Este pilar del Google Cloud framework de arquitectura proporciona recomendaciones para optimizar el rendimiento de las cargas de trabajo en Google Cloud.
Este documento está dirigido a arquitectos, desarrolladores y administradores que planifican, diseñan, implementan y gestionan cargas de trabajo en Google Cloud.
Las recomendaciones de este pilar pueden ayudar a tu organización a operar de forma eficiente, mejorar la satisfacción de los clientes, aumentar los ingresos y reducir los costes. Por ejemplo, cuando se reduce el tiempo de procesamiento backend de una aplicación, los usuarios experimentan tiempos de respuesta más rápidos, lo que puede aumentar la retención de usuarios y los ingresos.
El proceso de optimización del rendimiento puede implicar un equilibrio entre el rendimiento y el coste. Sin embargo, optimizar el rendimiento a veces puede ayudarte a reducir los costes. Por ejemplo, cuando aumenta la carga, el escalado automático puede ayudar a proporcionar un rendimiento predecible asegurándose de que los recursos del sistema no se sobrecarguen. El escalado automático también te ayuda a reducir los costes, ya que elimina los recursos que no se utilizan durante los periodos de poca carga.
La optimización del rendimiento es un proceso continuo, no una actividad puntual. En el siguiente diagrama se muestran las fases del proceso de optimización del rendimiento:
El proceso de optimización del rendimiento es un ciclo continuo que incluye las siguientes fases:
- Define los requisitos: define requisitos de rendimiento detallados para cada capa de la pila de aplicaciones antes de diseñar y desarrollar tus aplicaciones. Para planificar la asignación de recursos, ten en cuenta las características clave de la carga de trabajo y las expectativas de rendimiento.
- Diseño e implementación: usa patrones de diseño elásticos y escalables que te ayuden a cumplir tus requisitos de rendimiento.
- Monitorizar y analizar: monitoriza el rendimiento continuamente mediante registros, rastreos, métricas y alertas.
Optimizar: ten en cuenta los posibles rediseños a medida que evolucionen tus aplicaciones. Ajusta el tamaño de los recursos en la nube y usa nuevas funciones para adaptarte a los cambios en los requisitos de rendimiento.
Como se muestra en el diagrama anterior, continúa el ciclo de monitorización, reevaluación de los requisitos y ajuste de los recursos en la nube.
Para consultar los principios y las recomendaciones de optimización del rendimiento específicos de las cargas de trabajo de IA y aprendizaje automático, consulte el artículo Perspectiva de la IA y el aprendizaje automático: optimización del rendimiento del marco de trabajo Well-Architected.
Principios básicos
Las recomendaciones del pilar de optimización del rendimiento del marco de trabajo Well-Architected se corresponden con los siguientes principios básicos:
- Planificar la asignación de recursos
- Aprovechar la elasticidad
- Promueve el diseño modular
- Monitorizar y mejorar el rendimiento continuamente
Colaboradores
Autores:
- Daniel Lees | Arquitecto de seguridad en la nube
- Gary Harmson | Arquitecto principal
- Luis Ureña | Ingeniero de Relaciones con Desarrolladores
- Zach Seils | Especialista en redes
Otros colaboradores:
- Filipe Gracio, doctor | Ingeniero de clientes y especialista en IA y aprendizaje automático
- Jose Andrade | Ingeniero de clientes, especialista en SRE
- Kumar Dhanagopal | Desarrollador de soluciones entre productos
- Marwan Al Shawi | Ingeniero de clientes de partners
- Nicolas Pintaux | Ingeniero de clientes, especialista en modernización de aplicaciones
- Ryan Cox | Arquitecto principal
- Radhika Kanakam | Responsable del programa Google Cloud Well-Architected Framework
- Samantha He | Redactora técnica
- Wade Holmes | Director de Soluciones Globales