¿En qué 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 tecnología evolucione.
Principios de Diseño
- Democratizar las tecnologías 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 (situación 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 ejecutándose. O es posible incluso cambiar a un ambiente sin servidores mediante Lambda.
Preguntas para determinar si se eligió el servidor adecuado
- ¿Cómo selecciona el tipo apropiado de instancia para su sistema?
- ¿Cómo se asegura que continua utilizando la instancia mas apropiada conforme nuevos tipos aparecen?
- ¿Cómo monitorea sus instancias después de lanzarlas y se asegura que están ejecutando lo que requiere?
- ¿Cómo se asegura que la cantidad de sus instancias se adecúa a la demanda?
Mejores prácticas para el almacenamiento
- Métodos de acceso (block, file y object).
- Patrones de acceso (aleatorios o secuenciales).
- Rendimiento requerido.
- Frecuencia de acceso (online, offline o archivo).
- Frecuencia de actualización (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. Replicación a través 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 volúmenes entre los diferentes tipos de medios de almacenamiento.
¿Cuáles son las preguntas para determinar si se eligió el almacenamiento correcto?
- ¿Cómo selecciona de forma apropiada la solución de almacenamiento para su sistema?
- ¿Cómo se asegura de que continua teniendo la solución mas apropiada conforme nuevas van apareciendo?
- ¿Cómo monitorea su solución de almacenamiento para asegurarse que esta funcionando como se requiere?
- ¿Cómo se asegura de que la capacidad y el rendimiento de su solución de almacenamiento concuerda con la demanda?
¿Cuáles son las mejores prácticas para el manejo de Bases de Datos e la nube?
La base de datos optima depende de un número de factores.
- Consistencia.
- Alta disponibilidad.
- NoSQL.
- DR.
Entre las opciones a elegir se encuentran: RDS, DynamoDB, RedShift, etc.
¿Cómo determinar si se están utilizando bases de datos en la nube de forma correcta?
- Cómo selecciona de manera apropiada la base de datos para su sistema?
- Cómo se asegura de que continua utilizando la opción mas apropiada?
- Cómo monitorea su base de datos para asegurarse de que el performance es el esperado?
- Cómo se asegura que la capacidad y el rendimiento de su base de datos coincide con la demanda?
Cómo mejorar el performance de las Bases de Datos en AWS?
- Usted puede utilizar servicios como RDS y añadir 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 múltiples copias de su ambiente, en regiones mas cercanas al usuario final.
- Usted también puede utilizar servicios como Elastic Cache o CloudFront para reducir la latencia.
Mejores prácticas para la relación espacio-tiempo (space-time trade off).
- ¿Cómo selecciona la proximidad y caching adecuado para su sistema?
- ¿Cómo se asegura de que continua utilizando la proximidad mas adecuada?
- ¿Cómo monitorea la proximidad y la solución de caching para asegurar que el performance es el esperado?
- ¿Cómo 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.