El autoscaling es una herramienta esencial para aplicaciones modernas que necesitan ajustar sus recursos dinámicamente según la demanda, optimizando así el rendimiento y los costos. Esta técnica permite a las organizaciones manejar variaciones en el tráfico sin intervención manual, asegurando que los servicios estén siempre disponibles y eficientes. 

A continuación os comparto algunas prácticas clave para implementar un autoscalling, en consecuencia a algunas casos prácticos que recientemente nos hemos encontrado y que puedes leer a continuación:

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1. Escoge la estrategia de escalado adecuada

Existen dos formas principales de implementar el autoscaling:

  • Escalado Vertical, que aumenta o disminuye el tamaño de la instancia. Este método puede ser más disruptivo ya que a menudo requiere un tiempo de inactividad, por lo que es menos adecuado para ajustes en tiempo real.
  • Escalado Horizontal, que añade o quita instancias según sea necesario. Este método permite que el sistema maneje incrementos en la carga de trabajo sin interrupciones y es ideal para aplicaciones diseñadas en la nube por su flexibilidad y menor impacto en la experiencia del usuario.

2. Utiliza métricas y umbrales relevantes

El éxito del autoscaling depende de la supervisión de métricas correctas, como el uso de CPU, memoria y el tiempo de respuesta. Estas métricas deben alinearse con las necesidades específicas de tu aplicación. Por ejemplo, para aplicaciones que consumen mucho CPU, el uso de CPU es la métrica principal, mientras que para aplicaciones que dependen del procesamiento en segundo plano, la longitud de la cola es más relevante. Establecer umbrales adecuados es clave para evitar acciones de escalado rápidas y constantes, conocidas como “flapping”, que pueden causar inestabilidad y aumentar los costos.

3. Implementa un período de enfriamiento

Tras el escalado, las aplicaciones suelen necesitar tiempo para estabilizarse. Un período de enfriamiento evita que se activen nuevas acciones de escalado de inmediato, permitiendo que el sistema absorba la capacidad añadida sin reaccionar exageradamente ante picos transitorios de demanda. Generalmente, los períodos de enfriamiento oscilan entre 5 y 10 minutos, pero esto puede variar según el tiempo de arranque de tu aplicación y sus necesidades específicas.

4. Optimiza costes con instancias spot y escalado programado

Para aplicaciones sensibles a los costes, el uso de Instancias Spot puede reducir significativamente los gastos, ya que utilizan capacidad sobrante en la nube a tarifas reducidas. No obstante, estas instancias pueden ser terminadas con poco aviso, por lo que son ideales para usarlas junto con instancias bajo demanda en una configuración flexible que mantenga la confiabilidad. Además, el escalado programado permite anticipar horas pico, como durante el horario laboral, y asignar recursos de forma proactiva, lo que ayuda a gestionar el tráfico predecible sin sobre aprovisionar.

5. Monitoreo y ajuste continuo

El autoscaling no es una solución que se configura una vez y se olvida. Es necesario monitorizar y ajustar las políticas de autoscaling de manera continua para adaptarse a los cambios en el comportamiento de la aplicación, versiones y la demanda del usuario. Utiliza herramientas como AWS CloudWatch o Azure Monitor, entre otras según el proveedor, para registrar eventos de autoscaling y datos de rendimiento, que pueden ser analizados para mejorar futuras decisiones de escalado.

Conclusión

Al adoptar estas prácticas de autoscaling, no sólo optimizarás los costes y recursos, sino que también mejorarás la eficiencia y capacidad de respuesta de tus aplicaciones frente a cambios en la demanda. Una estrategia de autoscaling bien implementada garantiza que los sistemas se adapten automáticamente a las fluctuaciones del tráfico, asegurando así un rendimiento constante y una experiencia de usuario sin interrupciones, incluso en entornos de alta exigencia. En última instancia, esto te permite escalar de forma flexible y fiable, lo que se traduce en una ventaja competitiva significativa en el ámbito digital.

Referencias:

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