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Cómo mejorar el rendimiento de los servicios cloud

Cuando las empresas migran sus aplicaciones a la nube, esperan que el rendimiento de la nube sea impecable. Necesitan confiar que las aplicaciones se ejecutarán con un rendimiento que les permita mantener la productividad de sus usuarios.

Las empresas tienen altas expectativas en lo que se refiere a rendimiento del cloud computing. La falta de confianza respecto al rendimiento sigue siendo una barrera de adopción de servicios en la nube. La mayoría de proveedores cloud ofrecer acuerdos de nivel de servicio (SLA) respecto a la disponibilidad de los servicios, pero no dicen nada sobre asegurar el rendimiento. Por mucho que una aplicación esté disponible, si su rendimiento es bajo, de cara al usuario la situación es equivalente.

Existen muchos factores que contribuyen a ralentizar la ejecución de las aplicaciones en la nube y, por lo tanto, a su rendimiento. Entre ellas podemos encontrar: distancia al proveedor cloud, grandes volúmenes de interacción o cargas de trabajo cliente-servidor, ancho de banda insuficiente, congestión de la red y cuellos de botella en el servidor.

Uno de los principales culpables de obtener un tiempo de respuesta pobre es la latencia. Conforme aumenta la distancia entre el usuario y su proveedor cloud, la latencia también aumenta. Si multiplicamos la latencia por el número de interacciones cliente-servidor, el tiempo de respuesta de la aplicación puede desesperar al usuario.

Soluciones simétricas y asimétricas

Afortunadamente para los proveedores cloud, existen técnicas que permiten mejorar el tiempo de respuesta del usuario final. Alguna de estas técnicas son incorporadas de forma simétrica (double-ended) mientras que otras son asimétricas (single-ended).

Las tecnologías de optimización simétricas, como la optimización WAN, tienen un componente que es instalado cerca del servidor cloud y otro componente localizado cerca del usuario o directamente en el dispositivo del usuario. Estas técnicas incluyen tecnologías como optimización TCP para mejorar el rendimiento; compresión dinámica y deduplicación de datos para reducir la carga de trabajo; almacenamiento (caching) de ficheros para reducir el tiempo de respuesta y la carga de trabajo; y técnicas para reducir el número de peticiones realizadas a la aplicación consiguiendo mandar datos en una única transacción.

Por otro lado, las tecnologías asimétricas (conocidas como soluciones de optimización de contenidos) son instaladas cerca del servidor cloud y permiten acelerar un subconjunto de tráfico, incluyendo el tráfico web. En este tipo de tecnologías, el usuario final debe ser capaz de entender cualquier modificación que la asimetría realiza sobre los datos. La aplicación instalada en la nube debe comunicarse con el software cliente (habitualmente un navegador web) para indicarle las modificaciones realizadas en los datos.

Entre las tecnologías asimétricas podemos encontrar: compresión de datos para reducir la carga de trabajo; caching local para acelerar el tiempo de computación del servidor; transformación HTML para indicarle al navegador que consiga el contenido más eficientemente (por ejemplo consolidando peticiones individuales en una única petición); TCP offload para canalizar el tráfico desde muchas conexiones en una única conexión TCP persistente para reducir el consumo de CPU.

Conclusión

Si los proveedores desarrollan un conjunto de técnicas que permitan mejorar el rendimiento de sus servicios cloud, pueden conseguir diferenciarse de su competencia y obtener nuevos clientes. Asimismo, deberán añadir servicios de medición y monitorización del rendimiento.

Los proveedores cloud debe ser capaces de implementar SLAs que garanticen el rendimiento de los servicios cloud.

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Monitoriza el rendimiento de tu infraestructura de virtualización con VMware vCenter Operations

Monitorizar el rendimiento de nuestra infraestructura de virtualización es crítico para diagnosticar problemas y planificar necesidades futuras. VMware lanzó en Marzo el producto VMware vCenter Operations que permite monitorizar el rendimiento de tu infraestructura VMware.

VMware vCenter Operations utilizar un complejo algoritmo que analiza las estadísticas generadas por la infraestructura vSphere. De este modo es posible destilar los datos relativos al rendimiento en tres grupos para cada objeto de la infraestructura de virtualización. Cada uno de estos grupos muestra un número y un color identificativo que cambia de verde a amarillo y de amarillo a rojo según los recursos del objeto se aproximen a valores peligrosos. Los grupos son: carga de trabajo (workload), capacidad (capacity) y salud (health).

Workload

Este objeto de monitorización es una medida de los recursos utilizados por un determinado objeto. En VMware vCenter Operations es mostrado como un porcentaje de los recursos que el objeto necesita contra la cantidad de recursos a los cuales tiene acceso. Por lo tanto, un valor de 100% indica que todos los recursos que requiere el objeto son satisfechos, pero no existen más recursos disponibles. Un valor por debajo de 100% indica que el objeto tiene más recursos disponibles de los que necesita (situación deseable). Si el valor está por encima del 100% es que el objeto necesita recursos para seguir funcionando con normalidad.

Capacity

La capacidad muestra que cerca está un objeto de quedarse sin recursos. Basándose en tendencias de rendimiento históricas, vCenter Operations calcula la cantidad de tiempo que queda antes de que la actual capacidad para el objeto no sea suficiente.

Por ejemplo, supongamos un cluster configurado con más RAM de la que se dispone físicamente (overcommit). Las máquinas virtuales que se están ejecutando en el cluster están reciviendo toda la RAM que requieren y el rendimiento de la infraestructura de virtualización es bueno. Basado en tendencias de utilización pasadas, existen varias máquinas virtuales que incrementan su utilización de RAM constantemente. vCenter Operations puede calcular cuando necesitarán más RAM esas máquinas virtuales.

Health

Este objeto muestra la “normalidad relativa” del estado actual de un objeto, básandose en tendencias históricas. Un valor de 100 indica un estado normal del objeto.

Supongamos un servidor de base de datos que en ciertas épocas del año aumenta su utilización. Este pico de uso puede desencadenar una alarma, pero el objeto Health sabe que históricamente esto es normal para este período del año mostrándo un valor normal.

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