Disponibilità con dipendenze

Nella sezione precedente, abbiamo detto che l'hardware, il software e potenzialmente altri sistemi distribuiti sono tutti componenti del carico di lavoro. Questi componenti si chiamano dipendenze, ossia gli elementi da cui dipende il carico di lavoro per fornire le proprie funzionalità. Esistono dipendenze rigide, ovvero quelle cose senza le quali il carico di lavoro non può funzionare, e dipendenze morbide la cui indisponibilità può passare inosservata o tollerata per un certo periodo di tempo. Le dipendenze rigide hanno un impatto diretto sulla disponibilità del carico di lavoro.

Potremmo provare a calcolare la disponibilità massima teorica di un carico di lavoro. Questo è il prodotto della disponibilità di tutte le dipendenze, incluso il software stesso, (α _n è la disponibilità di un singolo sottosistema) perché ognuna deve essere operativa.

Equazione 4 - Disponibilità massima teorica

I numeri di disponibilità utilizzati in questi calcoli sono generalmente associati a elementi come SLA o Service-Level Objectives (SLO). Gli SLA definiscono il livello di servizio previsto che i clienti riceveranno, le metriche in base alle quali viene misurato il servizio e le misure correttive o le penalità (generalmente pecuniarie) in caso di mancato raggiungimento dei livelli di servizio.

Utilizzando la formula precedente, possiamo concludere che, puramente matematicamente, un carico di lavoro non può essere più disponibile di nessuna delle sue dipendenze. Ma in realtà, ciò che di solito vediamo è che non è così. Un carico di lavoro creato utilizzando due o tre dipendenze con SLA di disponibilità del 99,99% può comunque raggiungere da solo una disponibilità del 99,99% o superiore.

Questo perché, come indicato nella sezione precedente, questi numeri di disponibilità sono stime. Stimano o prevedono la frequenza con cui si verifica un guasto e la rapidità con cui può essere riparato. Non sono una garanzia di tempi di inattività. Le dipendenze spesso superano lo SLA o lo SLO di disponibilità dichiarati.

Le dipendenze possono inoltre avere obiettivi di disponibilità interna più elevati rispetto ai quali mirare alle prestazioni rispetto ai numeri forniti negli SLA pubblici. Ciò fornisce un livello di mitigazione del rischio nel rispetto degli SLA quando accade l'ignoto o l'inconoscibile.

Infine, il carico di lavoro potrebbe avere dipendenze i cui SLA non sono noti o non offrono uno SLA o uno SLO. Ad esempio, il routing Internet a livello mondiale è una dipendenza comune per molti carichi di lavoro, ma è difficile sapere quali provider di servizi Internet utilizza il traffico globale, se hanno degli SLA e quanto siano coerenti tra i provider.

Tutto ciò ci dice che il calcolo di una disponibilità teorica massima probabilmente produce solo un calcolo approssimativo dell'ordine di grandezza, ma di per sé è probabile che non sia accurato o non fornisca informazioni significative. Ciò che la matematica ci dice è che il minor numero di elementi su cui si basa il carico di lavoro riduce la probabilità complessiva di fallimento. Minore è il numero di numeri moltiplicati tra loro, maggiore è il risultato.

Regola 3

La riduzione delle dipendenze può avere un impatto positivo sulla disponibilità.

La matematica aiuta anche a orientare il processo di selezione delle dipendenze. Il processo di selezione influisce sul modo in cui si progetta il carico di lavoro, su come si sfrutta la ridondanza delle dipendenze per migliorarne la disponibilità e sul fatto che tali dipendenze vengano considerate deboli o rigide. Le dipendenze che possono avere un impatto sul carico di lavoro devono essere scelte con attenzione. La regola successiva fornisce indicazioni su come farlo.

Regola 4

In generale, seleziona le dipendenze i cui obiettivi di disponibilità sono uguali o superiori agli obiettivi del tuo carico di lavoro.