He pasado los últimos años en varias empresas con grandes necesidades computacionales. Tanto en Azure de Microsoft como en Twitter, el coste de computación (es decir, los $ necesarios para hacer funcionar los sistemas) era una medida clave del éxito. No es de extrañar que, con la aparición de los macrodatos, simplemente se necesite más capacidad de cálculo: más servidores, más almacenamiento, más núcleos, etc. El impacto de los macrodatos tampoco se limita al ámbito de las grandes empresas como Microsoft o Twitter. Preocupa a empresas de todos los tamaños. Las startups emergentes, incluso algunas pequeñas y medianas empresas clásicas, están empezando a fijarse en el coste del cómputo en sus despliegues en la nube o en sus propios centros de datos.
En este post, quería echar un vistazo al coste de la computación y cómo Couchbase puede ayudar a reducir el coste de tu centro de datos, mejorar tu eficiencia energética y reducir tu coste de computación.
¿Cuál es el coste de la informática?
Se pueden consultar varios estudios, pero el resumen más simplificado procede de James Hamilton. Conocí a James en Microsoft en SQL Server y en los últimos años ha escrito mucho en Amazon AWS sobre la eficiencia de los centros de datos. ¡Siempre una gran lectura! Habló sobre los números de AWS en un post aquí. Estos números son similares a los números más recientes que miré también...
Le invito a leer el post, pero todo se reduce a lo siguiente:
- Un gran CC moderno típico tiene de 30 a 60.000 nodos.
- El funcionamiento de un centro de distribución cuesta unos $3M al mes (con una amortización de 3 años y sin incluir los costes de construcción).
- Coste de un solo nodo: ~1.000 / año o ~$80 / mes. Si desglosamos los $80, acabamos teniendo:
- ~$30-35/mes por coste de HW
- ~$25-35/mes para potencia por nodo
-
~$10/mes para otros gastos
Si no ha analizado antes el coste de la informática, el hecho sorprendente aquí es que tanto el coste del servidor y coste de la energía dominan el cálculo de costes. Vamos a echar un vistazo más profundo a estos y cómo Couchbase Server ayuda aquí;
Coste de los nodos (servidores): Muchos utilizan cajas blancas para reducir costes, ya que las marcas con nombre pueden costar más. La forma obvia de optimizar esta partida del coste es utilizar los nodos existentes al máximo de su capacidad y minimizar el número de nodos. Consolidar las capas de tu aplicación para poder ejecutar la misma carga de trabajo en menos nodos es una parte importante de la optimización aquí. Couchbase lo hace muy bien aquí debido a su herencia con una gran tecnología de almacenamiento en caché: memcached. Mientras que muchas plataformas NoSQL todavía requieren un nivel de almacenamiento en caché, Couchbase combina el almacenamiento en caché con el procesamiento de bases de datos en una sola capa.
El coste de los componentes de cálculo también cambia constantemente. El coste de GB de memoria vs almacenamiento SSD vs núcleos combinado con su uso de energía puede ser un cálculo complicado por lo que tener plataformas que puedan soportar opciones flexibles de HW es clave. Couchbase Server te da la libertad de escalar hacia fuera y hacia arriba al mismo tiempo. Con Couchbase Server, puedes escalar y desplegar 10 nodos del SKU A... Pero si tienes un SKU B que está escalado con más memoria y/o núcleos y/o ancho de banda IO, ¡puedes desplegar proporcionalmente menos nodos!
También vale la pena mencionar aquí que Couchbase amplía y reduce fácilmente su clúster en línea, sin tiempo de inactividad, para permitirle utilizar mejor su capacidad computacional.
Coste de la energía: La distribución de energía y los generadores de reserva pueden aumentar el coste, pero la mayor parte del coste de la energía corresponde a la alimentación y la refrigeración. Los costes del kW/h varían en función de la cantidad de energía que compres al por mayor y de la zona geográfica en la que te encuentres. No tienes mucha independencia sobre el coste de la energía, pero puedes optimizar cómo la utilizas. Y las mismas optimizaciones de las que hemos hablado antes se aplican también a la reducción del consumo de energía:
- consolidar las capas de la aplicación: eliminar la capa de caché y fusionarla con la capa de base de datos
- mejor aprovechamiento de los recursos informáticos de cada nodo - ampliación y reducción en función de la carga de trabajo con elasticidad en línea
- posibilidad de elegir entre varios tipos de máquinas/SKU - posibilidad de ampliación y/o reducción
Los 3 puntos anteriores pueden reducir el consumo combinado de energía por operación. Couchbase Server proporciona la mejor flexibilidad en las 3 áreas.
Hay un gran número de clientes que han sido capaces de reducir su coste computacional simplemente cambiando de otras soluciones relacionales o NoSQL a Couchbase Server. Y es la simple combinación de los 3 ingredientes clave anteriores lo que les está ahorrando grandes $s. Viber is an example that you can look at: They have replaced Redis and MongoDB with Couchbase Server and reduced their server count from 250 to 120 – better than half! In other instances, Couchbase Server has shown 4x better price/performance compared to relational engines like MySQL. That translates into %75 reduction in number of nodes to run the same workload. In a farm of 1K machines, that simply means you can turn-off 750 nodes and still run the same workload. $60K savings a month, or $720K savings a year. (or maybe more if you are not as efficient as Amazon AWS or Microsoft Azure!)
Me gustaría dejaros con una nota: si estáis considerando hacer replatforming, echad un vistazo no sólo al rendimiento y la escala con Couchbase Server frente a otros productos, sino también al precio/rendimiento. Investiga $s por operación en tu sistema. Creo que te impresionará lo que veas.
Cihan Biyikoglu - Gestión de productos Couchbase - ¡Estamos contratando!
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