мол стояла задача сделать/улучшить такой то сервис выполняющий такую то функцию и вот в прототипе в лоб у меня было 10 RPS макс а я добился 10-100-1000 кратного роста RPS за счет оптимизации/рефакторинга/скалирования или чего еще - и вот у меня теперь система умеет 10000RPS"
вот был сервис, который предположим кропает картинки и _при тех же костах за хостинг_ я добился увеличения производительности в 3-5-10 раз за счет того что допустим переписал/оптимизировал/заменил библиотеку которая собственно занималась кропом.
например есть пакет uvloop для Python - они переписали eventloop под asyncio на libuv - и получили 2х кратный прирост производительности в задачах связанных с I/O. и вот они на целую статью накатали объяснений - вот мы используем это и вот такие задачи у нас выполняются быстрее вот в таких то условиях.
- и там есть графики сравнения - под каждый тип задач.
Т.е. как я и говорю - там объяснена природа проблемы, что сделано для оптимизации и в каких условиях это работает и как тестировалось. - там графики являются наглядными.
Вот та статья - https://magic.io/blog/uvloop-blazing-fast-python-n...