Lo que queremos decir con “nube híbrida“Siempre ha sido necesario aclararlo para la industria de la nube. Una vez definida como una nube privada combinada con una nube pública, ahora es un comodín para cualquier sistema que no sea una nube pública y trabaje junto con una nube pública.
Las nubes híbridas se han convertido en el grito de batalla para todas las empresas de hardware y software empresarial que buscan seguir siendo relevantes. No pueden permitirse el lujo de construir una nube pública con miles de millones de participación. Sin embargo, pueden vender sistemas que funcionan con nubes públicas, una forma económica de modernizar su tecnología de 20 años.
GenAI lo cambia todo
El interés en IA generativa está empujando a más empresas hacia las nubes híbridas. En la mayoría de los casos, las empresas buscan aprovechar sus datos para capacitarlos donde existan, que generalmente es en el centro de datos, la colo o el proveedor de servicios administrados de la empresa. Por supuesto, es mucho más conveniente utilizar genAI de proveedores de nube pública, por lo que terminamos compartiendo datos de capacitación con un proveedor de nube pública, creando así una nube híbrida.
Por supuesto, rara vez encontrará un único proveedor de nube pública en una combinación de nube híbrida. La mayoría de las nubes híbridas son multinube, utilizando más de un proveedor de nube pública. Eso añade complejidad. Es posible que tengas datos de entrenamiento residiendo en computación de borde sistemas, IoT dispositivos, o incluso otros proveedores de nube o proveedores de datos. Tienes razón en que esto parece un lío enorme y complejo.
El inconveniente más importante de este tipo de implementaciones es el rendimiento mediocre. A menudo puedo atribuir esto a problemas de ingeniería, no al hecho de que sea una nube híbrida. Los problemas de ingeniería y arquitectura son fáciles de diagnosticar, pero difíciles y costosos de solucionar, especialmente después de que el sistema está en producción.
Alto rendimiento, alta complejidad
La complejidad de los entornos híbridos exige una ingeniería de rendimiento meticulosa para garantizar la eficiencia operativa. Profundicemos en el laberinto de la ingeniería de rendimiento dentro de las arquitecturas de nube híbrida y lleguemos a la esencia de los problemas.
¿Por qué hay un problema de rendimiento en primer lugar? El atractivo fundamental de las nubes híbridas radica en su capacidad de proporcionar a las empresas una solución adaptada a las distintas necesidades computacionales y de almacenamiento. Sin embargo, las complejidades involucradas en la gestión de sistemas dispares que operan en diferentes entornos requieren un enfoque de ingeniería del rendimiento que sea proactivo y sistémico.
¿Cómo se diseña correctamente su nube híbrida la primera vez? Aquí hay algunas cuestiones clave a considerar:
La ingeniería del desempeño comienza con objetivos claros y mensurables alineados con los resultados comerciales. Se deben definir indicadores clave de rendimiento (KPI), como tiempos de respuesta, rendimiento y disponibilidad del sistema, y estos objetivos deben entrelazarse claramente con las expectativas de los usuarios y los acuerdos de nivel de servicio (SLA).
Sin métricas, ¿cómo sabes que tienes un problema de rendimiento? A menudo escucho: «Lo sé cuando lo veo». Eso no es suficientemente bueno. Es mejor tener objetivos claros y mensurables escritos y comprendidos por los ingenieros, el arquitecto y los usuarios.
La arquitectura es fundamental para determinar la excelencia en el rendimiento. Seleccionar la combinación adecuada de servicios y diseñar para redundancia, distribución de carga y tolerancia a fallas es fundamental. Esto se complementa con el uso de patrones de diseño centrados en el rendimiento, como los microservicios. O puede implementar mecanismos sólidos de almacenamiento en caché para facilitar una recuperación de datos más rápida.
La mayoría de los problemas de rendimiento se deben a una arquitectura deficiente, incluso al implementar una pila de tecnología que cuesta más de lo que debería y empeora el rendimiento. Te estoy mirando a ti, cualquier arquitecto que sigue implementando la misma configuración tecnológica sin importar el problema que quieras resolver. No funciona de esa manera.
Una implementación sólida de nube híbrida se somete a diversos protocolos de prueba antes de la implementación.. Desde pruebas unitarias y de carga hasta pruebas de estrés y de inmersión, se verifica que cada capa de la pila de nube mantenga la carga actual y los posibles desafíos de escalabilidad. Las herramientas y los marcos automatizan las pruebas, simulan el comportamiento del usuario y garantizan que la infraestructura de la nube pueda resistir y funcionar en diversas condiciones.
Una vez implementado, el sistema de nube híbrida entra en una fase de observabilidad perpetua. Las herramientas de monitoreo del desempeño recopilan datos en tiempo real durante toda la implementación, lo que facilita la acción inmediata sobre problemas emergentes. AIops y servicios similares brindan información sobre los patrones de uso de recursos, lo que permite a los ingenieros tomar decisiones informadas sobre la optimización del sistema. No creerías la cantidad de sistemas no monitoreados que veo.
Mi temor más considerable es que implementemos soluciones de nube híbrida que tengan un rendimiento deficiente y que la culpa recaiga injustamente en el modelo de implementación: la nube híbrida. La gente cae en la trampa de hacer generalizaciones. Es posible implementar rápidamente sistemas de nube híbrida que sean veloces y fáciles de administrar. Sólo hace falta un poco de planificación y seguir los conceptos presentados anteriormente.
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