Dimensionamiento adecuado y Compute Optimizer

Uno de los errores más comunes y costosos en la arquitectura de la nube es el sobreaprovisionamiento: asignar más recursos de los que la carga de trabajo realmente necesita. Los equipos de TI suelen sobreaprovisionar debido a los hábitos heredados de los entornos locales (comprar capacidad para la carga máxima), al temor a una degradación del rendimiento o, simplemente, a que nunca revisan las decisiones iniciales de dimensionamiento. En AWS, las instancias EC2, los volúmenes EBS y las funciones Lambda sobreaprovisionados desperdician dinero cada minuto que están en ejecución. El dimensionamiento adecuado es el proceso sistemático de identificar y eliminar este desperdicio.

AWS Compute Optimizer analiza las métricas históricas de utilización de CloudWatch y utiliza machine learning para recomendar recursos informáticos de AWS óptimos. Abarca instancias EC2, grupos de Auto Scaling de EC2, volúmenes EBS, funciones Lambda y Amazon ECS en Fargate. Compute Optimizer requiere al menos 30 días de historial de métricas para generar recomendaciones fiables. Su activación es gratuita y proporciona recomendaciones con el ahorro mensual estimado y una clasificación del riesgo asociado al cambio.

Compute Optimizer analiza la utilización de CPU de EC2, la utilización de memoria (mediante el agente de CloudWatch), el rendimiento de red y las IOPS de EBS durante los 3, 14 o más de 30 días anteriores. A continuación, recomienda uno de cuatro resultados: Optimized (el tamaño actual es adecuado), Over-provisioned (se puede reducir el tamaño), Under-provisioned (se debe aumentar el tamaño) o Not optimized (datos insuficientes). Revise siempre el riesgo para el rendimiento: Compute Optimizer asigna un nivel de riesgo VeryLow, Low, Medium, High a cada recomendación.

Las funciones Lambda se facturan por milisegundo de tiempo de ejecución multiplicado por la memoria asignada. Asignar más memoria de la necesaria desperdicia dinero, pero una mayor cantidad de memoria también implica más CPU; por eso, el equilibrio adecuado es la configuración de memoria que minimiza el coste por invocación. Compute Optimizer analiza la duración de las invocaciones de Lambda, la tasa de errores y las métricas de tiempo de espera para recomendar la configuración de memoria óptima. La herramienta de código abierto Lambda Power Tuning también puede invocar su función con distintas configuraciones de memoria para encontrar empíricamente la configuración con el coste óptimo.

Los volúmenes EBS suelen estar sobreaprovisionados tanto en tamaño (espacio de disco sin utilizar) como en IOPS (IOPS aprovisionadas que nunca se consumen). Compute Optimizer analiza las métricas VolumeReadOps, VolumeWriteOps, VolumeReadBytes, VolumeWriteBytes. Una recomendación habitual es migrar de gp2 a gp3 (que separa el tamaño de las IOPS); así puede ajustar las IOPS de forma independiente y, a menudo, ahorrar un 20 %. Identifique también los volúmenes EBS no asociados (instancias terminadas cuyos volúmenes se han dejado atrás) y cree instantáneas de ellos o elimínelos.

Compute Optimizer analiza la utilización de ASG en todas las instancias del grupo y recomienda cambios en la plantilla de lanzamiento para el tipo de instancia. Si todas las instancias de un ASG están sobreaprovisionadas de forma constante, cambiar a un tipo de instancia más pequeño reduce el coste a escala. Por ejemplo, si un ASG tiene una media de 10 instancias m5.large, cambiar a m5.medium ahorra un 50 % por instancia. Compute Optimizer también recomienda instancias basadas en Graviton cuando el software es compatible, lo que proporciona tanto una mejora del rendimiento como una reducción de costes.

AWS Trusted Advisor es otra herramienta que proporciona información para la optimización de costes, además de comprobaciones de seguridad, rendimiento, tolerancia a errores y límites de servicio. Comprobaciones de costes clave: instancias EC2 con baja utilización (menos del 10 % de CPU durante 4 días o más), direcciones IP elásticas no asociadas (se cobran cuando no están asociadas), volúmenes EBS infrautilizados, balanceadores de carga inactivos (sin destinos en buen estado) e instancias reservadas sin utilizar. Las comprobaciones básicas de Trusted Advisor son gratuitas; el conjunto completo requiere Business Support o Enterprise Support.

AWS publica periódicamente nuevas generaciones de instancias EC2 más eficientes, que ofrecen un mejor rendimiento con un coste igual o inferior. Pasar de la 5.ª generación (m5, c5, r5) a la 7.ª generación (m7g, c7g, r7g) puede proporcionar un 40 % más de rendimiento informático con un coste similar o inferior. Compute Optimizer identifica específicamente las oportunidades de actualizar a generaciones más recientes, incluidas las instancias basadas en Graviton. Actualizar las instancias suele ser la acción de dimensionamiento adecuado más sencilla: misma configuración, hardware más moderno, mejor rendimiento y menor coste.

Las instancias RDS son caras y suelen estar sobreaprovisionadas. Utilice las métricas de CloudWatch para evaluar la utilización de RDS: CPUUtilization, FreeableMemory, ReadIOPS y WriteIOPS. Si la CPU se mantiene por debajo del 20 % y la memoria permanece constantemente alta, considere reducir el tamaño. En las bases de datos de producción con Multi-AZ, el dimensionamiento adecuado duplica el ahorro, ya que cambian tanto la instancia principal como la de reserva. Considere también cambiar de RDS MySQL/PostgreSQL a Aurora, que suele ofrecer un mejor rendimiento con un coste similar y es más rentable a escala.

El dimensionamiento adecuado debe ser un proceso continuo, no una actividad puntual. Establezca una periodicidad de revisión mensual o trimestral: obtenga las recomendaciones de Compute Optimizer, evalúe cuáles se pueden aplicar de forma segura, implemente los cambios durante una ventana de mantenimiento y mida el ahorro. Automatice las acciones sencillas: puede crear scripts para limpiar los volúmenes EBS no asociados, liberar direcciones IP elásticas sin utilizar y eliminar balanceadores de carga inactivos. Cree un panel de optimización de costes en CloudWatch que realice un seguimiento del gasto mensual por servicio y resalte los aumentos inusuales.

El dimensionamiento adecuado aborda el sobreaprovisionamiento en arquitecturas existentes, pero a veces el problema está en la propia arquitectura. Una única instancia EC2 grande que ejecuta varias aplicaciones podría requerir una descomposición arquitectónica (microservicios en Fargate), en lugar de limitarse a utilizar una instancia más pequeña. Una base de datos monolítica podría necesitar fragmentación o almacenamiento en caché, en lugar de simplemente reducir el tamaño de la instancia. El dimensionamiento adecuado es el primer paso y el más rápido. La optimización de la arquitectura (sin servidor, contenedores y almacenamiento en caché) proporciona un ahorro más profundo y sostenido, pero requiere más esfuerzo. El pilar de Optimización de costes recomienda aplicar ambas estrategias.

Compruebe sus conocimientos sobre los conceptos de AWS Solutions Architect (SAA-C03) de esta lección.

En esta lección ha aprendido que AWS Compute Optimizer utiliza machine learning con métricas de CloudWatch para recomendar recursos informáticos con el dimensionamiento adecuado, que el dimensionamiento adecuado se aplica a EC2, Lambda, EBS, ASG y ECS en Fargate y que actualizar a generaciones de instancias más recientes (especialmente Graviton) proporciona mejoras tanto de costes como de rendimiento. Convierta el dimensionamiento adecuado en una práctica recurrente, no en una actividad puntual. A continuación, exploraremos las instancias reservadas, Savings Plans y los modelos de compra Spot.