Disponibilidad con dependencias

En la sección anterior, mencionamos que el hardware, el software y, potencialmente, otros sistemas distribuidos son todos componentes de la carga de trabajo. A estos componentes los denominamos dependencias, los elementos de los que depende una carga de trabajo para proporcionar su funcionalidad. Existen las dependencias fuertes, que son aquellos elementos sin los que la carga de trabajo no puede funcionar, y dependencias suaves, cuya falta de disponibilidad puede pasar desapercibida o tolerarse durante un período de tiempo. Las dependencias fuertes repercuten directamente en la disponibilidad de la carga de trabajo.

Podríamos intentar calcular la disponibilidad máxima teórica de una carga de trabajo. Se trata del producto de la disponibilidad de todas las dependencias, incluido el propio software (α_n es la disponibilidad de un único subsistema), ya que todas ellas deben estar operativas.

Ecuación 4: Disponibilidad máxima teórica

Los números de disponibilidad utilizados en estos cálculos suelen estar asociados a aspectos como los acuerdos de nivel de servicio (SLA) o los objetivos de nivel de servicio (SLO). Los SLA definen el nivel de servicio esperado que recibirán los clientes, las métricas con las que se mide el servicio y las soluciones o penalizaciones (normalmente monetarias) en caso de que no se cumplan los niveles de servicio.

Con la fórmula anterior, podemos concluir que, desde un punto de vista puramente matemático, una carga de trabajo no puede estar más disponible que alguna de sus dependencias. Pero no coincide con lo que solemos ver. Una carga de trabajo creada con dos o tres dependencias con un SLA de disponibilidad del 99,99 % puede lograr una disponibilidad del 99,99% o superior por sí misma.

Esto se debe a que, como explicamos en la sección anterior, estas cifras de disponibilidad son estimaciones. Estiman o predicen la frecuencia con la que se produce un error y la rapidez con la que se puede reparar. No garantizan el tiempo de inactividad. Las dependencias suelen superar el SLA o el SLO de disponibilidad indicados.

Las dependencias también pueden tener objetivos de disponibilidad interna más altos con respecto a los objetivos de rendimiento que las cifras proporcionadas en los SLA públicos. Esto ofrece un cierto nivel de mitigación de riesgos a la hora de cumplir los SLA cuando ocurre algo desconocido o impredecible.

Por último, es posible que su carga de trabajo tenga dependencias cuyos SLA no puedan conocerse o que no ofrezcan un SLA o un SLO. Por ejemplo, el enrutamiento de Internet en todo el mundo es una dependencia común para muchas cargas de trabajo, pero es difícil saber qué proveedores de servicios de Internet utiliza su tráfico global, si tienen algún SLA o si los proveedores funcionan de forma coherente entre sí.

Lo que todo esto nos indica es que calcular una disponibilidad teórica máxima solo es probable que produzca un cálculo aproximado, pero por sí mismo es probable que no sea preciso ni proporcione información significativa Lo que sí nos dicen las matemáticas es que de cuantas menos cosas dependa su carga de trabajo, menor probabilidad habrá de que se produzca, en general, un error. Cuantos menos números menores de uno se multipliquen, mayor será el resultado.

Regla 3

Reducir las dependencias puede tener un impacto positivo en la disponibilidad.

Las matemáticas también ayudan a conformar el proceso de selección de dependencias. El proceso de selección afecta a la forma de diseñar la carga de trabajo, la manera de aprovechar la redundancia en las dependencias para mejorar su disponibilidad y a decidir si esas dependencias son fuertes o suaves. Las dependencias que pueden afectar a la carga de trabajo se deben elegir cuidadosamente. La siguiente regla proporciona orientación sobre cómo hacerlo.

Regla 4

En general, seleccione las dependencias cuyos objetivos de disponibilidad sean iguales o superiores a los objetivos de su carga de trabajo.