchmark.Sources: mlsystemsreview.com.
BEAM can support extraordinary concurrency. Discord reportedly served more than 26 million concurrent users on it. Yet latency-sensitive services were rewritten after p99 exceeded 100 milliseconds. Elixir can own the concurrent core without owning every hot path.
Discord habría atendido a 26 millones deusuarios concurrentes sobre BEAM.Una revisión técnica secundaria reporta ambas cifras. Deben tratarse como evidencia deun caso, no como un benchmark universal de Elixir.Fuentes: mlsystemsreview.com.
BEAM puede sostener una concurrencia extraordinaria. Discord habría atendido a más de 26 millones de usuarios concurrentes sobre esta plataforma. Sin embargo, reescribió servicios sensibles después de superar 100 milisegundos de latencia p99. Elixir puede dominar el núcleo concurrente sin dominar cada ruta crítica.
Colombia's reachable online market rosefrom 2.2% to 79.3%Individuals using the Internet in Colombia, percent of population, 2000 to 2024.Made for Jose Alfredo Córdoba Cadavid, by HanademiSources: World Bank. (n.d.). Individuals using the Internet (% of population) [IT.NET.USER.ZS]. World Bank Open Data.Unit% of population0%25%50%75%2000200420082012201620202024Internet use reached 79.3% in2024.2.2%
Colombia's online population expanded from 2.2% in 2000 to 79.3% in 2024. That does not select a language. It changes the size and diversity of the traffic a Colombian product may need to serve, making realistic load testing more important than benchmark folklore.
El mercado conectado de Colombia subió de2,2% a 79,3%Personas que usan Internet en Colombia, porcentaje de la población, 2000 a 2024.Made for Jose Alfredo Córdoba Cadavid, by HanademiFuentes: World Bank. (n.d.). Individuals using the Internet (% of population) [IT.NET.USER.ZS]. World Bank Open Data.Unidad% de la población0 %25 %50 %75 %2000200420082012201620202024El uso de Internet alcanzó 79,3%en 2024.2,2 %
La población conectada de Colombia pasó de 2,2% en 2000 a 79,3% en 2024. Eso no elige un lenguaje. Cambia el tamaño y la diversidad del tráfico que un producto colombiano puede atender, lo que vuelve más importante probar cargas reales que seguir mitos de benchmarks.
Colombia's secure-server density rosemore than 100-foldSecure Internet servers per 1 million people in Colombia, 2010 to 2024. Log scale: every gridline is ×10.Made for Jose Alfredo Córdoba Cadavid, by HanademiSources: World Bank. (n.d.). Secure Internet servers (per 1 million people) [IT.NET.SECR.P6]. World Bank Open Data.Unitservers per 1 million people101001,00010,00020102013201620192022Density fell to 407.8 in 2020.The series reached 1,126.2 in2024.10.6
Secure-server density in Colombia rose from 10.6 per million people in 2010 to 1,126.2 in 2024. The path included a sharp 2020 decline and recovery. More infrastructure expands the operating environment, but it does not replace error budgets, isolation, or recovery design.
La densidad de servidores seguros enColombia creció más de 100 vecesServidores seguros de Internet por 1 millón de personas en Colombia, 2010 a 2024. Escala logarítmica:cada línea es ×10.Made for Jose Alfredo Córdoba Cadavid, by HanademiFuentes: World Bank. (n.d.). Secure Internet servers (per 1 million people) [IT.NET.SECR.P6]. World Bank OpenData.Unidadservidores por 1 millón de personas101001.00010.00020102013201620192022La densidad cayó a 407,8 en2020.La serie alcanzó 1.126,2 en2024.10,6
La densidad de servidores seguros en Colombia subió de 10,6 por millón de personas en 2010 a 1.126,2 en 2024. La trayectoria incluyó una fuerte caída en 2020 y una recuperación. Más infraestructura amplía el entorno operativo, pero no reemplaza presupuestos de error, aislamiento ni recuperación.
Germany kept a 6.4-point broadband leadover SpainFixed broadband subscriptions per 100 people in Germany and Spain, 2000 to 2024. Log scale: everygridline is ×10.Made for Jose Alfredo Córdoba Cadavid, by HanademiSources: World Bank. (n.d.). Fixed broadband subscriptions (per 100 people) [IT.NET.BBND.P2]. World Bank OpenData.Unitsubscriptions per 100 people0.11101002000200420082012201620202024GermanySpainGermany reached 45.6 in 2024.Spain reached 39.2 in 2024.
Germany and Spain both built broad fixed-broadband access, but their paths did not converge fully. In 2024, Germany reached 45.6 subscriptions per 100 people and Spain reached 39.2. A backend trial should reproduce the latency and connection behavior of the product's actual market.
Alemania mantuvo una ventaja de 6,4 puntossobre España en banda anchaSuscripciones de banda ancha fija por cada 100 personas en Alemania y España, 2000 a 2024. Escalalogarítmica: cada línea es ×10.Made for Jose Alfredo Córdoba Cadavid, by HanademiFuentes: World Bank. (n.d.). Fixed broadband subscriptions (per 100 people) [IT.NET.BBND.P2]. World Bank OpenData.Unidadsuscripciones por cada 100 personas0,11101002000200420082012201620202024AlemaniaEspañaAlemania alcanzó 45,6 en 2024.España alcanzó 39,2 en 2024.
Alemania y España construyeron un amplio acceso de banda ancha fija, pero sus trayectorias no convergieron por completo. En 2024, Alemania alcanzó 45,6 suscripciones por cada 100 personas y España 39,2. Una prueba backend debe reproducir la latencia y las conexiones del mercado real del producto.
Mexico pulled ahead of Colombia in fixedbroadbandFixed broadband subscriptions per 100 people in Colombia and Mexico, 2000 to 2024. Log scale: everygridline is ×10.Made for Jose Alfredo Córdoba Cadavid, by HanademiSources: World Bank. (n.d.). Fixed broadband subscriptions (per 100 people) [IT.NET.BBND.P2]. World Bank OpenData.Unitsubscriptions per 100 people0.010.11101002000200420082012201620202024ColombiaMexicoMexico reached 21.7 in 2024.Colombia reached 17.2 in 2024.
Mexico and Colombia began near zero, but Mexico pulled ahead. In 2024, Mexico reached 21.7 fixed-broadband subscriptions per 100 people versus 17.2 in Colombia. Regional deployment tests should therefore include the markets the product will actually serve.
México se adelantó a Colombia en bandaancha fijaSuscripciones de banda ancha fija por cada 100 personas en Colombia y México, 2000 a 2024. Escalalogarítmica: cada línea es ×10.Made for Jose Alfredo Córdoba Cadavid, by HanademiFuentes: World Bank. (n.d.). Fixed broadband subscriptions (per 100 people) [IT.NET.BBND.P2]. World Bank OpenData.Unidadsuscripciones por cada 100 personas0,010,11101002000200420082012201620202024ColombiaMéxicoMéxico alcanzó 21,7 en 2024.Colombia alcanzó 17,2 en 2024.
México y Colombia comenzaron cerca de cero, pero México se adelantó. En 2024, México alcanzó 21,7 suscripciones de banda ancha fija por cada 100 personas frente a 17,2 en Colombia. Las pruebas regionales deben incluir los mercados reales del producto.
India's ICT service exports moved farbeyond the United StatesICT service exports, balance of payments, current USD, India and United States, 2005 to 2025.Made for Jose Alfredo Córdoba Cadavid, by HanademiSources: World Bank. (n.d.). ICT service exports (BoP, current US$) [BX.GSR.CCIS.CD]. World Bank Open Data.UnitUSD$0$100B$200B2005200820112014201720202023IndiaUnitedStatesIndia reached $200.3 billion in2025.The United States reached $102.3billion.
India's ICT service exports reached $200.3 billion in 2025, nearly twice the United States at $102.3 billion. This does not identify which language those workers use. It shows why hiring strategy cannot be reduced to one domestic market or one survey.
Las exportaciones TIC de India se alejaronde las de Estados UnidosExportaciones de servicios TIC, balanza de pagos, USD corrientes, India y Estados Unidos, 2005 a 2025.Made for Jose Alfredo Córdoba Cadavid, by HanademiFuentes: World Bank. (n.d.). ICT service exports (BoP, current US$) [BX.GSR.CCIS.CD]. World Bank Open Data.UnidadUSD$0$100 mil M$200 mil M2005200820112014201720202023IndiaEstadosUnidosIndia alcanzó 200,3 mil millonesUSD en 2025.Estados Unidos alcanzó 102,3 milmillones USD.
Las exportaciones de servicios TIC de India alcanzaron 200,3 mil millones USD en 2025, casi el doble de Estados Unidos con 102,3 mil millones USD. Esto no identifica qué lenguaje usan esos trabajadores. Muestra por qué la contratación no puede reducirse a un mercado nacional ni a una encuesta.
Germany's ICT exports stayed more thantwice Spain'sICT service exports, balance of payments, current USD, Germany and Spain, 2013 to 2025.Made for Jose Alfredo Córdoba Cadavid, by HanademiSources: World Bank. (n.d.). ICT service exports (BoP, current US$) [BX.GSR.CCIS.CD]. World Bank Open Data.UnitUSD$0$20B$40B$60B2013201520172019202120232025GermanySpainGermany reached $59.4 billion in2025.Spain fell to $12.6 billion in 2020.
Germany's ICT service exports reached $59.4 billion in 2025, while Spain reached $26.6 billion. Both markets grew, but their delivery scale remained different. Language availability should therefore be checked in the specific labor market the team will use.
Las exportaciones TIC de Alemaniasuperaron por más del doble a EspañaExportaciones de servicios TIC, balanza de pagos, USD corrientes, Alemania y España, 2013 a 2025.Made for Jose Alfredo Córdoba Cadavid, by HanademiFuentes: World Bank. (n.d.). ICT service exports (BoP, current US$) [BX.GSR.CCIS.CD]. World Bank Open Data.UnidadUSD$0$20 mil M$40 mil M$60 mil M2013201520172019202120232025AlemaniaEspañaAlemania alcanzó 59,4 milmillones USD en 2025.España cayó a 12,6 mil millonesUSD en 2020.
Las exportaciones de servicios TIC de Alemania alcanzaron 59,4 mil millones USD en 2025, mientras España llegó a 26,6 mil millones USD. Ambos mercados crecieron, pero su escala de entrega siguió siendo distinta. La disponibilidad de lenguajes debe revisarse en el mercado laboral concreto que usará el equipo.
Mexico's ICT exports pulled ahead ofColombia after 2023ICT service exports, balance of payments, current USD, Colombia and Mexico, 2005 to 2025.Made for Jose Alfredo Córdoba Cadavid, by HanademiSources: World Bank. (n.d.). ICT service exports (BoP, current US$) [BX.GSR.CCIS.CD]. World Bank Open Data.UnitUSD$0$1B$2B$3B2005200820112014201720202023ColombiaMexicoColombia jumped to $1.6 billion in2022.Mexico reached $3.3 billion in2025.
Colombia accelerated sharply in 2022, while Mexico moved ahead after 2023. By 2025, Mexico reached $3.3 billion in ICT service exports and Colombia reached $2.3 billion. A hiring plan should test the actual regional supply for each language rather than assume one Latin American market.
Las exportaciones TIC de México seadelantaron a Colombia después de 2023Exportaciones de servicios TIC, balanza de pagos, USD corrientes, Colombia y México, 2005 a 2025.Made for Jose Alfredo Córdoba Cadavid, by HanademiFuentes: World Bank. (n.d.). ICT service exports (BoP, current US$) [BX.GSR.CCIS.CD]. World Bank Open Data.UnidadUSD$0$1 mil M$2 mil M$3 mil M2005200820112014201720202023ColombiaMéxicoColombia saltó a 1,6 mil millonesUSD en 2022.México alcanzó 3,3 mil millonesUSD en 2025.
Colombia aceleró con fuerza en 2022, mientras México se adelantó después de 2023. En 2025, México alcanzó 3,3 mil millones USD en exportaciones TIC y Colombia 2,3 mil millones USD. Un plan de contratación debe probar la oferta regional real de cada lenguaje, no suponer un solo mercado latinoamericano.
US electricity use stayed about twiceGermany'sElectric power consumption per person in United States and Germany, kWh, 2000 to 2024.Made for Jose Alfredo Córdoba Cadavid, by HanademiSources: World Bank. (n.d.). Electric power consumption (kWh per capita) [EG.USE.ELEC.KH.PC]. World Bank Open Data.UnitkWh per capita05,00010,0002000200420082012201620202024UnitedStatesGermanyUS consumption was 12,839 kWhin 2024.Germany used 6,109 kWh in2024.
US electricity consumption per person remained about twice Germany's in 2024. This national measure does not reveal server efficiency or cloud prices. It demonstrates why broad energy context cannot decide between Go, Elixir, Node.js, Python, and C++. Measure the actual workload and provider bill.
El consumo eléctrico de Estados Unidossiguió cerca del doble de AlemaniaConsumo eléctrico por persona en Estados Unidos y Alemania, kWh, 2000 a 2024.Made for Jose Alfredo Córdoba Cadavid, by HanademiFuentes: World Bank. (n.d.). Electric power consumption (kWh per capita) [EG.USE.ELEC.KH.PC]. World Bank Open Data.UnidadkWh por habitante05.00010.0002000200420082012201620202024EstadosUnidosAlemaniaEl consumo de Estados Unidos fue12.839 kWh en 2024.Alemania consumió 6.109 kWh en2024.
El consumo eléctrico por persona en Estados Unidos siguió cerca del doble que en Alemania en 2024. Esta medida nacional no revela eficiencia de servidores ni precios de nube. Demuestra por qué el contexto energético amplio no puede elegir entre Go, Elixir, Node.js, Python y C++. Hay que medir la carga y la factura reales.
Spain used nearly twice Mexico's electricityper personElectric power consumption per person in Spain and Mexico, kWh, 2000 to 2024.Made for Jose Alfredo Córdoba Cadavid, by HanademiSources: World Bank. (n.d.). Electric power consumption (kWh per capita) [EG.USE.ELEC.KH.PC]. World Bank Open Data.UnitkWh per capita02,0004,0006,0002000200420082012201620202024SpainMexicoSpain peaked at 6,111 kWh in2005.Mexico reached 2,658 kWh in2024.
Spain and Mexico followed different national electricity paths. In 2024, Spain used 5,196 kWh per person and Mexico used 2,658. These figures cannot price a backend instance, but they warn against treating energy economics as universal. Compare real cloud bills under the same workload.
España consumió casi el doble deelectricidad por persona que MéxicoConsumo eléctrico por persona en España y México, kWh, 2000 a 2024.Made for Jose Alfredo Córdoba Cadavid, by HanademiFuentes: World Bank. (n.d.). Electric power consumption (kWh per capita) [EG.USE.ELEC.KH.PC]. World Bank Open Data.UnidadkWh por habitante02.0004.0006.0002000200420082012201620202024EspañaMéxicoEspaña alcanzó un pico de 6.111kWh en 2005.México alcanzó 2.658 kWh en2024.
España y México siguieron trayectorias eléctricas nacionales distintas. En 2024, España consumió 5.196 kWh por persona y México 2.658. Estas cifras no pueden fijar el precio de una instancia backend, pero advierten que la economía energética no es universal. Hay que comparar facturas reales con la misma carga.
Colombia's electricity use rose 81% perpersonElectric power consumption per person in Colombia, kWh, 2000 to 2024.Made for Jose Alfredo Córdoba Cadavid, by HanademiSources: World Bank. (n.d.). Electric power consumption (kWh per capita) [EG.USE.ELEC.KH.PC]. World Bank Open Data.UnitkWh per capita1,0001,5002000200420082012201620202024Consumption jumped to 1,460kWh in 2013.The series peaked at 1,553kWh in 2023.
Colombia's electricity consumption per person rose from 857 kWh in 2000 to 1,551 in 2024. That 81% rise describes the national economy, not a server fleet. For backend economics, profile CPU, memory, database waits, utilization, and the actual monthly bill.
El consumo eléctrico de Colombia subió 81%por personaConsumo eléctrico por persona en Colombia, kWh, 2000 a 2024.Made for Jose Alfredo Córdoba Cadavid, by HanademiFuentes: World Bank. (n.d.). Electric power consumption (kWh per capita) [EG.USE.ELEC.KH.PC]. World Bank Open Data.UnidadkWh por habitante1.0001.5002000200420082012201620202024El consumo saltó a 1.460 kWhen 2013.La serie alcanzó un pico de1.553 kWh en 2023.
El consumo eléctrico por persona en Colombia subió de 857 kWh en 2000 a 1.551 en 2024. Ese aumento de 81% describe la economía nacional, no una flota de servidores. Para evaluar la economía backend, hay que medir CPU, memoria, esperas de base de datos, utilización y factura mensual.
Mexico's R&D share fell almost by half fromits peakResearch and development expenditure as a share of GDP in Mexico, 2000 to 2024.Made for Jose Alfredo Córdoba Cadavid, by HanademiSources: World Bank. (n.d.). Research and development expenditure (% of GDP) [GB.XPD.RSDV.GD.ZS]. World Bank Open Data.Unit% of GDP0.0%0.2%0.4%2000200420082012201620202024R&D peaked at 0.47% of GDP in2010.The share fell to 0.25% in 2024.
Mexico's R&D expenditure peaked at 0.47% of GDP in 2010 and fell to 0.25% in 2024. This does not choose a backend language. It increases the value of readily available tools, documentation, integrations, and talent when local experimentation capacity is constrained.
La proporción de I+D de México cayó casi ala mitad desde su picoGasto en investigación y desarrollo como porcentaje del PIB en México, 2000 a 2024.Made for Jose Alfredo Córdoba Cadavid, by HanademiFuentes: World Bank. (n.d.). Research and development expenditure (% of GDP) [GB.XPD.RSDV.GD.ZS]. World Bank Open Data.Unidad% del PIB0,0 %0,2 %0,4 %2000200420082012201620202024La I+D alcanzó un pico de0,47% del PIB en 2010.La proporción cayó a 0,25% en2024.
El gasto en I+D de México alcanzó un pico de 0,47% del PIB en 2010 y cayó a 0,25% en 2024. Esto no elige un lenguaje backend. Aumenta el valor de herramientas, documentación, integraciones y talento disponibles cuando la capacidad local de experimentación es limitada.
Recruiters report Elixir searches take 6–12 weeks; worldwide active candidatesnumber below 100,000.The recruiting estimate comes from an interested provider and lacks independentcorroboration.Sources: kore1.com.
Elixir's technical strengths meet a smaller labor market. One recruiting provider reports searches taking 6 to 12 weeks and a global active pool below 100,000 practitioners. The source has a commercial interest, so use the range as a hiring-risk signal, not a universal forecast.
Sources
Los reclutadores reportan búsquedas deElixir de 6– 12 semanas; candidatos activosmundiales por debajo de 100.000.La estimación de contratación proviene de un proveedor interesado y carece decorroboración independiente.Fuentes: kore1.com.
Las fortalezas técnicas de Elixir se encuentran con un mercado laboral menor. Un proveedor de selección reporta búsquedas de 6 a 12 semanas y un grupo activo mundial inferior a 100.000 profesionales. La fuente tiene interés comercial, así que usa el rango como señal de riesgo de contratación, no como pronóstico universal.
Fuentes
A weighted estimate puts Go first, but barelyMethodology-limited six-factor scores under general-web weights, points out of 10.Made for Jose Alfredo Córdoba Cadavid, by HanademiHanademi synthesis under general-web weights.Unitweighted score out of 10Go8.4Elixir7.9Node.js7.8Python7.3C++6.8
Under one set of general-web weights, Go scores 8.4 out of 10. Elixir follows at 7.9 and Node.js at 7.8, so the lead is narrow. This is an estimate, not an external benchmark. Change the priorities and the winner can change.
Una estimación ponderada pone a Goprimero, por pocoPuntuaciones de 6 factores con limitaciones metodológicas y pesos para web general, puntos sobre 10.Made for Jose Alfredo Córdoba Cadavid, by HanademiSíntesis de Hanademi con pesos para web general.Unidadpuntuación ponderada sobre 10Go8,4Elixir7,9Node.js7,8Python7,3C++6,8
Con un conjunto de pesos para web general, Go obtiene 8,4 sobre 10. Elixir sigue con 7,9 y Node.js con 7,8, así que la ventaja es estrecha. Es una estimación, no un benchmark externo. Si cambian las prioridades, puede cambiar el ganador.
The estimate still needs testingOpen laptops, notebooks, writing tools, and printed diagrams cover a worktable.Sources: Best Backend Frameworks in 2026: Top 10 Optio… | TechBriefed. techbriefed.com.
A default ranking becomes a decision only after testing the actual workload, costs, and failure modes.
La estimación todavía necesita pruebasComputadoras portátiles abiertas, cuadernos, útiles de escritura y diagramas impresos cubren unamesa de trabajo.Fuentes: Best Backend Frameworks in 2026: Top 10 Optio… | TechBriefed. techbriefed.com.
Un ranking predeterminado se convierte en decisión solo después de probar la carga, los costos y los modos de falla reales.
Little's Law links 3 variables:average work, arrival rate, andtime in a stable system.Little's Law states that average work equals average arrival rate multiplied by averagetime in the system. It explains capacity behavior but cannot rank languages withoutmeasured arrival rates and service times.Sources: 1 Notes on Little's Law (l = λw).
Concurrency is not free capacity. Little's Law says average work in a stable system equals average arrival rate multiplied by average time in the system. It links 3 variables: average work, arrival rate, and time in the system. If requests arrive faster or remain longer, queues grow. The winning language still needs limits around connections, memory, sockets, and downstream services.
La ley de Little vincula 3 variables:trabajo promedio, tasa de llegada y tiempoen un sistema estable.La ley de Little establece que el trabajo promedio equivale a la tasa de llegada promediomultiplicada por el tiempo promedio en el sistema. Explica el comportamiento de lacapacidad, pero no puede clasificar lenguajes sin tasas de llegada y tiempos de serviciomedidos.Fuentes: 1 Notes on Little's Law (l = λw).
La concurrencia no es capacidad gratuita. La ley de Little dice que el trabajo promedio en un sistema estable equivale a la tasa de llegada promedio multiplicada por el tiempo promedio en el sistema. Vincula 3 variables: trabajo promedio, tasa de llegada y tiempo dentro del sistema. Si las solicitudes llegan más rápido o permanecen más tiempo, las colas crecen. El lenguaje ganador aún necesita límites para conexiones, memoria, sockets y servicios externos.
In summaryMade for Jose Alfredo Córdoba Cadavid, by HanademiSources: 1 million is so 2011 - WhatsApp Blog.; Uptime & SLA Calculator | IsDown.; Microsoft: 70 percent of all security bugs are memory safetyissues.; theeditorial.news.; mlsystemsreview.com.; archive.adaic.com.WhatsApp reported reaching nearly 2 million concurrent TCP connections on one Erlang server, under a specialized 2012 messaging workload.Across a 30.4-day month, 99%, 99.9%, 99.99%, and 99.999% availability permit about 438, 43.8, 4.38, and 0.438 downtime minutes.Microsoft reported that roughly 70% of its historical CVEs involved memory-safety problems, illustrating a major risk for unsafe native code.A 2026 test reported Python’s free-threaded build 68% faster on Ray but 31% slower on Django, with 12 libraries still breaking.Discord reportedly supports over 26 million concurrent users on BEAM but rewrote hot services after p99 latency exceeded 100 milliseconds.An Air Force comparison reported 31 errors per KSLOC for C++ versus 24 for Ada, while Ada also led measured productivity.
The value of the research is not only what each source knew, but what became visible when their evidence was combined.
En resumenMade for Jose Alfredo Córdoba Cadavid, by HanademiFuentes: 1 million is so 2011 - WhatsApp Blog.; Uptime & SLA Calculator | IsDown.; Microsoft: 70 percent of all security bugs are memory safetyissues.; theeditorial.news.; mlsystemsreview.com.; archive.adaic.com.WhatsApp reportó casi 2 millones de conexiones TCP concurrentes en un servidor Erlang, bajo una carga especializada de mensajería en 2012.En un mes de 30,4 días, disponibilidades de 99%, 99,9%, 99,99% y 99,999% permiten aproximadamente 438, 43,8, 4,38 y 0,438 minutos.Microsoft reportó que cerca del 70% de sus CVE históricos involucraban problemas de seguridad de memoria, mostrandoun riesgo importante del código nativo inseguro.Una prueba de 2026 reportó que Python sin GIL fue 68% más rápido en Ray, 31% más lento en Django y aún rompía 12 bibliotecas.Discord sostiene más de 26 millones de usuarios concurrentes sobre BEAM, pero reescribió servicios críticos despuésde que la latencia p99 superara 100 milisegundos.Una comparación de la Fuerza Aérea reportó 31 errores por KSLOC en C++ frente a 24 en Ada, y Ada también mostró mayor productividad.
El valor de la investigación no está solo en cada fuente, sino en lo que apareció al combinar sus evidencias.

The research behind this deck

The language choice also determines the size of the hiring pool. These terms separate benchmark speed from production behavior.

Key findings

The argument

This research is published in English and Spanish. Ver en español

La investigación detrás de esta presentación

La elección del lenguaje también determina el tamaño de la oferta de talento. Estos términos separan la velocidad de laboratorio del comportamiento en producción.

Hallazgos clave

El argumento

Esta investigación se publica en inglés y español. Read in English