ra2 studio - Fotolia

Evaluar Conozca los pros y contras de las tecnologías, productos y proyectos que está considerando.

Cree elementos de acción con un proyecto de analítica predictiva de nube

El experto Tom Nolle analiza cómo el uso de un proyecto de análisis predictivo de nube puede ayudar con los futuros –y actuales– problemas de rendimiento y gestión del cómputo en la nube.

La mejor razón para buscar una comprensión del pasado es ayudar a predecir el futuro. El objetivo implícito del análisis es precisamente eso, pero a menudo hay una brecha entre los dos elementos de esa propuesta de valor. Para una analítica de la nube, la promesa de usar datos históricos para manejar todo entre la planificación y el funcionamiento en tiempo real es emocionante, pero difícil de realizar. Si desea obtener el mayor valor predictivo del análisis en la nube, asegúrese de capturar el alcance de la información que necesita, enmarque los datos de la manera que sea necesario para respaldar las predicciones, esperando tener que hacer híbridas las herramientas para obtener los mejores resultados y sin olvidar para soportar la acción.

Los datos son información. El conocimiento es información y contexto. La predicción es la extensión del conocimiento hacia el futuro. Este es el marco de análisis predictivo de alto nivel, pero para obtener los mejores resultados de un proyecto de análisis predictivo, debe profundizar en los tres términos, no en este orden, sino empezando con los resultados esperados.

Comenzar un proyecto analítico de nube

La mayoría de los usuarios de la nube comienzan un proyecto de análisis predictivo en la nube con un objetivo implícito, pero a menudo demasiado vago. "Quiero usar la nube de manera más eficiente" es probablemente la forma en que la mayoría de las empresas afirman cosas, pero lo que se necesita es una definición de eficientemente. ¿Significa un costo más bajo, una mejor calidad de experiencia, qué? Un buen proyecto de análisis predictivo tiene que comenzar con objetivos muy definidos, porque esos objetivos determinarán cuál debe ser el resultado de la predicción y, a su vez, define los datos que se recopilarán y la información contextual que se debe aplicar a ellos.

Un buen punto de partida es suponer que recopilará métricas duras en dos resultados de implementación en la nube: el tiempo de respuesta de la aplicación y el costo. Para hacer eso, deberá recopilar datos específicos sobre todo lo que impacta en el costo, es decir, todo lo que cobra su proveedor. También deberá recopilar datos sobre todo lo que contribuye al tiempo de respuesta, incluidos tanto la nube como los servicios de red que conectan a los usuarios con la nube. Estos datos deben recopilarse con cierto nivel de sincronicidad; no se puede medir el costo el martes y la calidad de la experiencia (QoE) el viernes, o perderá el contexto de su información.

Muchos usuarios encuentran que analizan en exceso. El análisis en la nube es más útil cuando se correlaciona con distintos cambios en la implementación de la nube, en lugar de simplemente acumularse cada minuto durante seis meses. La información de bajo nivel tiene que estar relacionada con cosas que han cambiado para que pueda predecir los resultados de futuros cambios de ese tipo en el futuro. Tendrá que marcar todos los datos y marcar los puntos donde se realizó cualquier cambio en el costo/rendimiento de su entorno de nube.

El enfoque predictivo del uso de la analítica casi siempre se centrará en un análisis de antes y después de estos puntos de cambio. La idea esencial es analizar las condiciones en un punto de cambio y extrapolar los resultados para predecir lo que sucedería si se volviera a hacer el mismo tipo de cambio. Obviamente, esto no se puede hacer cuando el cambio no tiene impacto en el costo/QoE o cuando el cambio no se puede replicar. Aquí es donde entran sus objetivos.

La mayoría del análisis predictivo en la nube se aplica a la escala de las máquinas virtuales y los contenedores, a la ubicación de los recursos y al enrutamiento de los flujos de trabajo, especialmente donde cruzan los límites de la nube. A menudo, las condiciones que desencadenarían el análisis tendrán que ser forzadas; cambie la cantidad de instancias de una aplicación para ver cómo cambia la relación costo-QoE.

Trabajar el análisis predictivo para la gestión de la nube

Este tipo de aplicación predictiva impulsa la planificación de la nube. También es posible conducir operaciones de nube con análisis predictivos en tiempo real, pero esto requiere una planificación muy cuidadosa para evitar costos no deseados o consecuencias en el rendimiento.

Pocas organizaciones querrán combinar un análisis predictivo de nube en un control detallado de la nube, porque esto casi siempre requerirá un software personalizado. En cambio, piense en usar análisis para generar eventos que luego desencadenarán acciones de DevOps en la nube. El uso de análisis predictivos para impulsar un cambio arquitectónico en la nube a través de DevOps le permite a la empresa establecer límites de escalamiento o reasignación en las aplicaciones, límites que evitarán la búsqueda de objetivos en QoE, por ejemplo, duplicando instancias de aplicaciones implementadas al doble del costo.

Algunos usuarios están interesados en usar análisis para hacer un ajuste dinámico de la escala de la aplicación, el uso de la zona de despliegue o el uso de múltiples nubes. Esto exige un ciclo de respuesta de condición rápida que sea más consistente con el procesamiento de eventos complejos que con el análisis tradicional. También hay una opción, con muchos proveedores de nubes públicas, para crear desencadenantes de escalabilidad y resistencia en su hosting de nube mediante parámetros. Si este es el caso, utilice las pruebas de análisis y configuración para crear diferentes modelos de alojamiento en la nube, y pruebe su costo/rendimiento. Luego, aplique la configuración específica utilizando las herramientas del proveedor de la nube.

Las herramientas analíticas y de gestión de la nube, como Microsoft Operations Management Suite o Amazon CloudWatch, combinarán los análisis y al menos los pasos básicos de remediación en un enfoque único que no depende de herramientas externas ni de un acoplamiento con los procesos de operaciones a través de DevOps. Donde las herramientas generarán alertas, estas se pueden usar para activar cosas como escalar. Si desea más control, normalmente no es difícil convertir estas alertas en eventos de DevOps para un control total de la configuración e integración de la nube a través de un cambio de disponibilidad o escalabilidad.

El análisis en la nube finalmente gana valor al crear ideas accionables, al menos en el nivel de planificación, pero finalmente más en el dominio del tiempo real. Hay muchas tendencias de nube que están vinculadas a eventos en tiempo real, tanto a nivel de aplicación como para la administración de la nube. A medida que estos conceptos impulsados por eventos maduren, tendrán un impacto tanto en los requisitos que imponen las aplicaciones en la nube, como en los mecanismos que tenemos disponibles para activar el rendimiento de la nube y la información de estado.

Este artículo se actualizó por última vez en julio 2018

Profundice más

Inicie la conversación

Envíenme notificaciones cuando otros miembros comenten sobre este artículo.

Por favor cree un Nombre de usuario para poder comentar.

- ANUNCIOS POR GOOGLE

Close