COST09-BP01 Realizar un análisis de la demanda de la carga de trabajo - AWS Well-Architected Framework

COST09-BP01 Realizar un análisis de la demanda de la carga de trabajo

Analice la demanda de la carga de trabajo a lo largo del tiempo. Compruebe que el análisis cubra las tendencias estacionales y represente con precisión las condiciones de servicio durante toda la vida útil de la carga de trabajo. El análisis debe reflejar los posibles beneficios; por ejemplo, el tiempo empleado es proporcional al coste de la carga de trabajo.

Nivel de riesgo expuesto si no se establece esta práctica recomendada: Alto

Guía para la implementación

El análisis de la demanda de la carga de trabajo para la computación en la nube implica comprender los patrones y las características de las tareas de computación que se inician en el entorno de la nube. Este análisis ayuda a los usuarios a optimizar la asignación de recursos, administrar los costes y verificar que el rendimiento cumpla con los niveles requeridos.

Debe conocer los requisitos de la carga de trabajo. Los requisitos de su organización deben indicar los tiempos de respuesta de la carga de trabajo frente a las solicitudes. El tiempo de respuesta se puede usar para determinar si la demanda está administrada o si el suministro de recursos debe cambiar para adaptarse a la demanda.

El análisis debe incluir la previsibilidad y la repetibilidad de la demanda, el ritmo y la cantidad de cambio en la demanda. Realice el análisis a lo largo de un período suficiente de tiempo para que incorpore variantes estacionales, como un procesamiento de final de mes o los picos de las vacaciones.

La actividad de análisis debe reflejar los posibles beneficios de la implementación del escalado. Consulte el coste total previsto del componente y cualquier incremento o descenso del uso, así como el coste durante el período de vida de la carga de trabajo.

Estos son algunos aspectos clave que se deben tener en cuenta al realizar un análisis de la demanda de la carga de trabajo para la computación en la nube:

  1. Métricas de uso y rendimiento de los recursos: analice cómo se utilizan los recursos de AWS a lo largo del tiempo. Determine los patrones de uso en las horas punta y fuera de las horas punta para optimizar la asignación de recursos y las estrategias de escalado. Supervise las métricas de rendimiento, como los tiempos de respuesta, la latencia, el rendimiento y las tasas de error. Estas métricas ayudan a evaluar el estado general y la eficiencia de la infraestructura de la nube.

  2. Comportamiento de escalado de usuarios y aplicaciones: comprenda el comportamiento de los usuarios y cómo afecta a la demanda de la carga de trabajo. El examen de los patrones del tráfico de usuarios ayuda a mejorar la entrega de contenido y la capacidad de respuesta de las aplicaciones. Analice cómo se escalan las cargas de trabajo a medida que aumenta la demanda. Determine si los parámetros de escalado automático están configurados de forma correcta y eficaz para gestionar las fluctuaciones de carga.

  3. Tipos de carga de trabajo: identifique los diferentes tipos de cargas de trabajo que se ejecutan en la nube, como el procesamiento por lotes, el procesamiento de datos en tiempo real, las aplicaciones web, las bases de datos o el machine learning. Cada tipo de carga de trabajo puede tener requisitos de recursos y perfiles de rendimiento diferentes.

  4. Acuerdos de nivel de servicio (SLA): compare el rendimiento real con los SLA para garantizar el cumplimiento e identificar las áreas que necesitan mejoras.

Puede usar el Amazon CloudWatch para recopilar y realizar un seguimiento de las métricas, supervisar los archivos de registro, configurar alarmas y reaccionar automáticamente a los cambios en los recursos de AWS. También puede usar Amazon CloudWatch para lograr visibilidad de la utilización de los recursos de todo el sistema, el rendimiento de las aplicaciones y el estado operativo.

Con AWS Trusted Advisor, puede aprovisionar sus recursos conforme a las prácticas recomendadas para mejorar el rendimiento y la fiabilidad del sistema, aumentar la seguridad y buscar oportunidades para ahorrar dinero. También puede desactivar las instancias que no son de producción y utilizar Amazon CloudWatch y Auto Scaling para adaptarlas a los aumentos o reducciones de la demanda.

Por último, puede usar AWS Cost Explorer o bien Amazon QuickSight con el archivo del AWS Cost and Usage Report (CUR) o los registros de la aplicación para realizar un análisis avanzado de la demanda de la carga de trabajo.

En general, un análisis integral de la demanda de la carga de trabajo permite a las organizaciones tomar decisiones informadas sobre el aprovisionamiento, el escalado y la optimización de los recursos, lo que se traduce en un mejor rendimiento, rentabilidad y satisfacción de los usuarios.

Pasos para la implementación

  • Analizar los datos de la carga de trabajo existente: analice los datos de la carga de trabajo existente, las versiones anteriores de la carga de trabajo o los patrones de uso previstos. Utilice Amazon CloudWatch, los archivos de registro y los datos de supervisión para obtener información sobre cómo se utilizó la carga de trabajo. Analice un ciclo completo de la carga de trabajo y recopile datos de los cambios estacionales, como los eventos de final de mes o de final de año. El esfuerzo reflejado en este análisis debe mostrar las características de la carga de trabajo. Debe ponerse mayor empeño en las cargas de trabajo de mayor valor con mayores cambios en la demanda. Debe ponerse menor empeño en las cargas de trabajo de menor valor con menores cambios en la demanda.

  • Prever la influencia exterior: reúnase con miembros de equipos de toda la organización que puedan influir o cambiar la demanda de la carga de trabajo. Estos equipos suelen ser los de Ventas, Marketing o Desarrollo empresarial. Colabore con ellos para conocer los ciclos en los que operan y si hay eventos especiales que puedan cambiar la demanda de la carga de trabajo. Haga una previsión de la demanda de la carga de trabajo con estos datos.

Recursos

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