Administración de errores
De cualquier sistema con una complejidad razonable se esperan errores. La fiabilidad requiere que su carga de trabajo conozca los errores a medida que ocurren y que actúe para evitar que afecten a la disponibilidad. Las cargas de trabajo deben ser capaces de tolerar errores y de repararlos de forma automática.
Gracias a AWS, podrá aprovechar la automatización para reaccionar a los datos de monitoreo. Por ejemplo, cuando una métrica concreta pasa un umbral, podrá desencadenar una acción automática para solucionar el problema. Además, puede reemplazar un recurso que genere un error y forme parte del entorno de producción por uno nuevo y analizar dicho recurso fuera de banda en lugar de intentar diagnosticar y arreglar el recurso del error. Ya que la nube permite soportar versiones temporales de todo un sistema a bajo costo, puede usar las pruebas automáticas para comprobar los procesos de recuperación completos.
Las siguientes preguntas se centran en estas consideraciones de fiabilidad.
| REL 9 ¿Cómo realiza una copia de seguridad de los datos? |
|---|
| Realice una copia de seguridad de los datos, las aplicaciones y la configuración para satisfacer sus requisitos de objetivos de tiempo de recuperación (RTO) y objetivos de punto de recuperación (RPO). |
| REL 10 ¿Cómo usa el aislamiento de errores para proteger su carga de trabajo? |
|---|
| Los límites aislados de los errores acotan el efecto de un error en una carga de trabajo a un número limitado de componentes. Los componentes fuera del límite no resultan afectados por el error. Mediante el uso de varios límites aislados de error, puede acotar el impacto en su carga de trabajo. |
| REL 11 ¿Cómo diseña su carga de trabajo para que soporte los errores de los componentes? |
|---|
| Las cargas de trabajo con un requisito de alta disponibilidad y un tiempo de recuperación (MTTR) bajo deben diseñarse para que sean resilientes. |
| REL 12 ¿Cómo pone a prueba la fiabilidad? |
|---|
| Una vez diseñada la carga de trabajo para que sea resiliente al estrés de producción, las pruebas son la única forma de garantizar que funcionará según lo previsto y proporcionará la resiliencia esperada. |
| REL 13 ¿Cómo planifica la recuperación de desastres (DR)? |
|---|
| Disponer de copias de seguridad y de componentes de cargas de trabajo redundantes es el principio de su estrategia de DR. El RTO y el RPO son sus objetivos para la restauración de su carga de trabajo. Estos se definen en función de las necesidades del negocio. Implemente una estrategia para satisfacer estos objetivos teniendo en cuenta las ubicaciones y la función de los recursos de las cargas de trabajo y los datos. La probabilidad de una interrupción y el coste de recuperación son también factores clave que ayudan a conocer el valor empresarial de proporcionar recuperación de desastres para una carga de trabajo. |
Haga una copia de seguridad de los datos de forma regular y ponga a prueba estos archivos para garantizar que pueda recuperarse tanto de los errores físicos como de los lógicos. Un factor clave para administrar los errores es probar de forma frecuente y automática las cargas de trabajo que causan error para después observar cómo se recuperan. Haga esto de manera regular y asegúrese de que dichas pruebas también se desencadenen tras realizar cambios importantes en la carga de trabajo. Realice un seguimiento activo de los KPI, así como el objetivo de tiempo de recuperación (RTO) y el objetivo de punto de recuperación (RPO) para evaluar la resiliencia de la carga de trabajo (especialmente, cuando se pongan a prueba situaciones en las que se produzca un error). Realizar el seguimiento de los KPI será de ayuda para identificar y mitigar los puntos únicos de error. El objetivo es someter los procesos de recuperación de la carga de trabajo a pruebas exhaustivas para que sepa que puede recuperar todos los datos y continuar brindando servicios a los clientes, aunque se experimenten problemas prolongados. Los procesos de recuperación deberían realizarse igual de bien que los procesos de producción normales.
