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Herramienta muestra tasas de retraso de proveedores de nube

[11/07/2013] La idea de la computación en la nube es que se supone que proporciona la capacidad de dividir recursos virtuales de manera rápida y fácil. Una nueva herramienta de la startup Ravello Systems muestra que eso se puede hacer… algunas veces.
Luego de más de un mes de monitorear tres de los principales proveedores de computación en la nube (Amazon Web Services, Rackspace y HP), Ravello encontró un desempeño inconsistente en términos de la cantidad de tiempo que se necesita para provisionar una máquina virtual, y la tasa de errores al hacerlo.
Ravello encontró que Amazon Web Services (AWS) parece ser la más estable de las tres plataformas, de acuerdo a Gil Hoffer, vicepresidente de investigación y desarrollo de Ravello, pero además cada uno de estos proveedores tiene un mal día, lo cual genera un tiempo de aprovisionamiento más lento y mayores tasas de error. De acuerdo a los datos recogidos desde inicios de junio, AWS parece tener tiempos de lanzamiento de máquinas virtuales generalmente por debajo de los dos minutos, pero en ocasiones puede requerir de más de cuatro minutos. HP generalmente lanzó máquinas virtuales en menos de dos minutos, pero tuvo picos de hasta seis minutos. Rackspace consistentemente necesitó más de cinco minutos para lanzar máquinas virtuales en sus centros de datos de Chicago y Dallas.
Ravello hace software que permite a los clientes desplegar aplicaciones a servicios de nube pública como Amazon, Rackspace y HP, sin realizar cambios al código de la aplicación. El equipo fundador anteriormente construyó el hipervisor Kernel Virtual Machine (KVM), que fue vendido a Red Hat. Al habilitar esta funcionalidad, los ingenieros de Ravello despliegan muchas máquinas virtuales a estos tres proveedores de nube. Los ejecutivos de la compañía han agregado los resultados de la evaluación de la nube y ahora los muestran en un panel que se encuentra disponible para cualquiera, mostrando cuánto tiempo les toma a las máquinas virtuales ser provisionadas, y la tasa de error al aprovisionar el equipo. El panel puede verse aquí.
Parte de la inconsistencia es simplemente por la naturaleza de TI y la expectativa de que los sistemas van a tener problemas, ya sea que se trate de mainframes on premise, o recursos virtualizados alojados. La clave que cuándo se usen recursos de nube se tome esto en consideración. En la nube, uno necesita esperar y estar preparado (hacer una arquitectura) de los problemas en todo nivel, desde el lanzamiento hasta el final, sostiene Donnie Berkholz, analista de RedMonk. Aunque las personas se dan cuenta de la importancia de construir esperando a que las instancias existentes desaparezcan, no lo están haciendo para los casos en que hay demoras o fallas en la creación de nuevas instancias.
Navin Thadani, vicepresidente senior de producto de Ravello, señala que con el tiempo, a medida que el mercado de computación en la nube vaya madurando, estos tiempos de respuesta se acelerarán y las tasas de error caerán. La nube pública es un recurso público, sostiene. Habrá días en que los clientes experimentarán grandes tasas de error y tiempos de aprovisionamiento. El hecho es que si uno está construyendo una aplicación para la nube, uno necesita tomar en consideración todas estas métricas.
Por ejemplo, si se está construyendo una aplicación con funciones de auto escalamiento para provisionar automáticamente más recursos a medida que éstos se necesitan, el panel muestra que el aprovisionamiento de máquinas virtuales podría no ser instantáneo, podría requerir de minutos. Las aplicaciones deben tener una arquitectura que les permita volver a intentar el aprovisionamiento de recursos debido a la probabilidad de las tasas de error, añade.
Brandon Butler, Network World (EE.UU.)