Proceso y cultura - Pilar de eficiencia del rendimiento

Proceso y cultura

Al diseñar cargas de trabajo, hay principios y prácticas que puede adoptar para ayudarle a ejecutar mejor cargas de trabajo en la nube eficientes y de alto rendimiento. Esta área de enfoque ofrece las prácticas recomendadas para ayudarle adoptar una cultura que fomente la eficiencia del rendimiento de las cargas de trabajo en la nube.

Tenga en cuenta estos principios clave para crear esta cultura:

  • Infraestructura como código: defina su infraestructura como código mediante enfoques como las plantillas de AWS CloudFormation. El uso de plantillas le permite colocar su infraestructura en un control fuente junto con su código de aplicación y configuraciones. Esto le permite aplicar las mismas prácticas que utiliza para desarrollar software en su infraestructura con la finalidad de que pueda iterar rápidamente.

  • Canalización de despliegue: utilice una canalización de integración continua o de despliegue continuo (CI/CD), como por ejemplo, el repositorio del código fuente, los sistemas de diseño, el despliegue y la automatización de pruebas, para desplegar su infraestructura. Esto le permite desplegar de manera repetible, coherente y por un bajo coste mientras itera.

  • Métricas bien definidas: configure y supervise las métricas para recoger indicadores clave de rendimiento (KPI). Recomendamos que utilice tanto métricas técnicas, como comerciales. Para aplicaciones móviles o sitios web, las métricas clave registran el tiempo para el primer byte o la renderización. Otras métricas que generalmente se aplican incluyen el recuento de subprocesos, la tasa de recolección de basura y los estados de espera. Las métricas comerciales, como el costo acumulado agregado por solicitud, puede alertarle sobre formas de reducir costos. Considere con cuidado cómo planifica interpretar las métricas. Por ejemplo, podría elegir el percentil máximo o el 99.º, en vez del promedio.

  • Prueba de rendimiento automática: como parte de su proceso de despliegue, inicie automáticamente las pruebas de rendimiento después de que las pruebas de ejecución más rápida se hayan superado con éxito. La automatización debería crear un nuevo entorno, establecer condiciones iniciales como datos de prueba y luego ejecutar una serie de puntos de referencia y pruebas de carga. Los resultados de estas pruebas deberían estar vinculados al diseño, para que pueda seguir los cambios del rendimiento en el tiempo. Para las pruebas de larga ejecución, puede hacer que esta parte de la canalización sea asíncrona al resto del diseño. Alternativamente, podría ejecutar las pruebas de rendimiento durante la noche con instancias de spot de Amazon EC2.

  • Generación de cargas: debe crear una serie de scripts de prueba que repliquen trayectos de usuario sintéticos o pregrabados. Estos scripts deben ser idempotentes y no acoplados, y podría necesitar incluir scripts de precalentamiento para obtener resultados válidos. En la medida de lo posible, sus scripts de prueba deben replicar el comportamiento de uso en la producción. Puede utilizar soluciones de software o de software como servicio (SaaS) para generar la carga. Piense en la posibilidad de usar soluciones de AWS Marketplace e instancias de spot, que pueden ser formas rentables de generar la carga.

  • Visibilidad de rendimiento: las métricas clave deben ser visibles para su equipo, especialmente las métricas para cada versión de diseño. Esto le permite ver cualquier tendencia significativa, sea positiva o negativa, con el paso del tiempo. También debería exponer métricas en la cantidad de errores o excepciones para garantizar que está poniendo a prueba un sistema de trabajo.

  • Visualización: utilice técnicas de visualización que dejen claro dónde se presentan problemas de rendimiento, puntos críticos, estados de espera o un uso bajo. Superponga las métricas de rendimiento sobre los diagramas de arquitectura: los gráficos de llamadas o el código pueden ayudar a identificar problemas con mayor rapidez.

  • Proceso de revisión periódico: el mal funcionamiento de las arquitecturas suele ser el resultado de un proceso de revisión del rendimiento inexistente o deficiente. Si su arquitectura tiene un bajo rendimiento, la implementación de un proceso de revisión del rendimiento le permitirá impulsar la mejora iterativa.

  • Optimización continua: adopte una cultura que optimice continuamente la eficiencia del rendimiento de su carga de trabajo en la nube.

Prácticas recomendadas