OpenFGA gibi gecikmeye duyarlı yetkilendirme sistemlerinde, en yavaş isteklerin (P99) yanıt süresi olan kuyruk gecikmesini azaltmak kritik öneme sahiptir. Yetkilendirme her istekte gerçekleştiği için, bu kararların hızlı olması, toplam yanıt süresine doğrudan ek yük bindirmemesi gerekir. Google'ın Zanzibar modelinden esinlenen OpenFGA için bu zorluk, en kritik işlemi olan 'Check' fonksiyonunda ortaya çıkar: "Kullanıcı X, kaynak Y'ye erişebilir mi?" sorusunu yanıtlamak, ilişki grafiklerini dolaşmayı gerektirir ve bu dolaşım performansı sistemin temel kısıtlamasıdır. Bu bağlamda, performans sadece bir özellik değil, sistem mimarisinin temel bir kısıtıdır. Başlangıçta, 'Check' API'si için gecikmeyi azaltmak amacıyla, belirli veri dağılımlarına göre uyarlanmış birden fazla grafik dolaşım stratejisi geliştirildi. Ancak bu ilk yaklaşımlar, stratejileri grafik düğümünün karmaşıklığına göre statik olarak seçiyordu ve belirli bir veri kümesi için hangi stratejinin varsayılan algoritmadan daha iyi performans göstereceğini belirlemek için yeterli bağlamdan yoksundu. Bu durum, her zaman en uygun yolu seçmek için performansa dayalı dinamik bir yönteme ihtiyaç duyulduğunu gösterdi. Bu ihtiyaca yanıt olarak, üretimdeki gecikme verilerinden gerçek zamanlı olarak öğrenen dinamik, kendi kendini ayarlayan bir planlayıcı geliştirildi. Müşteri grafiklerindeki her düğümün benzersiz karmaşıklığa sahip olması (işlem türü, sayısı, veri kardinalitesi ve alt grafik dağılımı açısından farklılık göstermesi) nedeniyle, planlayıcı her düğümü bağımsız olarak ele alır. Bu sayede, dolaşımın belirli bir noktasında en etkili stratejiyi uygulayabilir. Bu mimari, karar motoruna (planlayıcıya) sürekli olarak yeni, önceden ayarlanmış stratejiler eklenmesine olanak tanıyan genişletilebilir bir geri bildirim döngüsü oluşturur ve sistemin performansını sürekli olarak iyileştirir. Strateji tanımlama ve seçim mantığını ayırarak, planlayıcının optimizasyon buluşsal yöntemleri kütüphanesiyle eş zamanlı olarak gelişmesi sağlanır.
OpenFGA'nın kendi kendini ayarlayan strateji planlayıcısı, yetkilendirme sistemlerindeki kuyruk gecikmesini dinamik olarak optimize ederek kullanıcı deneyimini ve sistem verimliliğini önemli ölçüde artırıyor.