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El cloud es un modelo, no un nuevo sitio donde desplegar soluciones

En Microsoft decimos que el cloud es un modelo, no un sitio nuevo donde desplegar tu infraestructura o soluciones. Por eso es importante que desde el principio cambiemos la manera en la que haríamos las cosas en un DC privado o en una co-location donde nos ofrecen bare metal.

Algunos clientes con los que trabajamos nos preguntan por ejemplo cuánto les costaría llevar al cloud sus servidores actuales y nos comparten listados parecidos a:

  • DB-DES03 – W2K8R2 – RAM 16GB – Cores 16 – HDD 50GB
  • DB-EMREP – W2K8R2 – RAM 16GB – Cores 16 – HDD 50GB
  • DB-TMART – W2K8R2 – RAM 16GB – Cores 16 – HDD 50GB
  • srv-bizapp01 – W2K8R2 – RAM 10GB – Cores 4 – HDD 100GB
  • srv-bizapp02 – W2K8R2 RAM 10GB – Cores 4 – HDD 100GB
  • srv-bizapp03 – W2K8R2 RAM 10GB – Cores 4 – HDD 65GB
  • srv-notes01 – W2K8R2 RAM 8GB – Cores 4 – HDD 140GB
  • srv-web01 – Linux 4GB – Cores 2 – HDD 25GB
  • srv-web02 – Linux 4GB – Cores 2 – HDD 25GB
  • srv-web03 – Linux 4GB – Cores 2 – HDD 25GB

Esto sin duda es un punto de partida y se puede cuotar fácilmente online, pero presenta varios retos.

Lo primero es asumir que necesitamos el mismo “hardware” equivalente en el cloud, cuando probablemente no sea así. ¿cuál es el porcentaje de uso de CPU/RAM en condiciones normales de estos servidores? ¿40% 60%? En el mundo on-premises tendemos a dimensionar por encima de lo necesario para tener margen de maniobra en caso de que en el futuro tengamos mayor demanda, puesto que ampliar capacidad es muy costoso: hay que comprar nuevo hardware, esperar entrega, incluso downtime para ampliar en algunos casos…sin embargo escalar en el cloud es inmediato, por lo que a la hora de dimensionar hay que hacerlo al revés, dimensionamos al mínimo y vamos escalando si es necesario hasta dar con la configuración adecuada.

Por otro lado, ¿todos los servidores son de producción o hay servidores que no necesitan estar 24×7? Por ejemplo, los entornos de desarrollo o calidad no suelen usarse permanentemente por lo que probablemente podamos tener ahorros apagando servidores los fines de semana.

En servidores de bases de datos, se tiende a usar más RAM que CPU, de manera que al migrar al cloud tenemos nuevas opciones para reducir el número de vCPUs con VMs optimizadas que además te permitirán ahorrar en licencias de bases de datos, ya que la mayoría de proveedores facturamos las licencias por cores.

Otro de los factores a tener en cuenta es si realmente queremos hacer un lift & shift, lo cuál supone un primer paso en el cloud pero no maximiza todos sus beneficios. De ahí el juego de palabras

“no es lo mismo una app en el cloud que una cloud app”

Por lo que si queremos optar por aplicaciones cloud nativas, será necesario evaluar qué aplicaciones hay en cada servidor y analizar si lo podemos llevar a entornos SaaS, PaaS o incluso Serverless.

El cloud público además nos permite opciones que en el mundo on-premises son excesivamente complejas o costosas, por lo que también es posible que quieras aprovechar para mejorar algunas áreas de tus sistemas, por ejemplo, incluyendo opciones más sofisticadas de alta disponibilidad, disaster recovery, seguridad, big data, high performance computing, inteligencia artificial

Por todo esto, compartir con vuestro partner o proveedor cloud el listado hardware es sin duda un gran primer paso, pero existen herramientas como Azure Migrate, Cloudamize or Movere, que facilitan enormemente esta labor y nos proporcionan información adicional. Por lo que mi consejo sería, aprovechad las herramientas existentes para ahorraros trabajo, montad un pequeño equipo de trabajo junto con vuestro partner de referencia para crear un análisis detallado de las soluciones, categorizar qué tiene sentido llevar al cloud, en qué orden y cuál es la mejor manera de hacerlo con el famoso retire, replace, refactor, rehost (upgrade, reinstall, as-is) y como último recurso remain.

Todos sabemos que cualquier proyecto IT es complejo, sin embargo un buen trabajo previo nos ayudará a maximizar los beneficios del cloud, a optimizar al máximo el TCO y en definitiva a abordar el proyecto con mayores garantías de éxito como ya han hecho muchas empresas.

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