ElasticComputing

Actividad 3. Elastic Computing

INTRODUCCIÓN

Computación elástica es la habilidad de aumentar o disminuir dinámicamente los recursos deprocesamiento, memoria y almacenamiento para satisfacer las demandas de uso máximo sinpreocuparse por la planificación y manejo de la capacidad disponible para el uso máximo(Krishnaswamy, 2012). Esta es una de las características más importantes de cómputo en la nube,dado que permite ajustar de manera automática la asignación de los recursos, suponiendo con elloun uso óptimo de recursos que le pueden significar ahorros a los usuarios o el correctofuncionamiento de su solución en la nube. Hay diversos proveedores cloud que tienen la capacidadde generar máquinas virtuales. Uno de ellos es Google, que para el caso se denomina Google CloudPlatform. Siempre se ha sabido de la capacidad de Google para ofrecer calidad y precio en susservicios, y esta vez no es la excepción, google es uno de los proveedores que mejores preciostienen, y en cuanto a seguridad, igualmente es de los más seguros.

OBJETIVO

Conseguir acceso a su primera plataforma de Cloud Computing, creando al menos una micro-instancia de servicio.

DESARROLLO

Para llevar a cabo esta actividad se utilizó Google Cloud, en donde se generó una máquina virtual yse creó una instancia de servidor web, que es la que a continuación se detalla;

a. Nombre del proveedor:

Google Cloud

b. Capacidad de instancias del servicio:

La tabla siguiente muestra la capacidad de las instancias que pueden ser creadas en Google Cloud(GCP1, 2015)

Tipo de máquina CPUs Virtuales Memoria GCEU

n1-standard-1 1 3.75GB 2.75

n1-standard-2 2 7.5GB 5.50

n1-standard-4 4 15GB 11

Tipo de máquina CPUs Virtuales Memoria GCEU

n1-standard-8 8 30GB 22

n1-standard-16 16 60GB 44

n1-standard-32 32 120GB 88

f1-micro 1 0.60GB Shared CPU

g1-small 1 1.70GB 1.38

n1-highmem-2 2 13GB 5.50

n1-highmem-4 4 26GB 11

n1-highmem-8 8 52GB 22

n1-highmem-16 16 104GB 44

n1-highmem-32 32 208GB 88

GCEU es una unidad de medida definida por Google, la cual es una unidad de capacidad de CPU queusan para describir la potencia de cómputo de sus distintos tipos de máquinas virtuales.

c. Capacidad o límite de horas de uso

En mi caso, dado el tipo de instancia, no tiene límite de uso, o más bien el cliente decide en funcióndel costo por hora el tiempo de uso de la instancia, pero por ejemplo, para un servidor web, éstedebe estar en funcionamiento las 24 horas del día. Yo seleccioné la máquina virtual n1-standard-1en la modalidad de un precio típico de US $0.038/h, en 24 horas cuesta US $0.912 y en un mes deuso continuo constaría US $27.74304. Conociendo sus límites presupuestales, el usuario puededefinir su límite de uso (GCP1, 2015).

d. Tipos de instancias permitidas

Los tipos de instancias que pueden ser creadas en Google Cloud son las siguientes (GCP2, 2015):

Ø Implementación de aplicaciones

Ø Montar máquinas virtuales

Ø Ejecutar aplicaciones

Ø Almacenamiento de archivos

e. Aplicación o servicio probado y dirección pública de acceso (IP o URI)

Se creó una máquina virtual con sistema operativo Windows Server 12, con un servidor Web quefunciona mediante ISS. Se alojó una página Web. Este es la IP pública:

http://130.211.128.126/

f. Descripción de la(s) herramienta(s) de gestión

Google Cloud proporciona en primera instancia una herramienta de gestión a través dehttps://console.developers.google.com, donde por omisión muestra lo siguiente, pero puede sereditado y personalizado (GDP, 2015.):

A simple vista se puede observar:

1. El número de instancias en uso2. El crédito restante3. El tiempo restante4. El uso de CPU5. El uso de API (medido como accesos a su API)6. La facturación estimada para el mes corriente

Además de ese Dashboard, el usuario puede definir sus propios tableros, con los informes que sedesee y que sea posible tener, como se muestra en la imagen siguiente:

A continuación se muestra un tablero personalizado creado como ejemplo, se le añadieronindicadores como tráfico saliente, tráfico entrante, costo estimado e instancias en ejecución (todasestas métricas google las maneja a través de https://app.google.stackdriver.com) (GSD, 2015):

El costo está en cero por ser período de uso gratuito.

También se pueden monitorear los incidentes, como se observa en esta imagen:

Las siguientes imágenes se muestran como complementos a las anteriores y son monitoreos dediversos indicadores que se tienen accesibles desde varios puntos en la plataforma deadministración:

En esta por ejemplo se puede observar el nombre de la instancia, y todas sus características másimportantes, entre ellas la zona donde fue creada, la IP externa (pública) y la herramienta de controlde la máquina virtual, que en este caso es a través de RDP (Escritorio Remoto)

En esta otra imagen se puede observar la actividad del disco duro y el tráfico de red:

En general, el usuario puede crear tantos tableros de control como sea necesario, para ello disponesde los indicadores o métricas que se muestran en la siguiente imagen y el en la lista debajo de laimagen, la cual es complemento a lo que se observa cuando se despliega el combo de métricasdisponibles:

· AGENTo CPUo Memory Usedo Network Inbound Traffico Network Outbound Traffico Swapo Volume Read l/Oo Volume Usageo Volume Write 1/0

· JAVA VIRTUAL MACHINEo Committed Heap Memory Usageo Committed Non-Heap Memory Usageo Garbage Collection Counto Daemon Thread Counto Open File Descriptorso Thread Counto Max Heap Memory Usageo Max Non-Heap Memory Usageo Used Heap Memory Usage

o Used Non-Heap Memory Usage· CASSANDRA

o AntiEntropySessions active taskso AntiEntropySessions pending taskso AntiEntropyStage active taskso AntiEntropyStage pending taskso GossipStage active taskso GossipStage pending taskso HintedHandoff active taskso HintedHandoff pending taskso InternalResponseStage active taskso intemalResponseStage pending taskso MemtablePostFIusher active taskso MemtablePostFIusher pending taskso MigrationStage active taskso MigrationStage pending taskso MiscStage active taskso MiscStage pending taskso ReplicateOnWrite stage active taskso ReplicateOnWrite stage blocked taskso ReplicateOnWrite stage pending taskso RequestResponse stage active taskso RequestResponse stage blocked taskso RequestResponse stage pending taskso StreamStage active taskso StreamStage pending taskso commitlog pending taskso compaction pending taskso flush writer active taskso flush writer pending taskso mutation stage active taskso mutation stage blocked taskso mutation stage pending taskso read stage active taskso read stage blocked taskso read stage pending taskso readrepair stage active taskso readrepair stage blocked taskso readrepair stage pending taskso storage load

· OTHERo Estimated Costo Running Instanceso Running Instances

A través del Escritorio Remoto se puede acceder a la máquina virtual, desde ahí se dispone tambiénde un tablero como el siguiente:

g. Consumo de recursos de su instancia

Al momento, la instancia creada ha consumido los siguientes recursos, en un período que va desdeel domingo 20 hasta el día 23 de septiembre de 2015:

Ampliando el Uso de CPU a 4 días:

Ampliando el costo para verlo en detalle se tiene lo siguiente:

Finalmente, del monto de 300 dólares y 60 días que fueron asignados por Google para este períodogratuito a penas se ha consumido menos de un cuarto de dólar en 3 días, como se aprecia en estaimagen:

CONCLUSIÓN

Este primer acercamiento a las plataformas cloud me pareció que es muy interesante por el hechode que para empezar me percaté de lo sencillo que es hacer uso de esta tecnología encontraposición por ejemplo cuando uno se renta un servidor dedicado, donde el proveedor sólo seencarga de proporcionar la máquina física (aunque remota), y el usuario se encarga de todos losproblemas que puedan surgir, desde actualizaciones hasta configuración. En cambio, al hacer usode las máquinas virtuales a través de las plataformas cloud, el proveedor absorbe toda estaproblemática y en usuario sólo se concentra en instalar y configurar sus propias herramientas y no

tiene que estarse preocupando por ejemplo por problemas de espacio en disco o por memoria RAM,pues precisamente la a través de la elasticidad eso en la nube se regula de manera automática.

Por otro lado, al adquirir este tipo de conocimiento nos da ventajas competitivas en el marcadolaboral, pues se puede aprovechar como oportunidad de negocio la función de Integrador en esteboom de migrar a la nube las actividades de las empresas.

BIBLIOGRAFÍA

GCP1. 2015. Google Cloud Platform: Google Compute Engine Pricing, consultado el 23 deseptiembre de 2015, desde https://cloud.google.com/compute/pricing

GCP2. 2015. Google Cloud Platform. Consultado el 23 de septiembre de 2015, desdehttps://cloud.google.com/

GDP. 2015. Google Developers Console. Consultado el 23 de septiembre de 2015, desdehttps://console.developers.google.com/project/gentle-habitat-107506

GSD. 2015. Google Stackdriver. Consultado el 23 de septiembre de 2015, desdehttps://app.google.stackdriver.com/monitoring/

Krishnaswamy Anbarasu, Anbu. 2012. Oracle Cloud Reference Architecture (Oracle EnterpriseTransformation Solutions Series). An Oracle White Paper.