Recomendaciones para el planeamiento de la capacidad
Se aplica a esta recomendación de lista de comprobación de eficiencia del rendimiento de Azure Well-Architected Framework:
| PE:02 | Llevar a cabo la planificación de la capacidad. El planeamiento de la capacidad debe realizarse antes de que se produzcan cambios previstos en los patrones de uso. Los cambios previstos incluyen variaciones estacionales, actualizaciones de productos, campañas de marketing, eventos especiales o cambios normativos. |
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En esta guía se describen las recomendaciones para el planeamiento de la capacidad. El planeamiento de la capacidad hace referencia al proceso de determinar los recursos necesarios para cumplir los objetivos de rendimiento de la carga de trabajo. Implica calcular la cantidad de recursos informáticos, como CPU, memoria, almacenamiento y ancho de banda de red necesarios para admitir los requisitos de rendimiento de la carga de trabajo. El planeamiento de la capacidad ayuda a evitar el aprovisionamiento insuficiente y garantiza que la carga de trabajo tenga recursos suficientes para controlar las demandas de carga de trabajo esperadas sin experimentar cuellos de botella o degradación del rendimiento. También ayuda a evitar el sobreaprovisionamiento y los costos innecesarios. Una falta de planeamiento de capacidad puede provocar problemas de rendimiento, cuellos de botella de recursos, mayores costos, asignación ineficaz, desafíos de escalabilidad y rendimiento imprevisible de la carga de trabajo.
Definiciones
| Término | Definición |
|---|---|
| Planificación de capacidad | Proceso de predicción de los recursos que una carga de trabajo necesita para satisfacer sus objetivos de rendimiento. |
| Requisitos funcionales | Las características y funcionalidades que debe tener una carga de trabajo deben cumplir su propósito previsto. |
| Requisitos técnicos | El código y la infraestructura necesarios para cumplir los requisitos funcionales. |
| Análisis de tendencias | Análisis de datos históricos para predecir la demanda futura. |
Estrategias de diseño principales
El planeamiento de la capacidad es un proceso de futuro que implica tomar decisiones basadas en las demandas y patrones de carga de trabajo previstos. Su objetivo es optimizar el rendimiento de la carga de trabajo en escenarios de carga continua y máxima. Al comprender los cambios en el uso, como los turnos estacionales o las versiones de productos, puede asignar recursos estratégicamente, lo que evita la tensión del sistema durante períodos de alta demanda. Esta estrategia proactiva reduce las interrupciones y refuerza la eficiencia del rendimiento. Al analizar las tendencias de uso anteriores y los datos de crecimiento, puede predecir las necesidades a corto y largo plazo. Puede identificar posibles cuellos de botella y problemas de escalado, lo que garantiza un rendimiento coherente y eficaz de la carga de trabajo.
Recopilación de datos de capacidad
La recopilación de datos de uso de cargas de trabajo implica recopilar y analizar información sobre cómo una carga de trabajo usa recursos. Debe recopilar datos sobre patrones históricos para cargas de trabajo existentes y medidas predictivas para nuevas cargas de trabajo. Este proceso ayuda a traducir los objetivos empresariales en requisitos técnicos y es esencial para la previsión de la capacidad. Tenga en cuenta las recomendaciones siguientes:
Descripción de una carga de trabajo existente
Comprender una carga de trabajo existente para el planeamiento de la capacidad implica analizar los datos históricos relacionados con cómo la carga de trabajo utiliza los recursos. Abarca métricas como el uso de recursos, los datos de rendimiento y los patrones de carga de trabajo. Esta comprensión garantiza una asignación de recursos eficaz, traduce los objetivos empresariales en requisitos técnicos y ayuda a identificar posibles cuellos de botella.
Comprender los datos: revise los datos históricos disponibles y comprenda su estructura, formato y relevancia para el planeamiento de la capacidad. La revisión puede incluir métricas de uso de recursos, patrones de carga de trabajo, métricas de rendimiento y otros puntos de datos pertinentes. Comprenda los procesos empresariales y la importancia de las aplicaciones. Identifique los tiempos de uso máximo, la carga del usuario, las tasas de transacción y otras métricas pertinentes.
Limpiar y preprocesar los datos: prepare los datos para el análisis quitando las incoherencias, errores o valores atípicos. La preparación de los datos puede implicar técnicas de limpieza de datos, como la imputación de datos, el control de los valores que faltan o la normalización.
Identificar métricas clave: identifique las métricas que son relevantes para el planeamiento de la capacidad. Las métricas pueden incluir el uso de CPU, el uso de memoria, el rendimiento de red y los tiempos de respuesta.
Identificar cuellos de botella: mida el rendimiento y los tiempos de respuesta para identificar los componentes específicos del sistema que podrían convertirse en cuellos de botella a medida que crece la carga de trabajo. Las solicitudes por segundo y el uso de cpu de base de datos pueden ser buenos indicadores de capacidad.
Visualizar los datos: cree visualizaciones, como gráficos o trazados, para obtener una mejor información sobre los datos históricos. Las visualizaciones pueden ayudarle a identificar patrones, tendencias y anomalías en los datos para proporcionarle una comprensión más clara del comportamiento de la carga de trabajo.
Descripción de una nueva carga de trabajo
Comprender una nueva carga de trabajo para el planeamiento de la capacidad hace referencia a la predicción de los requisitos de recursos de una tarea futura sin datos históricos. Predecir las necesidades futuras de una nueva carga de trabajo sin datos históricos puede ser más difícil. Este proceso garantiza que asigne recursos de forma eficaz y alinee las asignaciones con los objetivos de carga de trabajo cuando se introduce la carga de trabajo. Tenga en cuenta las recomendaciones siguientes:
Investigación de mercado: la realización de investigaciones de mercado para comprender la demanda de productos o servicios similares puede proporcionar información valiosa sobre la posible demanda de una nueva carga de trabajo. La investigación puede implicar el análisis de tendencias de mercado, la realización de encuestas o el estudio de ofertas de competidores.
Juicio experto: la entrada de expertos en la materia o profesionales que tienen experiencia en el sector puede ayudarle a calcular la demanda de una nueva carga de trabajo. Su experiencia e información puede proporcionar entradas valiosas para la previsión.
Proyectos piloto o prototipos: los proyectos piloto a pequeña escala o prototipos pueden ayudarle a recopilar datos y comentarios en tiempo real. A continuación, puede usar estos datos para informar al proceso de planeamiento de capacidad y ajustar la demanda prevista.
Orígenes de datos externos: orígenes de datos externos, como informes del sector, estudios de mercado o encuestas de clientes, pueden proporcionar información adicional para calcular la demanda de una nueva carga de trabajo. Estos orígenes pueden ofrecer información valiosa sobre las preferencias del cliente, las tendencias de mercado y los posibles impulsores de la demanda.
Previsión de la demanda
La previsión de la demanda implica el uso de datos de carga de trabajo para predecir las necesidades futuras de un servicio o producto. Es esencial para el planeamiento de la capacidad garantizar una asignación de recursos eficaz, prever patrones de crecimiento y prepararse para posibles picos de demanda. Cuando se prevé la demanda futura, se usan datos para obtener una idea de las necesidades futuras. Aplica análisis estadísticos, análisis de tendencias o técnicas de modelado predictivo a los datos que tiene que predecir la demanda futura. Estos métodos tienen en cuenta los patrones históricos o previstos y los proyectan en el futuro para proporcionar estimaciones de la demanda de carga de trabajo esperada. Para predecir la demanda, tenga en cuenta estas estrategias:
Tener en cuenta varios escenarios
Al realizar el planeamiento de la capacidad, debe planear diferentes escenarios que pueden producirse. Este planeamiento debe incluir patrones de crecimiento predecibles y aumentos inesperados de la demanda. Los patrones de uso pueden aumentar o reducirse. Pueden ser orgánicos (más o menos usuarios) o inorgánicos (un evento o incidente de seguridad). Debe realizar el planeamiento de la capacidad antes de los cambios de uso, en momentos clave:
- Diseño (predicción)
- Picos regulares (8:00 AM sign-in rush)
- Inicio (validación de predicción)
- Cambio del modelo de negocio
- Adquisición o fusión
- Inserción de marketing
- Cambio estacional
- Inicio de características
- Periódicamente
Uso de técnicas de predicción
La previsión de la demanda futura de un servicio o producto implica el uso de técnicas como el análisis estadístico, el análisis de tendencias y el modelado predictivo. Esta es una introducción a cómo puede usar estas técnicas:
Análisis estadístico: los métodos estadísticos pueden ayudarle a descubrir patrones y relaciones dentro de los datos históricos. Puede usar estos patrones para predecir la demanda futura. Puede usar técnicas como el análisis de series temporales, el análisis de regresión y las medias móviles para identificar tendencias, estacionalidad y otros patrones en los datos.
Análisis de tendencias: el análisis de tendencias implica examinar los datos históricos para identificar patrones coherentes y extrapolar esos patrones en el futuro. Por ejemplo, si la demanda de cargas de trabajo aumentó un 10 por ciento durante el último año, podría prever una continuación de esta tendencia. Al analizar los datos históricos de demanda durante un período de tiempo, puede identificar tendencias de crecimiento o reducción. Use estas tendencias como base para predecir la demanda futura. El análisis de tendencias también puede identificar los efectos de los eventos de un solo uso que provocan cambios rápidos en el tráfico (inorgánico). Por ejemplo, las versiones de características pueden aumentar constantemente la demanda en un 5 por ciento. Si tiene cuatro versiones principales al año, debe planear el crecimiento del 5 por ciento cada vez.
Modelado predictivo: el modelado predictivo es el proceso de creación de modelos matemáticos que usan datos históricos y otras variables relevantes para realizar predicciones sobre la demanda futura. Puede usar técnicas como algoritmos de aprendizaje automático, redes neuronales o árboles de decisión. Estos modelos pueden tener en cuenta varios factores y variables para proporcionar previsiones más precisas.
Alineación de las previsiones con los objetivos de carga de trabajo
Alinear los pronósticos con los objetivos de carga de trabajo implica ajustar los modelos de capacidad predictiva para asegurarse de que cumplen los objetivos específicos y las demandas de una carga de trabajo determinada. Esta alineación garantiza que los recursos se aprovisionen adecuadamente, lo que evita la infrautilización y las posibles sobrecargas de carga de trabajo. Por ejemplo, si tiene como objetivo admitir una API de 1 millón de usuarios para cargar archivos de 1 MB en un segundo, pero los datos actuales muestran velocidades de escritura lentas, debe ajustar el sistema. Es esencial hablar con las partes interesadas para comprender los requisitos de la carga de trabajo. Asegúrese de que los planes se alineen con las promesas (SLA) de los proveedores de servicios. Esta alineación garantiza que la capacidad cumpla la demanda esperada y ayude a identificar las áreas del sistema que podrían necesitar cambios.
Determinación de los requisitos de recursos
La determinación de los requisitos de recursos para el planeamiento de la capacidad implica evaluar los recursos que necesita para satisfacer la demanda prevista. Por ejemplo, si una aplicación prevé un aumento del 50 % en los usuarios durante una campaña promocional, es posible que tenga que asignar más instancias en la nube o ajustar sus parámetros de escalado automático para controlar la mayor carga.
Una carga de trabajo puede tener muchos recursos, por lo que no hay ninguna métrica que observar para determinar los requisitos de recursos. Debe medir la capacidad en el nivel de recurso para obtener resultados significativos. Calcule la demanda esperada de los recursos en función de los datos históricos, las tendencias del mercado y las proyecciones empresariales. Tenga en cuenta el número de transacciones, usuarios simultáneos o cualquier otra métrica pertinente.
En función de la demanda prevista, calcule los recursos necesarios para satisfacer esa demanda. Tenga en cuenta factores como la capacidad del servidor, el ancho de banda de red, la capacidad de almacenamiento y el personal:
Capacidad del servidor: determine la capacidad de servidor necesaria en función del número estimado de usuarios o transacciones simultáneos. Tenga en cuenta factores como los requisitos de CPU, memoria y espacio en disco para asegurarse de que los servidores pueden controlar la carga de trabajo esperada.
Ancho de banda de red: evalúe el ancho de banda de red que necesita para admitir el nivel previsto de tráfico. Debe incluir velocidades de transferencia de datos entrantes y salientes para garantizar una comunicación fluida y eficaz entre los servidores y los clientes.
Capacidad de almacenamiento: calcule la cantidad de datos que genera la carga de trabajo o procesa durante la demanda prevista. Tenga en cuenta factores como el tamaño de la base de datos, los requisitos de almacenamiento de archivos y cualquier otra necesidad de almacenamiento de datos específica de la aplicación.
Personal: evalúe los recursos humanos necesarios para administrar y mantener la infraestructura, controlar el soporte al cliente, realizar el mantenimiento del sistema y garantizar operaciones fluidas. Tenga en cuenta factores como la distribución de cargas de trabajo, el conjunto de aptitudes y la experiencia necesaria.
Descripción de las limitaciones de recursos
Los recursos de la carga de trabajo tienen limitaciones de rendimiento. Las limitaciones de rendimiento se aplican a los servicios y las SKU dentro de cada servicio. Debe comprender las limitaciones de los recursos de la carga de trabajo y tener en cuenta esas limitaciones en las decisiones de diseño. Por ejemplo, debe saber si las limitaciones de recursos requieren que cambie las SKU o que cambien por completo los recursos.
También debe identificar los límites accesibles. Hace referencia a la identificación de los umbrales o límites máximos de una carga de trabajo. Estos límites suelen aplicarse a la infraestructura (proceso, memoria, almacenamiento, red), aplicación (conexione de base de datos simultánea, tiempos de respuesta, disponibilidad), servicio (solicitudes por segundo) y escalado. Cuando el planeamiento de capacidad identifica los límites accesibles, debe modificar la carga de trabajo antes de que el límite cree un problema de rendimiento. Las líneas base de rendimiento, la supervisión continua y las pruebas son esenciales para validar los límites y la solución.
Compensación: el planeamiento de la capacidad maljugada puede provocar sobreaprovisionamiento o infraaprovisionamiento de recursos. El aprovisionamiento excesivo da lugar a mayores costos. El aprovisionamiento bajo puede dar lugar a un rendimiento deficiente. Intente encontrar el equilibrio correcto.
Facilitación de Azure
Recopilación de datos de capacidad y previsión de la demanda: Azure Monitor permite recopilar y analizar datos de telemetría de las aplicaciones y la infraestructura. Admite la supervisión de varios recursos de Azure, incluidas las máquinas virtuales, los contenedores y las cuentas de almacenamiento. Entre las herramientas clave se incluyen Application Insights y Log Analytics. Mediante la configuración de la recopilación de datos y la definición de métricas y registros que desea supervisar, puede recopilar datos de carga de trabajo valiosos para su análisis. Para la supervisión de red, combine Azure Monitor con Azure Network Watcher, Azure Monitor Network Insights y la supervisión de Azure ExpressRoute.
Azure Monitor permite analizar datos históricos y aplicar técnicas de previsión para predecir futuras tendencias de carga de trabajo y requisitos de capacidad. Puede generar previsiones que pueden ayudarle con el planeamiento de la capacidad. Estas previsiones ayudan a calcular la capacidad del servidor, el ancho de banda de red, la capacidad de almacenamiento y otras necesidades de recursos mediante patrones de demanda previstos.
Determinar los requisitos de recursos: dado que proporcionan una amplia gama de configuraciones, las herramientas y los servicios de Azure pueden ayudarle a definir los requisitos técnicos. Puede alinear los requisitos de carga de trabajo con los recursos de Azure disponibles, lo que garantiza que seleccione los componentes y la configuración adecuados para satisfacer sus necesidades funcionales.
Descripción de las limitaciones de recursos: Azure proporciona documentación y recursos para ayudarle a comprender las limitaciones de rendimiento de varios servicios y SKU de Azure. Teniendo en cuenta estas limitaciones, puede ayudarle a tomar decisiones de diseño fundamentadas y optimizar la arquitectura de la carga de trabajo para mejorar el rendimiento y la rentabilidad.
Azure proporciona opciones de escalabilidad como el escalado automático, que puede ajustar automáticamente los recursos en función de la demanda de cargas de trabajo. Puede escalar verticalmente aumentando la capacidad de un recurso mediante un tamaño de máquina virtual mayor, o bien puede escalar horizontalmente agregando nuevas instancias de un recurso. Los servicios de Azure que tienen funcionalidades de escalado automático pueden escalar horizontalmente automáticamente para garantizar la capacidad durante los picos de carga de trabajo y volver a la normalidad cuando disminuye la carga. Hay límites de escalado dentro de la configuración y los servicios que debe tener en cuenta. Puede leer la documentación o ejecutar pruebas. Azure proporciona herramientas como Azure Load Testing, que pueden simular patrones de uso y carga diferentes para ayudarle a recopilar datos relevantes sobre la carga de trabajo.
Vínculos relacionados
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