Medición del rendimiento en la migración a “cloud” (2ª Parte)

1.1. El factor crítico

Este factor de “distancia de red” resulta de gran importancia. Con el  aumento de la distancia aumenta la latencia, que siempre es un factor degradante en la calidad percibida según la experiencia del usuario. A pesar de la mejora en la gestión de WAN, que ante este problema ha generado la industria, y aún implementando estas tecnologías para mejorar el rendimiento de la aplicación, sigue siendo importante medir la experiencia del usuario. Por desgracia, agregar soluciones de optimización de la WAN para mitigar el rendimiento, obstaculiza y hace más difícil medir con precisión el rendimiento y los efectos de la distancia. Estos factores junto con que la arquitectura de la aplicación es cada vez más compleja y la existencia de múltiples niveles en centros comunes de arquitecturas actuales compartidas de datos, hacen exponencialmente compleja la gestión del rendimiento al mover aplicaciones a la nube. La figura siguiente desea significar este aumento de la complejidad.

La nube informática presenta aún más desafíos de gestión de rendimiento porque los servicios Cloud añaden capas a la producción y, sin embargo, ofrecen poca o ninguna herramientas para arrojar luz sobre el rendimiento. Cuando la computación se realiza en una nube externa, propiedad de terceros, la interfaz del usuario se convierte en el único punto donde puede administrarse el rendimiento y, además, el punto de interfaz es una conexión de red.

Es imparable que cada vez se migraren más y más aplicaciones a la nube, por muy diversos motivos, incluido el económico. Pero las herramientas de administración de rendimiento, centradas en el centro de datos y en los servidores, simplemente no afrontan los retos de gestión de rendimiento que plantea el entorno de la nube. Si no se enfrentan estos problemas, hay muchos riesgos de volar a ciegas “por la nube” y muy posiblemente encontrar diferentes obstáculos, algunos de importancia, ante la falta de visibilidad para asegurar que las aplicaciones ofrecen las prestaciones requeridas antes, durante y después de hacer una migración a la nube.

1.2. Criterios de selección

La red presenta el mejor lugar para obtener la visibilidad necesaria en gestión del rendimiento en un entorno de servicios en nube. Las herramientas de medición del rendimiento de aplicaciones basadas en la red constituyen el mejor medio para mantener la visibilidad de los niveles de servicios que se están produciendo. Para evitar sorprendentes obstáculos de consumo invisible del rendimiento, es importante contar con capacidades de medición, primero basados en la WAN, antes de emprender la consolidación de los centros de datos y mover las aplicaciones a una nube privada, y también es vital hacerlo antes de mover aplicaciones a la nube pública.

Con las herramientas de medición de rendimiento basado en la red y procesos apropiados en marcha desde el principio, se podrá estar preparado para entrar en la nube. De lo contrario la migración a la nube, especialmente si se trata de servicios en nube pública se convertirán en un rodaje al margen de las prácticas más básicas en la gestión del rendimiento y de los SLA´s.

1.3. Mejores prácticas

A modo de una pequeña guía sintética de las prácticas recomendables en este campo se sugiere preparar la migración sobre la base de ser capaz de conseguir los siguientes objetivos:

• Identificar todas las aplicaciones que se ejecutan en la red
• Establecer el mapa de dependencias entre los elementos involucrados en los servicios a usuarios de las aplicaciones,
• Medir el volumen de tráfico a lo largo de cada ruta de entrega de la aplicación
• Medida de los tiempos de respuesta a lo largo de cada ruta de entrega de servicio de las aplicaciones

Después de migrar las aplicaciones a la nube, sea pública o privada se debe realizar otra instantánea para determinar cuál es el nuevo rendimiento «normal» y realizar la medición del rendimiento constantemente durante un periodo prolongado de tiempo  para ayudar a encontrar y solucionar problemas, así como encontrar los factores críticos de mejora continua del rendimiento.

Cuando se utilizan servicios de nube pública, debe supervisar el tiempo de respuesta en todo lo que sea, al menos, de impacto medio al servicio del usuario. Para estos casos, es imprescindible pedir al proveedor de servicios informes que completen la imagen más completa posible de rendimiento.

Este no es un esfuerzo ocasional, sino que solamente un historial de rendimiento puede permitir identificar lo que es aceptable y actuar cuando se degrada el comportamiento.

Es recomendable que a la hora de pensar en la adquisición de herramientas para abordar este tema se busquen aquellas que mejor visibilidad proporcionan al conjunto de necesidades de métrica propia.

La mejor solución siempre será una combinación de todas las capacidades mencionadas, pero habrá que elegir con criterios de economía entre un reducido número de herramientas que esten bien integradas, para no tener que intergra manualmente los resultados de diversas fuentes.

Las herramientas deben proporcionar un esquema eficiente (mapping) de dependencias que contemplen:

• Las conexiones de los usuarios con ell centro de datos
• El cruce de nivel de las diferentes conexiones
• Conexiones del data center del centro de servicios cloud

Estas funcionalidades pueden evaluarse cuando las herramientas son capaces de medir los siguientes parámetros:

×        La utilización del servidor

×        La utilización de ancho de banda

×        Las transacciones procesadas

×        Los errores del servidor

×        La disponibilidad

×        El tiempo de respuesta de consultas de servidor

×        El tiempo de paquetes ping a ubicaciones de usuario

×        Los datos de flujo de tráfico (por aplicación)

×        El tiempo de respuesta de transacciones de TCP

×        El tiempo de respuesta para el usuario final página

La clave para elegir el conjunto de herramientas correctamente es colocar las opciones de herramienta de rendimiento en un contexto panorámico (o de marco) que ayude a definir las necesidades básicas de medición y asignar esas necesidades, por prioridades o preferencia para la evaluar la oferta actual de herramientas en el mercado.