Construcción de un Sistema en la Nube Eficiente con Software de Autoescalado

A medida que más y más operaciones y cargas de trabajo se trasladan a la nube, es vital asegurar que los recursos estén correctamente optimizados para estar disponibles cuando se requieran y de manera rentable. El software de escalado automático ayuda en la escalada dinámica de recursos según el requerimiento de capacidad. Esto ayuda a ahorrar costos que las empresas incurren cuando emplean más recursos de los necesarios, asegurando al mismo tiempo que el negocio no se vea afectado por la no disponibilidad de recursos. La gestión de recursos en la nube se ha vuelto más fácil con el software de escalado automático. Los entornos en la nube emplean servidores para ejecutar aplicaciones y almacenar datos. La organización configura el número de estos servidores según la carga esperada. Pero la cantidad de tráfico o demanda no es estática. Varía dependiendo de cuántos están usando aplicaciones y el número de aplicaciones en ejecución, entre muchos otros factores. Por ejemplo, una aplicación de aprendizaje automático podría necesitar más poder de cómputo del configurado inicialmente y no funcionaría correctamente sin el número correcto de recursos. En otras ocasiones, podría haber muy pocas aplicaciones en ejecución, en cuyo caso, los recursos permanecen inactivos. Gestionar los recursos en la nube para una utilización óptima es un desafío con el que las empresas luchan hoy en día. La monitorización de la infraestructura en la nube puede ayudar indicando el uso y la disponibilidad de recursos en cualquier momento. Pero eso no es suficiente. El grupo de recursos aún necesita ser ajustado manualmente, lo cual es poco práctico. Aquí es donde el software de escalado automático puede ayudar. ¿Qué es el software de escalado automático? El escalado automático es el enfoque de escalar hacia arriba o hacia abajo los servidores en la nube según las fluctuaciones de la demanda. El software monitorea continuamente el tráfico y la capacidad de demanda de los servidores en la nube e identifica la necesidad de escalar hacia arriba o hacia abajo estos servidores según políticas preconfiguradas. Luego ajusta sin problemas el número de recursos utilizados añadiendo servidores del grupo de escalado automático durante alta demanda o desmantelando recursos y añadiéndolos de nuevo al grupo de escalado automático durante baja demanda. Los grupos de escalado automático son grupos lógicos de servidores o instancias en la nube que están a disposición de la herramienta de escalado automático. El software de balanceo de carga es un software similar que asegura que los sistemas no se vean afectados por el alto tráfico distribuyéndolo entre todos los recursos disponibles. Las soluciones de escalado automático, combinadas con el software de balanceo de carga, pueden proporcionar una gestión de recursos aún más eficiente. ¿Cómo ayudan las herramientas de escalado automático con la gestión de costos y el mejoramiento del rendimiento de los sistemas en la nube? La optimización es clave para la gestión de costos en la nube a medida que los costos en la nube aumentan (o "cloudflation", como se ha referido últimamente). El escalado automático ayuda a las empresas a equilibrar inteligentemente la disponibilidad de los sistemas en la nube y los costos mediante la automatización de la gestión de recursos. Veamos las áreas clave en las que tiene un impacto. Gestión de costos: El uso de recursos de computación en la nube no es lineal. Considere una plataforma de comercio electrónico. El tráfico al sitio puede ser alto durante unas pocas horas al día, lo que indica la ventana durante la cual las personas tienen tiempo para comprar. El tráfico podría dispararse durante el Black Friday y otros días de venta, mientras que podría ser muy bajo hacia los últimos días del mes. Tener muchos servidores en línea en anticipación a picos de tráfico es muy ineficiente en términos de costos. Añadir recursos manualmente cuando el tráfico aumenta tampoco es una opción porque la latencia en añadir el recurso puede ser perjudicial. El software de escalado automático tiene un grupo de servidores a su disposición, listos para ser desplegados cuando el entorno en la nube demande más recursos. Esto ayuda a asegurar que solo se empleen los recursos necesarios, reduciendo así el costo que habría causado la sobreprovisión de recursos. Utilización de recursos: "El 40% de las instancias basadas en la nube son al menos un tamaño demasiado grande, con cargas de trabajo funcionando al 5% al 10% de utilización," según John Purcell, director de producto de DoiT International Ltd. El escalado automático puede ayudar a mejorar la utilización de recursos y reducir los costos en la nube que provienen de la sobreprovisión. Rendimiento: Un aumento en el tráfico o uso puede derribar la infraestructura en la nube. El software de escalado automático monitorea el entorno en la nube y anticipa picos con anticipación a través de reglas preconfiguradas o análisis basado en IA. Cuando ve una demanda creciente que los recursos existentes no pueden acomodar, entra en acción, añadiendo recursos paralelos para soportar la carga. Este escalado sin problemas asegura que el sistema no se caiga debido a la sobrecarga. Según una reseña en el sitio web de G2. "El escalado automático escala automáticamente un recurso según las demandas y asegura que su aplicación tenga los recursos para funcionar sin problemas sin intervención manual. Esto puede ayudar a reducir costos al solo asignar los recursos necesarios." Otra reseña dice, "Una de las características clave que ha sido particularmente útil para nosotros es su capacidad para aprovisionar máquinas virtuales y contenedores rápidamente. Esto nos ha ayudado a reducir nuestro tiempo de comercialización para nuevos productos y servicios, lo cual es crucial en la industria fintech de ritmo rápido." Pero los revisores también advierten que hay una curva de aprendizaje para entender la interfaz y las funcionalidades. Y los costos pueden aumentar si se abusa. Diferentes enfoques para el escalado automático Hay diferentes enfoques para el escalado automático según cómo se aumentan y disminuyen los recursos. El escalado automático vertical es el enfoque donde hay un aumento en la capacidad del servidor o instancias cuando hay una carga más pesada. Los servidores se reducen cuando la demanda es menor. Pero esto puede no funcionar para organizaciones más grandes ya que la capacidad de los servidores no puede aumentarse más allá de un cierto punto. En tales casos, el escalado horizontal es más factible. El escalado automático horizontal implica añadir más nodos o máquinas al entorno existente cuando sea necesario y eliminarlos cuando sea suficiente una menor capacidad. ¿Cuándo se activa el escalado automático? Las empresas deben decidir cuándo debe activarse el escalado automático dependiendo de los requisitos del negocio. Según la necesidad, se adoptan los siguientes enfoques: Escalado automático reactivo: En este enfoque, el sistema monitorea constantemente los recursos. Cuando ve que la demanda excede los recursos disponibles, se añade capacidad adicional al grupo de instancias existente. La desventaja de este enfoque es que puede haber cierta latencia entre la demanda de recursos y la expansión de capacidad, lo que lleva al riesgo de caídas. Escalado automático programado: Las empresas pueden usar esto para programar opciones de escalado basadas en el tráfico o demanda esperados. Pero el problema con este enfoque es que picos inesperados pueden alterar todo el flujo. Escalado automático predictivo: El escalado automático predictivo implica analizar patrones de uso y demanda para escalar automáticamente hacia arriba o hacia abajo los recursos en anticipación a variaciones de demanda. Lo bueno y lo malo El escalado automático ayuda a las empresas a obtener el valor de su dinero de sus implementaciones en la nube. Asegura menores costos, mayor rendimiento y mayor disponibilidad de los sistemas en la nube. Sin embargo, las empresas deben usar el escalado automático con precaución. Exagerar el escalado automático puede resultar en sobrecostos ya que los recursos añadidos dinámicamente (como en el caso del escalado automático) vienen a costos más altos.