La utilización eficiente de la memoria es fundamental para optimizar los costos de infraestructura y garantizar el rendimiento del sistema. Esta regla de puntaje lo ayuda a identificar servidores con recursos de memoria subutilizados e implementar estrategias de optimización para reducir el desperdicio y, al mismo tiempo, mantener la confiabilidad del sistema.

Por qué es importante la utilización de la memoria

Optimización de costos: el exceso de memoria representa un desperdicio de infraestructura significativo. Al identificar y abordar el bajo uso de memoria, puede reducir costos mediante el redimensionamiento, la consolidación o mejoras arquitectónicas.

Planeación del rendimiento: comprender los patrones reales de uso de la memoria lo ayuda a tomar decisiones informadas sobre la planeación de la capacidad, evitar problemas de falta de memoria y optimizar el rendimiento de la aplicación.

Asignación de recursos: utilización de memoria, información valiosa que revela el comportamiento de la aplicación y ayuda a identificar oportunidades para la redistribución de la carga de trabajo o la optimización del contenedor.

Eficiencia de la infraestructura: la utilización adecuada de la memoria garantiza que maximice el valor de sus inversiones en infraestructura y mantenga un margen de rendimiento adecuado.

Cómo funciona esta regla

Esta regla evalúa el percentil 95 de utilización de la memoria en toda su entidad de infraestructura. El uso del percentil 95 proporciona una evaluación realista de sus periodos típicos de alto uso y, al mismo tiempo, filtra los picos temporales.

Criterios de éxito: la entidad de infraestructura aprueba cuando su utilización de memoria del percentil 95 supera el 80%, lo que indica un uso eficiente de los recursos alineado con las mejores prácticas de la industria.

Definición de regla

Esta regla del cuadro de mando mide la eficiencia de la infraestructura evaluando los patrones de utilización de memoria en todo el entorno del servidor.

Criterios de medición

Métrica evaluada: 95% de utilización de la memoria durante el periodo de medición Umbral de éxito: Más del 80% de utilización de la memoria Alcance de la evaluación: Toda la entidad de infraestructura en su entorno de monitoreo

Entendiendo el umbral del 80%

El objetivo de utilización de memoria del 80% equilibra la eficiencia con la estabilidad del sistema:

Estándar de la industria: este umbral se alinea con las mejores prácticas de computación cloud para una utilización óptima de los recursos de memoria. Estabilidad del sistema: mantiene suficiente espacio libre en la memoria para evitar condiciones de falta de memoria e inestabilidad del sistema. Rentabilidad: garantiza el máximo valor de sus inversiones en memoria sin sobreaprovisionamiento.

Consideraciones sobre la utilización de la memoria

Diferencias entre memoria y CPU:

• La memoria suele ser menos volátil que el uso de la CPU, lo que hace que sea más fácil lograr una alta utilización sostenida.
• Los patrones de asignación de memoria a menudo reflejan la arquitectura de la aplicación y las estrategias de almacenamiento en caché de datos.
• La optimización de la memoria puede requerir enfoques diferentes a los de la optimización de la CPU

Impacto de la aplicación:

• La baja utilización de la memoria puede indicar una instancia sobredimensionada o una gestión ineficiente de la memoria de la aplicación.
• Una alta eficiencia de memoria puede reducir la sobrecarga de recolección de basura y mejorar el rendimiento de la aplicación.
• La optimización de la memoria a menudo proporciona ahorros de costos más previsibles que la optimización de la CPU

Estrategias de optimización

Cuando su cuadro de mando muestra una baja utilización de memoria, estas estrategias pueden ayudar a mejorar la eficiencia de la infraestructura:

1. Evaluar los patrones de uso de la memoria

Identificar candidatos de optimización:

• Revisar entidad con un uso de memoria constantemente bajo (por debajo del 80% en el percentil 95)
• Analizar las tendencias de uso de la memoria para distinguir entre el bajo uso temporal y la subutilización crónica
• Priorizar los servidores con altos costos de memoria y tasas de utilización constantemente bajas

Comprender el comportamiento de la memoria de la aplicación:

• Examinar los patrones de asignación de memoria en diferentes aplicaciones y servicios
• Identificar aplicaciones con uso intensivo de memoria que podrían beneficiarse de la optimización
• Correlacionar el uso de la memoria con el rendimiento de la aplicación y los patrones de actividad del usuario

2. Implementar estrategias de redimensionamiento de la memoria

Optimización de escala vertical:

• Reducir la asignación de memoria para servidores constantemente subutilizados
• Considere pasar a un tipo de instancia optimizado para memoria para cargas de trabajo con uso intensivo de memoria
• Equilibrar la reducción de memoria con los requisitos de CPU y almacenamiento

Consideraciones de escala horizontal:

• consolidar carga de trabajo memoria-light en menos servidores y más eficientes
• Implementar la orquestación de contenedores para mejorar la eficiencia de la asignación de memoria
• Emplee el equilibrio de carga compatible con la memoria para distribuir la carga de trabajo de forma eficaz

3. Optimización de memoria a nivel de aplicación

Mejoras en la gestión de memoria:

• Revisar los patrones de asignación de memoria de la aplicación e identificar ineficiencias
• Implementar una limpieza de memoria adecuada y la optimización de la recolección de basura
• Optimice las estructuras de datos y las estrategias de almacenamiento en caché para reducir el uso de memoria

Optimización del almacenamiento en caché:

• Cachés de aplicaciones de tamaño adecuado según patrones de uso reales
• Implementar almacenamiento en caché distribuido para compartir recursos de memoria entre instancias
• Emplee algoritmos de almacenamiento en caché eficientes en memoria y compresión de datos

Ajuste de la memoria de la base de datos:

• Optimizar la configuración de la base de datos, grupo de búferes y memoria.
• Implementar la optimización de consultas para reducir las operaciones que consumen mucha memoria
• Considere técnicas de optimización de memoria específicas de la base de datos

4. contenedor y optimización de la orquestación

Gestión de memoria de contenedores:

• Establezca requests de memoria y límites apropiados para contenedor
• Implementar el escalado automático pod basado en memoria
• Emplee imágenes base que ahorren memoria y minimicen la sobrecarga del contenedor

Optimización de Kubernetes:

• Implementar una programación consciente de la memoria y cuotas de recursos
• Emplee el escalado automático pod vertical para el ajuste dinámico de la memoria
• Optimice la asignación de memoria del nodo y evite la fragmentación de la memoria

5. Técnicas avanzadas de optimización

Puesta en común y compartición de memoria:

• Implementar grupos de memoria compartidos para aplicaciones relacionadas.
• Emplee archivos mapeados en memoria para conjuntos de datos grandes
• Considere una base de datos en memoria para los datos a los que se accede con frecuencia

Consideraciones Serverless :

• Evalúe la arquitectura sin servidor para carga de trabajo memoria-esporádica
• Optimizar la asignación de memoria de funciones en función de los requisitos reales
• Considere la arquitectura basada en eventos para reducir la sobrecarga constante de memoria

Guía de implementación

Establecer un monitoreo efectivo de la memoria

1. Configurar un monitoreo integral de memoria en toda la infraestructura de la entidad
2. Configurar alertas para tendencias de utilización de la memoria y anomalías
3. Cree un panel para visualizar patrones de uso de la memoria y oportunidades de optimización
4. Establecer mediciones de línea base antes de implementar cambios de optimización

Optimización del edificio flujo de trabajo

Calendario de evaluación regular:

• Realizar revisiones mensuales de los datos de utilización de la memoria
• Identificar tendencias y patrones en el uso de la memoria en diferentes aplicaciones
• Priorizar los esfuerzos de optimización en función del impacto en los costos y la viabilidad técnica.

Proceso de gestión de cambios:

• Pruebe primero los cambios de optimización de memoria en entornos de prueba
• Implementar cambios graduales para evitar impactos en el rendimiento o problemas de estabilidad
• Monitorear el comportamiento y el rendimiento de la aplicación luego de los ajustes de la memoria.

Colaboración en equipo:

• Involucrar a los equipos de desarrollo de infraestructura y aplicación en los esfuerzos de optimización
• Comparta información valiosa sobre la utilización de la memoria con los equipos de desarrollo para la optimización de la aplicación.
• Coordinar la optimización de la memoria con las actividades generales de planeación de la capacidad

Integración de la gestión de costos

Prácticas de FinOps:

• Integre la utilización de memoria métrica en sus procesos de operaciones financieras
• Emplee New Relic Inteligencia para costos en la nube para una optimización integral de costos información valiosa
• Realice un seguimiento del ROI de la optimización de la memoria y comunique los ahorros a las partes interesadas

Alineación organizacional:

• Recursos de infraestructura grupal por equipo o división empleando la carga de trabajo para la rendición de cuentas
• Crear objetivos de eficiencia de memoria específicos del equipo y reglas de cuadro de mando
• Establecer estándares de eficiencia de memoria que se alineen con los requisitos del negocio y de la aplicación

Consideraciones importantes

Evaluación personalizada: los patrones de utilización de la memoria varían significativamente según los diferentes tipos de aplicaciones y cargas de trabajo. Evalúe las oportunidades de optimización en función de la arquitectura de su aplicación específica, los requisitos de rendimiento y las limitaciones comerciales.

Compensaciones entre memoria y rendimiento: si bien una mayor utilización de la memoria mejora la rentabilidad, cerciorar de mantener un margen de memoria adecuado para el rendimiento de la aplicación y la estabilidad del sistema. Tenga en cuenta los patrones de uso máximo, las tendencias de crecimiento de la memoria y los requisitos específicos de la aplicación.

Consideraciones específicas de la aplicación: diferentes aplicaciones tienen diferentes patrones de uso de memoria. Los servidores de base de datos, las capas de almacenamiento en caché y la aplicación de procesamiento de datos pueden requerir enfoques de optimización diferentes a los de los servidores sitio web o los microservicios.

Monitoreo continuo: la optimización de la memoria es un proceso continuo. Los cambios en las aplicaciones, el crecimiento de los datos y la evolución de los patrones de uso pueden afectar los requisitos de memoria. Mantener un monitoreo continuo y estar preparado para ajustar las estrategias de optimización según sea necesario.

Próximos pasos

Luego de implementar esta regla del cuadro de mando:

1. Revise el monitoreo de utilización de CPU si aún no lo hizo para completar su evaluación de eficiencia de recursos de Nivel 1
2. Avances al seguimiento de cambios para prácticas de excelencia en ingeniería Nivel 2
3. Implementar iniciativas de optimización de memoria basadas en los hallazgos de su cuadro de mando y las prioridades comerciales
4. Explore el frameworkcompleto de Excelencia en Ingeniería para la optimización sistemática de la infraestructura