Consideraciones sobre la plataforma de aplicaciones para cargas de trabajo sostenibles en Azure

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El diseño y la creación de cargas de trabajo sostenibles requiere comprender la plataforma en la que va a implementar las aplicaciones. Revise las consideraciones y recomendaciones de esta sección para saber cómo tomar decisiones mejor fundamentadas relacionadas con la plataforma en torno a la sostenibilidad.

Importante

Este artículo forma parte de la serie de cargas de trabajo sostenible de Azure Well-Architected . Si no está familiarizado con esta serie, se recomienda empezar con lo que es una carga de trabajo sostenible.

Actualizaciones de plataformas y servicios

Mantenga actualizada la plataforma y los servicios para aprovechar las últimas mejoras de rendimiento y optimizaciones energéticas.

Revisión periódica de las actualizaciones de plataforma y servicio

Las actualizaciones de la plataforma le permiten usar la funcionalidad y las características más recientes para ayudar a aumentar la eficacia. La ejecución de software obsoleto puede dar lugar a la ejecución de una carga de trabajo poco óptima con problemas de rendimiento innecesarios. El nuevo software tiende a ser más eficiente en general.

Alineación de Green Software Foundation: Eficiencia energética

Recomendación:

  • Actualice a los servicios más recientes y eficientes a medida que estén disponibles.
  • Considere la compatibilidad con versiones anteriores y la reutilización de hardware. Es posible que una actualización no sea la solución más eficaz si no se admite el hardware o el sistema operativo.
  • Use Azure Automation Update Management para asegurarse de que las actualizaciones de software se implementan en máquinas virtuales de Azure.

Diferencias regionales

Los centros de datos de Microsoft Azure se distribuyen geográficamente por todo el planeta y utilizan diferentes fuentes de energía. Tomar decisiones sobre dónde implementar las cargas de trabajo puede afectar significativamente a las emisiones que producen las soluciones.

Obtenga más información sobre la sostenibilidad del centro de datos a la nube con Azure. Consulte la información de sostenibilidad específica de la región en las hojas de datos de sostenibilidad del centro de datos de Microsoft.

Implementación en regiones de bajo carbono

Obtenga información sobre qué regiones de Azure tienen una huella de carbono menor que otras para tomar decisiones mejor informadas sobre dónde y cómo procesan las cargas de trabajo los datos.

Alineación de Green Software Foundation: Eficiencia del carbono

Recomendación:

  • Use menos carbono porque es más probable que los centros de datos en los que implemente la carga de trabajo estén alimentados por fuentes de energía renovables y bajas en carbono.
  • Tenga en cuenta estos posibles inconvenientes:
    • El esfuerzo y el tiempo que se tarda en trasladarse a una región de bajo carbono.
    • Es posible que la migración de datos entre centros de datos no sea eficiente en carbono.
    • Tenga en cuenta el costo de las nuevas regiones, incluidas las regiones de bajo carbono, que pueden ser más costosas.
    • Si las cargas de trabajo son sensibles a la latencia, puede que pasar a una región de carbono inferior no sea una opción.

Proceso cuando la intensidad del carbono es baja

Algunas regiones del planeta son más intensas en carbono que otras. Por lo tanto, es esencial tener en cuenta dónde implementamos nuestras cargas de trabajo y combinarlas con otros requisitos empresariales.

Alineación de Green Software Foundation: eficiencia del carbono, concienciación del carbono

Recomendación:

  • Cuando tenga los datos disponibles, considere la posibilidad de optimizar las cargas de trabajo al saber que la combinación de energía proviene principalmente de fuentes de energía renovables.
  • Si las aplicaciones lo permiten, considere la posibilidad de mover cargas de trabajo dinámicamente cuando cambien las condiciones de energía.
    • Por ejemplo, la ejecución de cargas de trabajo específicas por la noche puede ser más beneficiosa cuando las fuentes renovables están en su pico.

Elección de centros de datos cerca del cliente

La implementación de cargas de trabajo en la nube en centros de datos es fácil. Sin embargo, tenga en cuenta la distancia entre un centro de datos y el cliente. El recorrido de red aumenta si el centro de datos es una mayor distancia del consumidor.

Alineación de Green Software Foundation: Eficiencia energética

Recomendación:

  • Considere la posibilidad de implementar en centros de datos cercanos al consumidor.

Ejecución de cargas de trabajo por lotes durante períodos de intensidad baja de carbono

Diseñar de forma proactiva el procesamiento por lotes de cargas de trabajo puede ayudar a programar un trabajo intensivo durante períodos de bajo carbono.

Alineación de Green Software Foundation: Reconocimiento del carbono

Recomendación:

  • Cuando tenga los datos disponibles, planee las implementaciones para maximizar el uso de proceso para ejecutar cargas de trabajo por lotes durante períodos de intensidad baja del carbono.
  • Los posibles inconvenientes pueden incluir el esfuerzo y el tiempo que se tarda en pasar a una región de bajo carbono. Además, es posible que la migración de datos entre centros de datos no sea eficiente en el carbono y el costo de las nuevas regiones, incluidas las regiones bajas, las de carbono, pueden ser más costosas.

Modernización

Tenga en cuenta estas decisiones de diseño de plataforma al elegir cómo operar las cargas de trabajo. Aprovechar los servicios administrados y las plataformas altamente optimizadas en Azure ayuda a crear aplicaciones nativas de la nube que contribuyen intrínsecamente a una mejor posición de sostenibilidad.

Incluir cargas de trabajo en contenedores cuando corresponda

Considere las opciones para incluir cargas de trabajo en contenedores para reducir la asignación innecesaria de recursos y para usar mejor los recursos implementados.

Alineación de Green Software Foundation: Eficiencia de hardware

Recomendación:

  • La implementación de aplicaciones como contenedores permite empaquetar contenedores y sacar más partido de una máquina virtual, lo que reduce en última instancia la necesidad de duplicación de bibliotecas en el sistema operativo host.
  • Elimina la sobrecarga de administrar una máquina virtual completa y permite implementar más aplicaciones por máquina física. La contenedorización también optimiza las tasas de uso del servidor y mejora la confiabilidad del servicio, lo que reduce los costos operativos. Se necesitan menos servidores y se pueden usar mejor los servidores existentes.
  • Tenga en cuenta estas ventajas: la ventaja de la contenedorización solo se dará cuenta si el uso es alto. Además, aprovisionar un orquestador como Azure Kubernetes Services (AKS) o Red Had OpenShift en Azure (ARO) solo para unos pocos contenedores probablemente provocaría mayores emisiones en general.

Evaluación del traslado a PaaS y cargas de trabajo sin servidor

Los servicios administrados están altamente optimizados y funcionan con hardware más eficiente que otras opciones, lo que contribuye a un impacto más bajo en el carbono.

Alineación de Green Software Foundation: Eficiencia de hardware, Eficiencia energética

Recomendación:

  • Cree una aplicación nativa en la nube sin administrar la infraestructura mediante una plataforma totalmente administrada y optimizada intrínsecamente. La plataforma controla el escalado, la disponibilidad y el rendimiento, optimizando en última instancia la eficiencia del hardware.
  • Revise los principios de diseño de las cargas de trabajo de plataforma como servicio (PaaS ).

Uso de máquinas virtuales de acceso puntual siempre que sea posible

Piense en la capacidad sin usar en los centros de datos de Azure. El uso de la capacidad desperdiciada de otro modo, a precios significativamente reducidos, la carga de trabajo contribuye a un diseño de plataforma más sostenible.

Alineación de Green Software Foundation: Eficiencia de hardware

Recomendación:

  • Mediante el uso de máquinas virtuales de acceso puntual, se aprovecha la capacidad sin usar en los centros de datos de Azure al obtener un descuento significativo en la máquina virtual.
  • Tenga en cuenta el equilibrio: cuando Azure necesita la capacidad de vuelta, las máquinas virtuales se expulsan. Obtenga más información sobre la directiva de expulsión de máquinas virtuales de acceso puntual.

Ajuste de tamaño correcto

Garantizar que las cargas de trabajo usen todos los recursos asignados ayudan a ofrecer una carga de trabajo más sostenible. Los servicios sobredimensionados son una causa común de más emisiones de carbono.

Desactivar cargas de trabajo fuera del horario comercial

El funcionamiento de cargas de trabajo inactivas desperdicia energía y contribuye a las emisiones de carbono agregadas.

Alineación de Green Software Foundation: Eficiencia energética, Eficiencia del hardware

Recomendación:

Uso de funcionalidades de escalado automático y expansión

No es raro que las cargas de trabajo de proceso sobredimensionadas, donde gran parte de la capacidad nunca se utilice, lo que conduce a un desperdicio de energía.

Alineación de Green Software Foundation: Eficiencia de hardware

Recomendación:

Coincidencia con las necesidades de escalabilidad

Analice la plataforma y si cumple con las necesidades de escalabilidad de la solución. Por ejemplo, tener recursos aprovisionados con una asignación dedicada puede dar lugar a recursos de proceso no utilizados o infrautilizados.

Ejemplos:

  • El aprovisionamiento de un entorno de Azure App Service (ASE) a través de un plan de App Service puede dar lugar a tener un proceso aprovisionado, ya sea utilizado o no.
  • Elegir el nivel Premium de Azure API Management en lugar del nivel de consumo conduce a recursos no utilizados si no lo está usando por completo.

Alineación de Green Software Foundation: Eficiencia de hardware

Recomendación:

  • Revise las decisiones de diseño de la plataforma con respecto a la escalabilidad y asegúrese de que la carga de trabajo utiliza tantos recursos aprovisionados como sea posible.
  • Considere este equilibrio: algunos servicios requieren un nivel superior para acceder a determinadas características y funcionalidades, independientemente del uso de recursos.
  • Tenga en cuenta y prefiera los servicios que permiten el escalado de niveles dinámicos siempre que sea posible.

Evaluación de procesadores basados en Ampere Altra Arm para Virtual Machines

Las máquinas virtuales basadas en Arm representan una opción rentable y eficiente que no pone en peligro el rendimiento necesario.

Alineación de Green Software Foundation: Eficiencia energética

Recomendación:

Eliminación de cargas de trabajo zombi

Considere la posibilidad de detectar cargas de trabajo y recursos no utilizados y si hay recursos huérfanos en las suscripciones.

Alineación de Green Software Foundation: Eficiencia de hardware, Eficiencia energética

Recomendación:

  • Elimine las cargas de trabajo o los recursos huérfanos si ya no son necesarios.

Paso siguiente

Revise las consideraciones de diseño para la implementación y las pruebas.

Implementación y pruebas