Custo de computação, grande consumo de energia, custo enorme de operação do data center... E como o Couchbase pode ajudá-lo a reduzir tudo isso

Passei os últimos anos em várias empresas com grandes necessidades computacionais. Tanto no Azure da Microsoft quanto no Twitter, o custo de computação (também conhecido como os $s necessários para executar seus sistemas) era uma métrica fundamental para o sucesso. Não é de surpreender que, com o surgimento do Big Data, você simplesmente precise de mais capacidade computacional: mais servidores, mais armazenamento, mais núcleos e assim por diante... O impacto do Big Data também não está restrito apenas a grandes empresas como a Microsoft ou o Twitter. Essa é uma preocupação para empresas de todos os tamanhos. As startups emergentes e até mesmo algumas pequenas e médias empresas clássicas estão começando a analisar o custo da computação em suas implementações na nuvem ou em seus próprios data centers.

Nesta postagem, gostaria de dar uma olhada no custo da computação e em como o Couchbase pode ajudar a reduzir o custo do seu data center, melhorar a eficiência energética e reduzir o custo da computação.

Qual é o custo da computação?

Há vários estudos que você pode consultar, mas o resumo mais simplificado vem de James Hamilton. Conheci James na Microsoft no SQL Server e, nos últimos anos, ele escreveu muito na Amazon AWS sobre eficiência de data centers. É sempre uma ótima leitura! Ele falou sobre os números da AWS em um post aqui. Esses números são semelhantes aos números mais recentes que também analisei...

Você pode ler a postagem, mas aqui está o resumo de tudo:

• O DC moderno de grande porte típico tem de 30 a 60 mil nós.
• São necessários ~$3M/mês para operar um CD (em uma amortização de 3 anos e sem incluir os custos de construção).
• Custo de um único nó: ~1K / ano ou ~$80 / mês. Dividindo o $80, você acaba com:
  • ~$30-35/mês para o custo de HW
  • ~$25-35/mês para energia por nó

  • ~$10/mês para outras despesas

Se você nunca analisou o custo da computação antes, o fato surpreendente aqui é que tanto o custo do servidor e custo da energia dominam o cálculo do custo. Vamos dar uma olhada mais profunda nesses aspectos e em como o Couchbase Server ajuda nisso;

Custo dos nós (servidores): Muitos usam caixas brancas para reduzir o custo, já que as marcas nomeadas podem custar mais. A maneira óbvia de otimizar esse item de linha do custo é utilizar os nós existentes em sua capacidade e minimizar a contagem de nós. Consolidar as camadas do seu aplicativo para poder executar a mesma carga de trabalho em menos nós é uma parte importante da otimização aqui. O Couchbase se sai muito bem aqui devido à sua herança com uma excelente tecnologia de cache: memcached. Embora muitas plataformas NoSQL ainda exijam uma camada de armazenamento em cache, o Couchbase combina o armazenamento em cache com o processamento do banco de dados em uma única camada.

O custo dos componentes de computação também está sempre mudando. O custo de memória GB vs. armazenamento SSD vs. núcleos, combinado com o uso de energia, pode ser um cálculo complicado, portanto, é fundamental ter plataformas que ofereçam suporte a opções flexíveis de HW. O Couchbase Server lhe dá a liberdade de escalonar para fora e para cima ao mesmo tempo. Com o Couchbase Server, você pode fazer scale-out e, por exemplo, implementar 10s de nós do SKU A... Mas se você tiver um SKU B que seja dimensionado com mais memória e/ou núcleos e/ou largura de banda de E/S, poderá implementar proporcionalmente menos nós!

Também vale a pena mencionar aqui que o Couchbase expande e reduz facilmente seu cluster on-line, sem tempo de inatividade, para permitir que você utilize melhor sua capacidade computacional.

Custo da energia: A distribuição de energia e os geradores de reserva podem aumentar o custo, mas a maior parte do custo da energia é a alimentação e o resfriamento. Os custos de kW/h variam de acordo com a quantidade de energia que você compra em grandes quantidades e a região geográfica em que se encontra. Você não tem muita independência sobre o custo da energia, mas pode otimizar a forma como a utiliza! E as mesmas otimizações de que falamos acima também se aplicam à redução do consumo de energia:

• Consolidação das camadas do aplicativo - eliminação da camada de cache e fusão com a camada de banco de dados
• melhor utilização dos recursos computacionais de cada nó - expansão e redução sob carga de trabalho variável com elasticidade on-line
• capacidade de escolher entre uma variedade de tipos de máquinas/SKUs - capacidade de aumentar e/ou diminuir a escala

Os três itens acima podem reduzir o consumo de energia combinado por operação. O Couchbase Server oferece a melhor flexibilidade em todas as três áreas.

Vários clientes conseguiram reduzir seu custo de computação simplesmente mudando de outras soluções relacionais ou NoSQL para o Couchbase Server. E são as combinações simples dos três ingredientes principais acima que estão economizando 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!)

Gostaria de deixar uma observação: se estiver pensando em reformular a plataforma, dê uma olhada não apenas no desempenho e na escala do Couchbase Server em comparação com outros produtos, mas também no preço/desempenho. Investigue $s por operação em seu sistema. Acredito que você ficará impressionado com o que verá.

Cihan Biyikoglu - Gerenciamento de produtos do Couchbase Estamos contratando!