La evolución del rendimiento de las aplicaciones

La historia de la ti empresarial es en gran parte la búsqueda de construir una infraestructura que ofrezca rendimiento para las aplicaciones críticas de la empresa, al tiempo que se mantiene dentro del presupuesto y sin sacrificar la disponibilidad, la protección de datos o la seguridad.

Hoy en día, el big data, la nube y los móviles hacen que las cargas de trabajo sean más dinámicas y las demandas de las aplicaciones más difíciles de predecir. el rendimiento óptimo de las aplicaciones requiere un equilibrio entre el rendimiento informático y un periférico e/s de almacenamiento con la capacidad de escalar el rendimiento rápidamente para adaptarse a las ráfagas de actividad.

Bloques autónomos estándar para el rendimiento informático

 Las empresas se están alejando de los sistemas informáticos de escalamiento vertical y han empezado a adoptar sistemas de escalamiento horizontal. En la actualidad, el rendimiento se alcanza con mayor frecuencia utilizando servidores estándar y virtualización de servidores. Las nuevas máquinas virtuales y los servidores adicionales pueden añadirse rápidamente en respuesta a la demanda de rendimiento de las aplicaciones. Las arquitecturas heredadas de escalamiento vertical, como los sistemas UNIX big-iron, han ido perdiendo cuota de mercado durante años.

El escalamiento vertical frente al escalamiento horizontal 

Existen dos enfoques para escalar el rendimiento de los servidores y el almacenamiento. Con el escalamiento vertical, se agregan recursos adicionales (CPU, memoria, almacenamiento) a un solo nodo, o se cambia un nodo menos capaz por otro más capaz. A través del escalamiento horizontal, se añaden nodos adicionales a un clúster a medida que se necesita más rendimiento o capacidad.

Cada vez más, los centros de datos están optando por escalar horizontalmente en lugar de hacerlo verticalmente, tanto para las necesidades informáticas como de almacenamiento. La adición de bloques autónomos estándar a un clúster proporciona más resultados predecibles, elimina los silos, disminuye la complejidad, perturba menos y reduce costos.

Evolución del almacenamiento

Durante la mayor parte de la historia de la informática, la capacidad de almacenamiento ha sido el dominio casi exclusivo de las unidades de disco duro (HDD). A principios de la década de 1990, el almacenamiento conectado directamente a servidores de cómputo fue sustituido por matrices de almacenamiento en red. Debido a que la latencia del disco duro es alta (a menudo en decenas de milisegundos), la latencia de la red era una parte insignificante de la latencia total de E/S para el almacenamiento en red. Cualquier impacto de latencia era compensado con creces por otras ventajas. El almacenamiento en red resolvió los importantes desafíos de la época con

• Mayor rendimiento de E/S disponible para las aplicaciones
• Mayor fiabilidad
• Intercambio de recursos
• Gestión de datos simplificada

Sin embargo, la brecha entre la cantidad de datos que pueden consumir las CPU cada vez más potentes y la velocidad con la que las matrices de disco pueden entregar datos se ha ampliado constantemente. 

No todas las cargas de trabajo de las aplicaciones se crean de la misma manera

Las diferentes aplicaciones crean patrones de E/S significativamente diferentes que tienen un impacto directo en el almacenamiento y en el rendimiento del almacenamiento. Al pensar en los requisitos de almacenamiento, es importante entender qué métricas serán las más importantes para sus aplicaciones. Existen tres mediciones importantes del rendimiento de almacenamiento:

IOPS. Las aplicaciones orientadas a transacciones, como bases de datos, OLTP y correo electrónico, se basan en una serie de lecturas y escrituras pequeñas y aleatorias. El rendimiento de almacenamiento para estas aplicaciones se mide normalmente en operaciones de E/S por segundo o IOPS. Para que las comparaciones IOPS sean significativas, es importante entender el tamaño de la operación (4KB y 8KB son comunes) así como la combinación de operaciones de lectura y escritura.

Latencia. La latencia mide cuánto tiempo tarda una E/S en realizarse desde el punto de vista de una aplicación. Para las aplicaciones que miden el rendimiento en IOPS, la latencia puede ser extremadamente importante. Por ejemplo, las operaciones en tiempo real, OLTP y otras aplicaciones de tiempo crítico pueden ser extremadamente sensibles a la latencia. La percepción de 1,000 IOPS en latencia de 1ms será muy diferente a la de 1,000 IOPS en latencia de 20ms, y podría significar la diferencia entre las compras en línea que se completan o se abandonan.

Rendimiento. El rendimiento (o ancho de banda) es una medida de la cantidad de datos que entran y salen del almacenamiento. Aplicaciones como almacenes de datos, OLAP y video dependen del acceso secuencial y en tiempo real a grandes bloques de datos. El rendimiento de E/S para estás aplicaciones se informa normalmente en MB/seg o GB/seg. 

Además de estas tres métricas, también es importante considerar el tamaño de su conjunto de datos activos. Las aplicaciones con un pequeño conjunto de datos activos pueden lograr un buen rendimiento con configuraciones híbridas que utilizan SSD para datos en caliente y HDD para datos en frío. Aplicaciones con un gran conjunto de datos activo o en el que el conjunto de datos activos cambia con frecuencia y de forma impredecible se beneficiará más del almacenamiento en memoria all-flash.

La aparición del flash

Los precios de las memorias flash cayeron lo suficiente en la primera mitad de esta década como para que éste se haya convertido en una opción viable para el almacenamiento empresarial convencional. Los equipos de TI han descubierto que una matriz de almacenamiento allflash o una matriz híbrida, que combina discos de estado sólido (SSD) como caché para datos en caliente y discos duros para almacenamiento masivo, proporciona una velocidad significativa para aplicaciones críticas. 

Sin embargo, la sustitución de discos duros por unidades SSD en el paradigma de almacenamiento en red tiene una serie de limitaciones:

• La latencia de red se convierte en una parte significativa de la latencia total de E/S. La red impide que las aplicaciones vean la reducción de latencia completa posible con el flash.
• Los cuellos de botella de la red y de los controladores de almacenamiento son una preocupación mucho mayor. Los cuellos de botella impiden que las aplicaciones aprovechen todo el rendimiento de la tecnología flash, lo que dificulta la adaptación a las ráfagas de actividad.
• La gestión es compleja. La proliferación de sistemas de almacenamiento flash de diferentes proveedores aumenta la complejidad de la infraestructura y complica la gestión.

Estas limitaciones (que se explican con más detalle en el siguiente capítulo) pueden evitarse trasladando el almacenamiento flash al servidor, lo cual dará a las aplicaciones acceso directo a todo el rendimiento de los dispositivos flash.

Hiperconvergencia y Flash

Al mismo tiempo que surgieron las matrices híbridas y all-flash, Nutanix fue pionero en un nuevo enfoque a escala web de la infraestructura del centro de datos. Dado que el flash permite proporcionar un alto rendimiento de E/S en todos los servidores, Nutanix replanteó la arquitectura convencional de los centros de datos, al converger la computación, el almacenamiento flash y la virtualización en bloques autónomos simples y escalables. A través de una plataforma de nube empresarial de Nutanix, las aplicaciones aprovechan los beneficios del rendimiento local flash sin sacrificar las ventajas de compartir el almacenamiento o la gestión y protección de datos centralizada. Como resultado, se reduce la complejidad de la infraestructura y se simplifica en gran medida la gestión, mientras que la resiliencia, la disponibilidad y la escalabilidad aumentan significativamente.

Nutanix converge la computación, el almacenamiento flash y la virtualización en bloques autónomos simples y escalables

Autor: Nutanix, Inc.
Fragmento de «El rendimiento de las aplicaciones con soluciones All-Flash» de Nutanix