Cuando se trata de elegir la mejor instancia de proceso de Azure para nuestras cargas de trabajo, las opciones pueden ser abrumadoras. Con esta entrada vamos a intentar dejar algo más claras las cosas.
Después de pasar a la nube pública de Microsoft Azure, los administradores y desarrolladores deben seleccionar entre una amplia variedad de tipos de instancias, y luego combinar una serie de servicios de soporte (almacenamiento, escalado, almacenamiento en caché, bases de datos y más) para optimizar el rendimiento de la carga de trabajo.
Un pequeño desglose de las máquinas virtuales de Azure
Microsoft actualmente enumera unos 80 tipos únicos de instancias de Azure entre los que los usuarios pueden seleccionar. Las instancias se agrupan en las siguientes categorías.
VM de uso general
Las empresas tienen una tremenda necesidad de máquinas virtuales de uso general, ya sea para servidores web, instancias de bases de datos o una variedad de otros tipos de implementaciones de aplicaciones. Las máquinas virtuales de uso general no están tan optimizadas para necesidades específicas, pero los usuarios pueden optar por instancias con varias opciones de CPU virtual (vCPU), memoria y almacenamiento para una amplia gama de casos de cargas de trabajo.
VM optimizadas para computación
Algunas cargas de trabajo intensivas en cómputo requieren más capacidad de procesador en relación con la cantidad de memoria disponible. Esto es común en las aplicaciones de aprendizaje automático y análisis, junto con los servidores web de alto tráfico o las cargas de trabajo centradas en la red. Cuando el énfasis esta en el procesamiento, los usuarios a menudo optarán por máquinas virtuales que se construyan con una mayor relación de procesador a memoria. Azure ofrece varias clases de máquinas virtuales con optimización de proceso para elegir.
VM con memoria optimizada
Algunas cargas de trabajo otorgan mayor importancia a la memoria que a la capacidad del procesador. Dichas cargas de trabajo pueden requerir almacenamiento en caché de contenido sustancial, soporte para bases de datos relacionadas, análisis de memoria, etc. Cuando una alta relación de memoria a procesador es un requisito de la carga de trabajo, los usuarios pueden emplear una variedad de máquinas virtuales con optimización de memoria.
VM optimizadas para almacenamiento
Los proyectos de Big Data, así como las implementaciones de bases de datos SQL y NoSQL, pueden requerir mucho almacenamiento. Las cargas de trabajo con alto rendimiento de disco o requisitos de I/O se beneficiarán de las máquinas virtuales optimizadas para la actividad de almacenamiento.
VM optimizadas para GPU
Las tareas gráficas pueden ser extremadamente exigentes para las CPU, y las unidades de procesamiento de gráficos descargan gran parte del trabajo de procesamiento relacionado con las matemáticas y el renderizado. Las GPU se se emplean cada vez más en cargas de trabajo de visualización, cargas de trabajo analíticas pesadas y cargas de trabajo de juegos o gráficos.
VM de cómputo de alto rendimiento
Las cargas de trabajo de HPC imponen enormes demandas de ancho de banda del procesador y la memoria, y hay varios tipos de instancias de la serie M de Azure diseñados para manejar cargas de trabajo de HPC, como dinámica de fluidos, análisis de elementos finitos y modelado del clima. El énfasis no está tanto en la cantidad de los recursos, sino en la selección y arquitectura de esos recursos para las necesidades de HPC.
¿Qué tipo de instancia de Azure debemos usar?
Para asignar los tipos de instancia de Azure correctos a nuestras cargas de trabajo, debemos comenzar con el conocimiento de los requisitos informáticos nativos. ¿Qué necesitamos para ejecutar nuestra aplicación? ¿Procesador, memoria, ancho de banda, disco? Para responder a estas preguntas, debemos evaluar la aplicación en nuestro entorno local y monitorizar el rendimiento para detectar posibles cuellos de botella.
Hay que tener en cuenta que la asignación de cargas de trabajo a una instancia de nube no siempre es una relación 1:1. Por ejemplo, el tamaño de una instancia limita la cantidad de discos duros virtuales. Por lo tanto, si una aplicación necesita una mayor cantidad de discos virtuales, los administradores pueden verse obligados a seleccionar una instancia de Azure más grande.
Azure pone a nuestra disposición una herramienta llamada Azure Diagnostics para probar y medir el rendimiento de la aplicación dentro de la instancia, así como para verificar que las métricas clave sean aceptables.