¿Cómo aumenta el tiempo de actividad del servidor la supervisión métrica?

Introducción

Todo el mundo detesta esperar a que se cargue una aplicación, o cuando una aplicación no se carga. Y si esto ocurre con su aplicación, no sólo perderá negocio, sino también valor de marca. La mayoría de las aplicaciones están ahora disponibles en línea. Como resultado, los servidores desempeñan un papel importante a la hora de mantener las aplicaciones en funcionamiento.

El rendimiento del servidor está directamente relacionado con el rendimiento de la aplicación. Por ello, es fundamental supervisar y mejorar el rendimiento del servidor. Hay varios aspectos relacionados con el rendimiento del servidor. En este post veremos varias métricas que ayudan a analizar el rendimiento del servidor y cómo podemos mejorarlas. Después hablaremos de lo crucial que es la monitorización del rendimiento del servidor y de cómo empezar.

Rendimiento del servidor

La medida del rendimiento de un servidor, en general, se denomina rendimiento del servidor. Sin embargo, ¿qué constituye "bien"? Cada servidor se crea, configura y utiliza para un fin determinado. Por ejemplo, los servidores de correo se utilizan para gestionar y distribuir correos electrónicos, y los servidores de bases de datos se encargan de almacenar, procesar e interactuar con datos, etcétera. Cuando un servidor presta el servicio solicitado en el momento requerido, se dice que funciona eficazmente.

La medición del rendimiento del servidor combina varios parámetros. Primero hay que medir varias métricas de rendimiento del servidor antes de emitir un juicio sobre el rendimiento de un servidor. Examinemos ahora algunas de las métricas de rendimiento del servidor más cruciales y analicemos las formas de mejorarlas.

¿Qué son las métricas, la supervisión y las alertas?

La base de un sistema de monitorización comprende las ideas interconectadas de métrica, monitorización y alerta. Pueden ayudarle a comprender las tendencias de uso o comportamiento y los efectos de sus cambios dándole visibilidad del estado de sus sistemas. Estos sistemas pueden alertar a un operador para ver si las métricas están fuera de los rangos esperados y pueden ayudar a aflorar información para encontrar posibles causas.

¿Por qué necesitamos recopilar métricas y cuáles son?

Las métricas son las mediciones inéditas del consumo de recursos o de la actividad que se pueden ver y recopilar en todos sus sistemas. Pueden ser estadísticas de uso de bajo nivel proporcionadas por el sistema operativo o datos de más alto nivel vinculados a la funcionalidad o tarea precisa de un componente, como las solicitudes cumplidas por segundo o la participación en un grupo de servidores web. Otras métricas se presentan como una tasa que refleja la "ocupación" de un componente. Algunas métricas se presentan en proporción a una capacidad total.

Las métricas que su sistema operativo ya ha puesto a disposición para reflejar los recursos físicos subyacentes son con frecuencia las más sencillas para empezar. El espacio en disco, la carga de la CPU, la utilización del swap y otras estadísticas ya están disponibles, tienen un valor instantáneo y pueden enviarse a un sistema de monitorización con poco esfuerzo adicional. Numerosos servidores web, servidores de bases de datos y otras piezas de software también tienen métricas independientes que se pueden enviar.

Puede que necesites añadir código o interfaces a otros componentes, en particular a tus aplicaciones, para exponer las métricas que son importantes para ti. Añadir instrumentación a tus servicios es otro nombre para recopilar y poner a disposición métricas.

Las métricas son útiles porque arrojan luz sobre el funcionamiento y el estado de sus sistemas, sobre todo cuando se estudian colectivamente. Son los componentes esenciales que utiliza su sistema de supervisión para proporcionar una imagen completa de su entorno, automatizar las reacciones a los cambios y notificar a las personas cuando sea necesario. Las métricas son las magnitudes fundamentales utilizadas para analizar patrones históricos, comparar diversas variables y seguir los cambios en la producción, el consumo o los índices de error.

Métricas de rendimiento del servidor

Rendimiento

El número de peticiones que un servidor puede gestionar en un periodo determinado se conoce como rendimiento. En los cálculos de rendimiento se suele utilizar un segundo como unidad de tiempo. Pero dependiendo del caso de uso, esto puede cambiar. El rendimiento de un servidor es 100, por ejemplo, si gestiona 100 peticiones en un segundo. Sin embargo, es posible que ocasionalmente no pueda determinar el rendimiento cada segundo. En este caso, puede utilizar el rendimiento medio. La relación entre el número total de peticiones procesadas durante un cierto tiempo se conoce como rendimiento medio.

El rendimiento medio sería de 30.000 solicitudes/10 minutos, es decir, 50 solicitudes por segundo si se procesaran 30.000 solicitudes en 10 minutos.

Al reducir la latencia, se puede mejorar el rendimiento. El retardo de la red es uno de los tipos de latencia más frecuentes que reducen el rendimiento. Sería útil investigar la causa del elevado retardo. El hardware, la memoria, el enrutamiento, etc., podrían estar implicados. En cuanto se resuelva el problema que genera el retraso excesivo, el rendimiento aumentará de forma natural.

Uso de la CPU

 ¿Qué significa el uso de la CPU del servidor?

El sistema tiene una tarea para todo lo que ocurre en el servidor. Esta tarea se divide en procesos que el servidor ejecuta. Los distintos procesos pueden tener distintos niveles de complejidad y distintos tiempos de ejecución. Y como resultado, la CPU necesita algún tiempo para completar la tarea. En otras palabras, el proceso se lleva a cabo a través de la CPU. El porcentaje de tiempo que la CPU se utiliza para ejecutar tareas se conoce como uso de la CPU.

La utilización de la CPU es la duración del tiempo que la CPU está en uso. Normalmente, el consumo de CPU se calcula como un porcentaje. Como resultado, el consumo de CPU puede describirse como la proporción de tiempo que la CPU se emplea para cumplir sus tareas.

La siguiente lista incluye algunas causas típicas del uso excesivo de la CPU:

procesos que necesitan mucha CPU

Algunos programas exigen mucha potencia de la CPU. El uso de la CPU aumentará sin duda si intentas ejecutar un videojuego de gama alta en un PC con especificaciones deficientes. Del mismo modo, varios procesos pueden necesitar mucha CPU para funcionar. Una de las causas podría ser uno de estos procesos o un grupo de procesos que colectivamente requieren mucha CPU. Un alto consumo de CPU en los servidores puede deberse a la ejecución de varios servicios para mantener el servidor en funcionamiento, simulaciones, etc.

operaciones de fondo

Los procesos de sistema y los procesos de aplicación son las dos divisiones principales de los procesos. Los procesos necesarios para mantener el sistema en funcionamiento se conocen como procesos del sistema. Los procesos de aplicación son los que emplearías para un objetivo concreto. Estos procesos consumen recursos de la CPU cuando siguen ejecutándose en segundo plano.

Incluso después de cerrar la ventana de la aplicación, numerosos procesos de ésta siguen funcionando en segundo plano. Esto es menos probable que ocurra en un servidor porque se mantienen y limpian regularmente para garantizar que incluyen sólo los procesos que necesitan, pero aún así es concebible.

Malware

Malware (Software Malicioso) es un término para programas utilizados por malos actores para atacar tu sistema o realizar acciones no autorizadas. Al principio, el malware no utiliza muchos recursos de la CPU para ocultarse, pero después de empezar a actuar maliciosamente, utiliza mucha CPU. El malware empezó a mover todos los datos sensibles del servidor al almacenamiento en la nube un día después de haberse introducido en el servidor una semana antes, según el incidente que vi. Por lo tanto, este malware no consumía mucha CPU mientras se configuraba y localizaba datos cruciales. Sin embargo, una vez que había descubierto todo lo que necesitaba, la transferencia de datos provocó un aumento significativo del consumo de CPU.

Además, las siguientes son algunas técnicas típicas para optimizar el uso de la CPU:

• Inicie de nuevo el servidor. Esto pone fin a la mayoría de los procesos inútiles.
• Encuentre procesos de inicio y de fondo innecesarios, y deténgalos o desactívelos.
• Protégete del malware.

¿Por qué debe controlar el uso de la CPU del servidor?

Las tareas de alto nivel que un servidor puede necesitar ejecutar incluyen tareas del usuario y del sistema. Cuando un usuario solicita un servicio o datos al servidor, es tarea del usuario. Supongamos que utilizas YouTube para realizar una búsqueda. Los vídeos relacionados con tu búsqueda deben ser traídos por el servidor de YouTube, que luego debe dar respuesta a tu petición. En esta transmisión de datos se emplea tiempo de CPU.

Las funciones de un servidor no se limitan a atender las peticiones de los usuarios. En su CPU se ejecutan el sistema operativo y los servicios web. Sin embargo, los servidores también pueden utilizarse para ejecutar algunos scripts que procesan datos. La ejecución de playbooks de Ansible es un ejemplo típico. Estos playbooks pueden llevar a cabo acciones incluso cuando el usuario no está presente.

¿Por qué debe supervisar el uso de la memoria del servidor?

El uso de memoria es otra métrica importante y útil del tiempo de actividad del servidor.

Ten en cuenta que si el uso de memoria del servidor aumenta por alguna razón y no te das cuenta, el servidor puede dejar de funcionar y los servicios pueden detenerse.

Conclusión

Configurar y gestionar la infraestructura de producción requiere recopilar métricas, supervisar herramientas y configurar alarmas. Saber qué está pasando en sus sistemas, qué recursos requieren atención y qué está causando lentitud o interrupciones es una información vital. Aunque desarrollar e implantar un sistema de monitorización puede ser un reto, es una inversión que puede ayudar a su equipo a priorizar su trabajo, ceder el control a un sistema automatizado y comprender cómo su infraestructura y su software afectan a su estabilidad y rendimiento.

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