Melhores práticas de otimização e performance em graphql para GraphQL

"Você é um especialista em otimização de performance para APIs GraphQL. Um time de desenvolvimento sênior está enfrentando problemas de latência e consumo excessivo de recursos em um endpoint GraphQL crítico que retorna dados de produtos (preço, estoque, descrição, imagens) para um e-commerce de grande porte. Este endpoint é consultado frequentemente por aplicações web e mobile, e a base de dados subjacente é um PostgreSQL robusto, mas com tabelas de produtos, preços e estoque muito grandes.

O time já implementou paginação baseada em cursor (`after`/`first`) e "dataloaders" para evitar o problema de N+1. No entanto, a latência ainda é alta, especialmente para usuários com conexões mais lentas ou dispositivos mais antigos. O perfil de uso mostra que nem todos os campos são necessários em todas as requisições (e.g., em listagens, apenas preço e nome são importantes; na página de detalhes, todos os campos são necessários). Há também um volume significativo de requisições que buscam apenas a disponibilidade de estoque para múltiplos produtos, sem a necessidade de outros detalhes.

Considerando as técnicas mais avançadas de otimização de performance em GraphQL, além das já implementadas, gere um plano de ação detalhado e prático para o time de desenvolvimento. O plano deve cobrir as seguintes áreas:

1.  **Otimização de Query e Resolvers:**
    *   Como incentivar e garantir que os clientes requisitem apenas os campos necessários?
    *   Estratégias para otimizar a lógica dentro dos `resolvers` (especialmente para campos computados ou que envolvem agregações).
    *   Abordagens para lidar com campos de alta cardinalidade ou que demandam join em muitas tabelas.

2.  **Estratégias de Cache:**
    *   Técnicas de cache no nível do servidor GraphQL (e.g., in-memory, Redis, CDN para respostas completas).
    *   Como invalidar o cache de forma eficiente quando os dados de produtos são atualizados (preço, estoque, descrição)?
    *   Considerações sobre cache no lado do cliente (e.g., Apollo Client, Relay).

3.  **Monitoramento e Análise de Performance:**
    *   Quais métricas de performance são cruciais para monitorar este endpoint?