Prompt para otimização e performance em graphql em GraphQL

"Você é um engenheiro de performance sênior especializado em GraphQL. Uma grande empresa de e-commerce global (com milhões de usuários diários e um catálogo de produtos que muda constantemente) está enfrentando problemas graves de latência e consumo excessivo de recursos em suas APIs GraphQL, especialmente durante picos de tráfego (Black Friday, Cyber Monday, lançamentos de produtos). O time de desenvolvimento adota uma arquitetura de microsserviços e utiliza Apollo Server e Apollo Federation.

Gere um guia passo a passo, detalhado e acionável, focado em otimização de performance. O guia deve cobrir desde a identificação de gargalos até a implementação de soluções e métricas de acompanhamento. Inclua:

1.  **Estratégias de Caching:** Como implementar caching robusto em diferentes níveis (no cliente, no servidor GraphQL, em data sources e no banco de dados), considerando a invalidação de cache para dados dinâmicos.
2.  **Otimização de Queries e Resolvers:** Técnicas para evitar N+1 problems, otimizar consultas a bancos de dados (ex: batching, dataloaders) e refatorar resolvers complexos.
3.  **Monitoramento e Observabilidade:** Quais ferramentas e métricas são essenciais para monitorar a performance de um serviço GraphQL em produção e identificar proativamente problemas.
4.  **Gerenciamento de Complexidade de Queries:** Como lidar com queries excessivamente complexas ou grandes, incluindo query depth limiting, query cost analysis e persistência de queries.
5.  **Configurações de Servidor e Infraestrutura:** Dicas para otimizar a configuração do Apollo Server e a infraestrutura subjacente (ex: alocação de recursos, escalabilidade horizontal/vertical).
6.  **Melhores Práticas de Schema Design:** Como um schema bem desenhado pode impactar a performance.

Para cada ponto, forneça exemplos práticos (conceituais ou snippets de código/configuração, se aplicável) e justifique o benefício esperado. O guia deve ser pragmático e focado em resultados mensuráveis, visando uma redução significativa na latência e no uso de recursos."