Supervisar y optimizar a lo largo del tiempo

Completado
Ajuste continuamente el tamaño de la inversión a medida que la carga de trabajo evoluciona con el ecosistema.

Lo que fue importante ayer podría no ser importante hoy. A medida que aprenda a través de la evaluación de las cargas de trabajo de producción, prevea cambios en la arquitectura, los requisitos empresariales, los procesos e incluso la estructura del equipo. Es posible que las prácticas del ciclo de vida de desarrollo de software (SDLC) necesiten evolucionar. Los factores externos también pueden cambiar, como la plataforma en la nube, sus recursos y sus contratos.

Debe evaluar cuidadosamente el impacto de todos los cambios en el costo. Supervise los cambios y la tendencia de ROI en una cadencia regular y evalúe si necesita ajustar los requisitos funcionales y no funcionales.

Escenario de ejemplo

Contoso Air proporciona una solución de seguimiento de equipaje para las aerolíneas. La carga de trabajo se hospeda en Azure y se ejecuta en AKS con Cosmos DB para su base de datos y usa Event Hubs para la mensajería. La carga de trabajo se implementa en las regiones Oeste de EE. UU. y Este de EE. UU.

Evalúe y optimice continuamente el entorno y los costos de soporte técnico.

Mediante el uso del sistema de seguimiento de costos, evalúe y optimice continuamente los costos de los recursos, los datos y el soporte técnico de pago. ¿Hay recursos infrautilizados que puedan retirarse, sustituirse, reconstruirse o refactorizarse?

Reducirá costos al evitar pagar por recursos que no se utilizan plenamente. Comprender las métricas de precios puede ayudarle a tomar decisiones más alineadas con el modelo de costos. También puede evitar la facturación no infundada. Cambiar el tamaño o quitar recursos infrautilizados, o incluso cambiar las SKU, puede reducir los costos.

También puede ahorrar algunos costos evaluando el uso de sus contratos de soporte técnico con sus proveedores de tecnología y ajuste de tamaño adecuado.

Desafío de Contoso

  • También podría ahorrar algunos costos evaluando el uso de los contratos de asistencia con sus proveedores tecnológicos y redimensionándolos.
  • Están planeando mejorar la fiabilidad de la carga de trabajo el año que viene y saben que al hacerlo aumentarán los costos de Azure, lo que probablemente hará que la carga de trabajo supere su presupuesto. Están considerando pedir un mayor presupuesto para el próximo año.

Aplicación del enfoque y los resultados

  • El equipo decide que antes de pedir más dinero, evaluarán los costos actuales de Azure y de soporte técnico para buscar posibles oportunidades de ahorro. Examinan los desgloses por recurso, por grupo de recursos y por etiqueta del costo en el sistema de seguimiento de costos existente y observan algún gasto inesperado.
  • El equipo descubre que hay máquinas virtuales ejecutándose en su entorno que se utilizaban para un sistema de compilación obsoleto y que ya no son necesarias, que hay una cantidad significativa de datos antiguos en Azure Storage que se pueden mover a un nivel menos costoso y que están pagando un contrato de soporte con su proveedor de nube que incluye horas de consulta que no están utilizando.
  • El equipo optimiza sus costos de Azure mediante la eliminación de las máquinas virtuales sin usar y el traslado de los datos antiguos al almacenamiento de archivo. Comienzan a trabajar más estrechamente con su proveedor de nube para hacer un buen uso de sus servicios de consultoría.
  • El equipo agrega una tarea periódica a su trabajo pendiente para realizar evaluaciones de sus costos de carga de trabajo en el futuro.

Revisión y refinación continuas de la carga de trabajo

Ajuste continuamente las decisiones de diseño de arquitectura, los recursos, el código y los flujos de trabajo en función de los datos de ROI.

Las revisiones periódicas de métricas, datos de rendimiento, informes de facturación y uso de características pueden dar lugar a un ajuste preciso que puede reducir los costos.

Desafío de Contoso

  • Dado que el equipo se ha mantenido bajo el presupuesto históricamente, no han examinado enfoques alternativos a la funcionalidad existente. En su lugar, la mayoría de su planificación se centra en la creación de nuevas características.
  • Después de encontrar residuos a través de su evaluación inicial, deciden examinar el resto de los componentes actuales para buscar oportunidades de optimización.

Aplicación del enfoque y los resultados

  • El equipo descubre que han asignado más recursos de los necesarios para los flujos de prioridad baja y puede reducir de forma segura el rendimiento asignado, al tiempo que mantiene sus requisitos de rendimiento. En concreto, pueden alejarse del aprovisionamiento excesivo para controlar las cargas máximas e implementar en su lugar un sistema de nivelación de carga basado en cola.
  • También encuentran que se ha agregado una nueva característica a su SKU seleccionada en su plataforma de proceso que reemplaza algún código de autenticación. El uso de esta característica significará menos código para mantener y probar.

Optimización de los entornos de implementación

Trate diferentes entornos SDLC de forma diferente e implemente el número correcto de entornos. Los entornos de producción deben ser su principal impulsor de costos.

Puede ahorrar dinero si entiende que no todos los entornos necesitan simular producción. Los entornos que no son de producción pueden tener diferentes características, SKU, recuentos de instancias e incluso registro.

También puede ahorrar costos creando entornos de preproducción a petición y quitándolos cuando ya no los necesite.

Desafío de Contoso

  • El equipo de cargas de trabajo invierte más en entornos de preproducción que en entornos de producción. Aunque esto puede ser importante para algunos escenarios, parece excesivo para esta carga de trabajo.
  • Los entornos de preproducción se han creado para que coincidan muy estrechamente con el entorno de producción. El equipo de cargas de trabajo aprecia tener una aproximación muy cercana del entorno de producción en los entornos inferiores, ya que les proporciona un alto grado de confianza de que los comportamientos en producción coincidirán con los entornos inferiores.

Aplicación del enfoque y los resultados

  • Después de una evaluación cuidadosa, el equipo decide que pueden aceptar el equilibrio de un poco de riesgo adicional para obtener ahorros de costos que vienen con tener cierta diferencia entre entornos.
  • El equipo decide colocar algunos de los entornos de prueba en la misma infraestructura y apagar entornos sin usar durante la noche.
  • El equipo también encuentra oportunidades para desplazarse a la izquierda y realizar desarrollo y pruebas de bucle interno en estaciones de trabajo de desarrollador locales.
  • Al encontrar formas de hacer pequeñas concesiones en sus entornos de preproducción y prácticas de desarrollo, han liberado presupuesto que emplearán en esfuerzos de automatización.

Comprobación de conocimientos

1.

¿Qué tipos de costos de Azure pueden aparecer en el sistema de seguimiento de costos que puede optimizar?

2.

¿Cuál de los siguientes aspectos de la carga de trabajo no debe considerar la posibilidad de refinar según los datos de ROI?

3.

Los desarrolladores de Contoso Air están considerando implementar un nuevo entorno de desarrollo y pruebas en Azure. ¿Cuál de las siguientes decisiones de diseño sería más rentable?