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Las tendencias actuales muestran que el paso a la nube tiene muchas ventajas competitivas, como la eliminación de la necesidad de mantener los servidores in situ.
Pasar a la nube puede ser costoso: así se controla el coste de las bases de datos
Las cargas de una base de datos dentro de un sistema varían en función de las necesidades de la empresa en un momento dado. Las cargas más altas requieren un nivel más alto, lo que aumenta los costes; sin embargo, como la necesidad fluctúa, no es necesario estar en este nivel de coste más alto en todo momento. La nube permite a las empresas cambiar el nivel de las bases de datos bajo demanda, lo que permite a las empresas utilizar y pagar únicamente por lo que necesitan en un momento dado.
Las empresas que emplean máquinas virtuales deben pagar para mantenerlas en funcionamiento todo el tiempo. La computación en nube es una alternativa fácil para las empresas que buscan formas rentables de gestionar y aprovechar la infraestructura de la nube.
En todo sistema de aplicación o en una empresa, siempre hay un momento en el que el sistema estará en su punto álgido debido al aumento del número de personas que utilizan la aplicación, el número de clientes que compran los productos/servicios y el número de clientes que utilizan ese sistema.
- Cada empresa tendrá su propio horario de pico que varía para todas las aplicaciones.
- Al realizar un análisis de picos, las empresas pueden identificar cuándo se produce el pico de su producto/servicio. También es el momento en el que se generan más ingresos y se prevé cualquier tiempo de inactividad durante esta duración que tenga un impacto directo en la experiencia del cliente.
- Los picos requieren que el producto esté en su mejor momento y que el sistema aguante la carga. Si no se gestiona correctamente, el sistema puede colapsar y provocar un tiempo de inactividad importante.
Supongamos que una empresa de ropa tiene su punto álgido alrededor de noviembre y diciembre, durante la temporada de vacaciones. Los servidores y las bases de datos deben estar en su mejor momento y el rendimiento debe ser máximo. Si el rendimiento es inferior y hay más clientes comprando al mismo tiempo, el servidor se volverá más lento e incluso podría bloquearse, lo que supondría una gran pérdida para la empresa. Para gestionar bien los picos, los minoristas deben asegurarse de que las bases de datos rinden al máximo.
¿Cómo escalar bases de datos?
El escalado puede realizarse de dos maneras:
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Escalado Manual:
Un ingeniero de software gestiona los cambios en los servidores y el proceso requiere una atención continua. Este método tiene un riesgo de errores humanos y podría necesitar más recursos, lo que puede ralentizar el escalado y aumentar los costes. -
Escalado automático:
Permite que las bases de datos y los servidores se escalen automáticamente a través de reglas predefinidas (nivel de rendimiento, programación, umbral de valor máximo y mínimo), lo que garantiza que la aplicación esté siempre disponible, sea eficaz y sirva de apoyo para evitar problemas de rendimiento y cortes, sin incurrir en un coste adicional.
El marco temporal del pico de la empresa varía en función de sus ofertas y puede programarse y escalarse en consecuencia. Por ejemplo, hay varios productos/servicios que pueden tener picos en los fines de semana, por lo que permite a las empresas elaborar una programación semanal.
A continuación se muestra un ejemplo de cómo reducir los costes utilizando el autoescalado durante una programación semanal en la que el pico se produce los fines de semana:
En los picos de trabajo (fines de semana), mantenga las bases de datos a 1000 unidades de rendimiento de base de datos (DTU) / Premium P6 (nombre del nivel en Azure SQL DB) - esto costará alrededor de 3.650 dólares al mes.
- Bajar el DTU a 250 en las horas no pico, lo que costará 912,50 dólares al mes.
- Fijar el valor del DTU en 1000 durante los fines de semana y en 250 entre semana, lo que costará 1.642 dólares mensuales en total.
El ahorro será de aproximadamente 2.000 dólares al mes, a la vez que se crea una oportunidad de ahorrar mucho en múltiples bases de datos, lo que probablemente sea superior o equivalente al salario de un ingeniero que implemente este algoritmo al sistema, dependiendo del área.
El siguiente es un gráfico del ejemplo:
Aquí tienes un par de tutoriales que explican cómo automatizar el escalado de las BD de Azure SQL:
El escalado automático ayuda a garantizar que el presupuesto de la nube se utilice de forma eficiente
En pocas palabras, para captar la mayor cantidad de negocio posible durante las horas punta, hay que asegurarse de que no haya retrasos en el momento del pico. Además, cuando no haya necesidad de que las bases de datos funcionen en el nivel superior, bájelas para reducir los costes utilizando el autoescalado. Esto optimizará el sistema en la nube y limitará el coste del uso de las bases de datos.
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