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Dimensionamiento y planificación de capacidad para nubes privadas

Sin dimensionar las VMs y sin estrategias de planificación de capacidad, cualquier nube privada fallará. Se puede evitar con planificación y monitoreo.

El correcto dimensionamiento de las cargas de trabajo a través de estrategias de monitoreo del rendimiento y de planificación de la capacidad aseguran que una nube privada se mantenga eficiente y rentable.  Sin embarco, a medida que consolide cargas de trabajo, necesitará datos históricos de rendimiento para evaluar las necesidades de capacidad en su servicio centralizado.

Si todavía no lo está haciendo, recopile cantidades representativas de datos de rendimiento para poder dimensionar adecuadamente la configuración de una nube.  No sólo recopile datos del CPU y de la memoria.  También necesita estadísticas de entrada y salida (I/O) como el rendimiento de red (en cuanto a volumen de datos), rendimiento del disco y latencia del disco.

Aunque la mayoría de ejercicios de dimensionamiento correcto se enfocan en el caudal de datos, es muy importante recolectar información de latencia para resolver los problemas.  Muchas aplicaciones pueden ser sensibles a la latencia.  Después de migrar estas aplicaciones a un servicio centralizado, puede experimentar problemas de rendimiento que son difíciles de diagnosticar sin buenos datos históricos para comparar.  Estas estadísticas también pueden ser útiles para resolver problemas entre administradores de almacenamiento, red, y sistemas, particularmente porque los hechos siempre ayudan a evitar las acusaciones de culpabilidad.

Si no tiene datos históricos de rendimiento para basar su dimensionamiento y no tiene tiempo para recopilarlos durante las épocas de mayor carga del año, puede optar en su lugar por hacer algunas pruebas de carga.  En un entorno virtual, los administradores pueden aislar y probar una máquina virtual sobre una sola unidad de hardware donde no pueda interferir con otras cargas de trabajo.

También puede ser posible que parte del servicio de las aplicaciones que usan los balanceadores de carga de la red se mueva a la nube mientras la porción heredada se mantiene fuera.  Esto puede dar una idea exacta de las necesidades de un servicio bajo la carga actual, y permitir un período de ajuste, a medida que los administradores de aplicación y programadoresgeneran confianza en su nube.

La documentación como una estrategia de planificación de capacidad

La documentación es clave para la planificación de capacidad. Necesita documentar configuraciones de servidores para que vayan a la par de los datos de rendimiento. ¿Por qué? Un servidor de cinco años de antigüedad es tres generaciones más viejo que los nuevos servidores a los que usted se está moviendo.  Cada nueva generación de servidores es el doble de rápida que la anterior.  No es inusual ver que una aplicación que ocupa el 80% de CPU de un servidor de cinco años ocupe sólo el 10% de un servidor nuevo.  Si bien la planificación de crecimiento es una buena idea, sería un gran error financiero el planear una carga de 80% en este caso.

También necesita documentación para entender las relaciones entre servidores y servicios y para entender compromisos como los acuerdos de nivel de servicio.  ¿Necesita una base de datos el servicio que está centralizando? ¿Esperan los clientes un nivel particular de servicio? La virtualización promete que usted puede darle a una aplicación únicamente lo que necesita para rendir, y de tal forma ahorrar dinero.  El problema con eso, por supuesto, es que necesita saber qué nivel de rendimiento necesitan la aplicación o los usuarios.

Un número de herramientas comerciales en el mercado le pueden ayudar a desarrollar estrategias de planificación de capacidad, especialmente para nubes virtuales.  La más sencilla de estas herramientas, CapacityView de VKernel, puede ser engañosa porque toma el tamaño promedio de sus VMs y luego divide la capacidad restante para determinar cuántas VMs más puede tener.  Tales cálculos pueden resultar en suposiciones incorrectas sobre su entorno.

Las herramientas pueden suponer, por ejemplo, que todo el CPU y la memoria no reservadas están inactivos.  Esta es una suposición muy incorrecta si las reservaciones de memoria o CPU no existen en su entorno.  Igualmente, a veces no toman en cuenta el diseño de clústeres de tipo N+1 cuando usted no desea tomar en cuenta el “+1” como capacidad útil, ya que se trata de conmutación por error. 

Asegúrese de probar minuciosamente una herramienta de planificación de capacidad y de tener confianza en los resultados antes de mostrar los cálculos a los que tomarán la decisión y planificarán el presupuesto.  Vale la pena proceder lentamente para reducir la presión sobre la planificación de capacidad.  Muchas organizaciones consolidan servicios a medida que expiran las garantías del hardware de sus hosts físicos.  Esto lleva a menudo a una migración gradual a la nube y operaciones similares a las de computación en nube, y permite tiempo para compensar errores en la planificación de capacidad y problemas de migración en general.

Puede que esté orgulloso de decir que tiene un nube privada estandarizada, centralizada y automatizada, pero habrá menos de lo cual jactarse si las cosas no funcionan, así que tómese el tiempo necesario cuando dimensione sus cargas de trabajo.

Este artículo se actualizó por última vez en noviembre 2012

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