驴En qu茅 consiste el Pilar 3 (Performance) de AWS?
Este pilar se enfoca en el uso eficiente de los recursos de computo para cumplir con sus requerimientos y de como mantener la eficiencia como la demanda cambie y la tecnolog铆a evolucione.
Principios de Dise帽o
- Democratizar las tecnolog铆as avanzadas.
- Ir al entorno global en minutos.
- Utilizar arquitecturas serverless.
- Experimentar de forma mas frecuente.
Eficiencia de performance en la nube
- Procesamiento (Compute)
- Almacenamiento
- Bases de datos
- Space-time trade_off (situaci贸n compromiso espacio tiempo)
Procesamiento
Es importante elegir el tipo de servidor correcto. Algunas aplicaciones requieren mucho CPU, algunas mucha memoria, etc.
Es posible cambiar de tipo de servidor en el cual se encuentra el ambiente ejecut谩ndose. O es posible incluso cambiar a un ambiente sin servidores mediante Lambda.
Preguntas para determinar si se eligi贸 el servidor adecuado
- 驴C贸mo selecciona el tipo apropiado de instancia para su sistema?
- 驴C贸mo se asegura que continua utilizando la instancia mas apropiada conforme nuevos tipos aparecen?
- 驴C贸mo monitorea sus instancias despu茅s de lanzarlas y se asegura que est谩n ejecutando lo que requiere?
- 驴C贸mo se asegura que la cantidad de sus instancias se adec煤a a la demanda?
Mejores pr谩cticas para el almacenamiento
- M茅todos de acceso (block, file y object).
- Patrones de acceso (aleatorios o secuenciales).
- Rendimiento requerido.
- Frecuencia de acceso (online, offline o archivo).
- Frecuencia de actualizaci贸n (worm y dynamic).
- Restricciones de disponibilidad.
- Restricciones de durabilidad.
Storage (almacenamiento)
- El almacenamiento de AWS es virtualizado.
- Con S3 se puede tener 99.99(11) de durabilidad. Replicaci贸n a trav茅s de las regiones.
- Con EBS se puede elegir entre diferentes tipos de medios de almacenamiento (SSD, Magnetic, Props, et)/
- Es posible mover de manera sencilla vol煤menes entre los diferentes tipos de medios de almacenamiento.
驴Cu谩les son las preguntas para determinar si se eligi贸 el almacenamiento correcto?
- 驴C贸mo selecciona de forma apropiada la soluci贸n de almacenamiento para su sistema?
- 驴C贸mo se asegura de que continua teniendo la soluci贸n mas apropiada conforme nuevas van apareciendo?
- 驴C贸mo monitorea su soluci贸n de almacenamiento para asegurarse que esta funcionando como se requiere?
- 驴C贸mo se asegura de que la capacidad y el rendimiento de su soluci贸n de almacenamiento concuerda con la demanda?
驴Cu谩les son las mejores pr谩cticas para el manejo de Bases de Datos e la nube?
La base de datos optima depende de un n煤mero de factores.
- Consistencia.
- Alta disponibilidad.
- NoSQL.
- DR.
Entre las opciones a elegir se encuentran: RDS, DynamoDB, RedShift, etc.
驴C贸mo determinar si se est谩n utilizando bases de datos en la nube de forma correcta?
- C贸mo selecciona de manera apropiada la base de datos para su sistema?
- C贸mo se asegura de que continua utilizando la opci贸n mas apropiada?
- C贸mo monitorea su base de datos para asegurarse de que el performance es el esperado?
- C贸mo se asegura que la capacidad y el rendimiento de su base de datos coincide con la demanda?
C贸mo mejorar el performance de las Bases de Datos en AWS?
- Usted puede utilizar servicios como RDS y a帽adir replicas, reduciendo la carga de su base de datos.
- Usted puede utilizar direct connect para proveer bajar latencia entre su sede y AWS.
- Usted puede utilizar infraestructura global para tener m煤ltiples copias de su ambiente, en regiones mas cercanas al usuario final.
- Usted tambi茅n puede utilizar servicios como Elastic Cache o CloudFront para reducir la latencia.
Mejores pr谩cticas para la relaci贸n espacio-tiempo (space-time trade off).
- 驴C贸mo selecciona la proximidad y caching adecuado para su sistema?
- 驴C贸mo se asegura de que continua utilizando la proximidad mas adecuada?
- 驴C贸mo monitorea la proximidad y la soluci贸n de caching para asegurar que el performance es el esperado?
- 驴C贸mo se asegura que las soluciones de proximidad y caching equiparan la demanda?
Servicios clave
- Procesamiento.
- Autoscaling.
- Storage (almacenamiento).
- EBS, S3, Glacier.
- Bases de datos.
- RDS, DynamoDB, RedShift.
- Space-Time Trade-Off.
- CloudFront, ElasticCache, Direct Connect, RDS, Read Replicas, etc.