# Compensaciones
**Topics**
+ [PERF 8: ¿Cómo utiliza las compensaciones para mejorar el rendimiento?](w2aac19c11c11b5.md)
# PERF 8: ¿Cómo utiliza las compensaciones para mejorar el rendimiento?
A la hora de diseñar soluciones, la determinación de las compensaciones le permite seleccionar un enfoque óptimo. A menudo, puede mejorar el rendimiento si intercambia la consistencia, durabilidad y espacio para el tiempo y latencia.
**Topics**
+ [PERF08-BP01 Comprender las áreas en las que el rendimiento es lo más importante](perf_tradeoffs_performance_critical_areas.md)
+ [PERF08-BP02 Conocer los patrones y servicios de diseño](perf_tradeoffs_performance_design_patterns.md)
+ [PERF08-BP03 Identificar cómo afectan las compensaciones a los clientes y a la eficiencia](perf_tradeoffs_performance_understand_impact.md)
+ [PERF08-BP04 Medir la repercusión de las mejoras de rendimiento](perf_tradeoffs_performance_measure.md)
+ [PERF08-BP05 Utilizar diversas estrategias relacionadas con el rendimiento](perf_tradeoffs_performance_implement_strategy.md)
# PERF08-BP01 Comprender las áreas en las que el rendimiento es lo más importante
Comprenda y detecte las áreas en las que un aumento del rendimiento de la carga de trabajo tendrá un impacto positivo en la eficiencia o en la experiencia del cliente. Por ejemplo, un sitio web que tenga una gran interacción del cliente se beneficiaría de utilizar servicios en la periferia para acercar la entrega de contenido a los clientes.
**Resultado deseado:** aumentar la eficiencia del rendimiento mediante la comprensión de su arquitectura, patrones de tráfico y patrones de acceso a los datos e identificar sus tiempos de latencia y procesamiento. Identifique los posibles cuellos de botella que puedan afectar a la experiencia del cliente a medida que aumenta la carga de trabajo. Al identificar esas áreas, fíjese en qué solución podría desplegar para eliminar esos problemas de rendimiento.
**Patrones comunes de uso no recomendados:**
+ Supone que las métricas de computación estándar, como `CPUUtilization` o la presión de memoria, son suficientes para detectar problemas de rendimiento.
+ Solo se utilizan las métricas predeterminadas registradas por el software de supervisión seleccionado.
+ Solo se revisan las métricas cuando hay un problema.
**Beneficios de establecer esta práctica recomendada:** el conocimiento de las áreas críticas de rendimiento ayuda a los propietarios de la carga de trabajo a supervisar los KPI y a priorizar las mejoras de alto impacto.
**Nivel de riesgo expuesto si no se establece esta práctica recomendada:** Alto
## Guía para la implementación
Configure el seguimiento de extremo a extremo para identificar los patrones de tráfico, la latencia y las áreas esenciales de rendimiento. Supervise los patrones de acceso a los datos para detectar consultas lentas o datos deficientemente fragmentados y particionados. Identifique las áreas restringidas de la carga de trabajo mediante pruebas de carga o supervisión.
## Pasos para la aplicación
1. Configure la supervisión de extremo a extremo para capturar todos los componentes y métricas de la carga de trabajo.
+ Use [Amazon CloudWatch Real-User Monitoring (RUM)](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/CloudWatch-RUM.html) para capturar las métricas de rendimiento de las aplicaciones a partir de las sesiones reales de los usuarios en el cliente y del frontend.
+ Configure [AWS X-Ray](https://aws.amazon.com/xray/) para realizar un seguimiento del tráfico a través de las capas de la aplicación e identificar la latencia entre los componentes y las dependencias. Utilice los mapas de servicios de X-Ray para ver las relaciones y la latencia entre los componentes de la carga de trabajo.
+ Use [Información sobre rendimiento de Amazon Relational Database Service](https://aws.amazon.com/rds/performance-insights/) para ver las métricas de rendimiento de la base de datos e identificar las mejoras de rendimiento.
+ Use [Supervisión mejorada de Amazon RDS](https://docs.aws.amazon.com/AmazonRDS/latest/UserGuide/USER_Monitoring.OS.html) para ver las métricas de rendimiento del sistema operativo de la base de datos.
+ Recopile [métricas de CloudWatch](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/WhatIsCloudWatch.html) por componente de carga de trabajo y servicio e identifique qué métricas afectan a la eficiencia del rendimiento.
+ Configure [Amazon DevOps Guru](https://aws.amazon.com/devops-guru/) para obtener información y recomendaciones adicionales sobre el rendimiento.
1. Lleve a cabo pruebas para generar métricas, identificar patrones de tráfico, cuellos de botella y áreas críticas de rendimiento.
+ Configure [«canaries» sintéticos de CloudWatch](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/CloudWatch_Synthetics_Canaries.html) para imitar las actividades del usuario basadas en el navegador mediante programación mediante trabajos de `cron` o expresiones de tasa para generar métricas coherentes a lo largo del tiempo.
+ Utilice la solución [Pruebas de carga distribuidas en AWS](https://aws.amazon.com/solutions/implementations/distributed-load-testing-on-aws/) para generar picos de tráfico o probar la carga de trabajo con la tasa de crecimiento prevista.
1. Evalúe las métricas y la telemetría para identificar sus áreas fundamentales de rendimiento. Revise estas áreas con su equipo con el fin de analizar la supervisión y las soluciones para evitar los cuellos de botella.
1. Experimente con las mejoras de rendimiento y mida los cambios con datos.
+ Use [CloudWatch Evidently](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/CloudWatch-Evidently.html) para probar las nuevas mejoras y el impacto en el rendimiento de la carga de trabajo.
**Nivel de esfuerzo para el plan de implementación:** Para establecer esta práctica recomendada, debe revisar sus métricas de extremo a extremo y conocer el rendimiento actual de la carga de trabajo. Se trata de un nivel de esfuerzo moderado para configurar la supervisión de extremo a extremo e identificar sus áreas fundamentales de rendimiento.
## Recursos
**Documentos relacionados:**
+ [Amazon Builders' Library](https://aws.amazon.com/builders-library)
+ [Documentación de X-Ray](https://docs.aws.amazon.com/xray/latest/devguide/aws-xray.html)
+ [Amazon CloudWatch RUM](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/CloudWatch-RUM.html)
+ [Amazon DevOps Guru](https://aws.amazon.com/devops-guru/)
+ [CloudWatch RUM y X-Ray](https://docs.aws.amazon.com/xray/latest/devguide/xray-services-RUM.html)
**Vídeos relacionados:**
+ [Introducing The Amazon Builders’ Library (Introducción a la Amazon Builders’ Library) (DOP328)](https://www.youtube.com/watch?v=sKRdemSirDM)
+ [Demostración de Amazon CloudWatch Synthetics](https://www.youtube.com/watch?v=hF3NM9j-u7I)
**Ejemplos relacionados:**
+ [Medición del tiempo de carga de la página con Amazon CloudWatch Synthetics](https://github.com/aws-samples/amazon-cloudwatch-synthetics-page-performance)
+ [Cliente web de Amazon CloudWatch RUM](https://github.com/aws-observability/aws-rum-web)
+ [SDK de X-Ray para Node.js](https://github.com/aws/aws-xray-sdk-node)
+ [SDK de X-Ray para Python](https://github.com/aws/aws-xray-sdk-python)
+ [SDK de X-Ray para Java](https://github.com/aws/aws-xray-sdk-java)
+ [SDK de X-Ray para .Net](https://github.com/aws/aws-xray-sdk-dotnet)
+ [SDK de X-Ray para Ruby](https://github.com/aws/aws-xray-sdk-ruby)
+ [Daemon de X-Ray](https://github.com/aws/aws-xray-daemon)
+ [Pruebas de carga distribuidas en AWS](https://aws.amazon.com/solutions/implementations/distributed-load-testing-on-aws/)
# PERF08-BP02 Conocer los patrones y servicios de diseño
Investigue y comprenda los diversos patrones y servicios de diseño que contribuyen a mejorar el rendimiento de la carga de trabajo. Como parte del análisis, identifique qué podría negociar para lograr un mayor rendimiento. Por ejemplo, utilizar un servicio de caché puede ayudar a reducir la carga que soportan los sistemas de base de datos. Sin embargo, el almacenamiento en caché puede introducir una consistencia eventual y requiere un esfuerzo de ingeniería para implementarlo dentro de los requisitos de la empresa y las expectativas del cliente.
**Resultado deseado:** La investigación de patrones de diseño le llevará a elegir un diseño de arquitectura que respalde el sistema con el mejor rendimiento. Aprenda qué opciones de configuración de rendimiento están disponibles para usted y cómo podrían afectar a la carga de trabajo. La optimización del rendimiento de su carga de trabajo depende de la comprensión de la forma en que estas opciones interactúan con su arquitectura y el impacto que tendrán tanto en el rendimiento medido como en el rendimiento percibido por los usuarios finales.
**Patrones comunes de uso no recomendados:**
+ Supone que todas las estrategias de rendimiento de cargas de trabajo informáticas tradicionales son idóneas para las cargas de trabajo en la nube.
+ Desarrolla y administra soluciones de almacenamiento en caché en lugar de utilizar servicios administrados.
+ Utiliza el mismo patrón de diseño para todas sus cargas de trabajo sin evaluar qué patrón mejoraría el rendimiento de la carga de trabajo.
**Beneficios de establecer esta práctica recomendada:** Al seleccionar el patrón de diseño y los servicios adecuados para su carga de trabajo, estará optimizando su rendimiento, mejorando la excelencia operativa y aumentando la fiabilidad. El patrón de diseño adecuado cumplirá con las características de su carga de trabajo actual y le ayudará a escalar para futuros crecimientos o cambios.
**Nivel de riesgo expuesto si no se establece esta práctica recomendada:** Alto
## Guía para la implementación
Aprenda qué opciones de configuración de rendimiento están disponibles y cómo podrían afectar a la carga de trabajo. La optimización del rendimiento de su carga de trabajo depende de la comprensión de la forma en que estas opciones interactúan con su arquitectura y el impacto que tienen en el rendimiento medido y en el que perciben los usuarios.
**Pasos para la aplicación:**
1. Evaluar y revisar los patrones de diseño que mejorarían el rendimiento de su carga de trabajo.
1. La [Amazon Builders' Library](https://aws.amazon.com/builders-library/) le ofrece una descripción detallada de cómo Amazon desarrolla y utiliza la tecnología. Los ingenieros senior de Amazon son los autores de estos artículos gratuitos que abordan temas relativos a arquitectura, entrega de software y operaciones.
1. [La Biblioteca de soluciones de AWS](https://aws.amazon.com/solutions/) es una colección de soluciones listas para desplegar que reúne servicios, código y configuraciones. Estas soluciones han sido creadas por AWS y socios de AWS basándose en casos de uso comunes y patrones de diseño agrupados por sector o tipo de carga de trabajo. Por ejemplo, puede configurar una [solución de pruebas de carga distribuida](https://aws.amazon.com/solutions/implementations/distributed-load-testing-on-aws/) para su carga de trabajo.
1. [El Centro de arquitectura de AWS](https://aws.amazon.com/architecture/) proporciona diagramas de arquitectura de referencia agrupados por patrón de diseño, tipo de contenido y tecnología.
1. [AWS Samples](https://github.com/aws-samples) es un repositorio de GitHub lleno de ejemplos prácticos que le ayudarán a explorar patrones de arquitectura, soluciones y servicios comunes. Se actualiza con frecuencia con los servicios y ejemplos más recientes.
1. Mejore su carga de trabajo para modelar los patrones de diseño seleccionados y utilice los servicios y las opciones de configuración de servicios para mejorar el rendimiento de su carga de trabajo.
1. Forme a su equipo interno con los recursos disponibles en [AWS Skills Guild](https://aws.amazon.com/training/teams/aws-skills-guild/).
1. Utilice las [AWS Partner Network](https://aws.amazon.com/partners/) para proporcionar experiencia rápidamente y para escalar su capacidad de hacer mejoras.
**Nivel de esfuerzo para el plan de implementación:** Para establecer esta práctica recomendada, debe conocer los patrones de diseño y los servicios que podrían ayudar a mejorar el rendimiento de su carga de trabajo. Después de evaluar los patrones de diseño, implementar los patrones de diseño es un nivel de esfuerzo *alto* .
## Recursos
**Documentos relacionados:**
+ [Centro de arquitectura de AWS](https://aws.amazon.com/architecture/)
+ [AWS Partner Network](https://aws.amazon.com/partners/)
+ [La Biblioteca de soluciones de AWS](https://aws.amazon.com/solutions/)
+ [Centro de conocimiento de AWS](https://aws.amazon.com/premiumsupport/knowledge-center/)
+ [Amazon Builders' Library](https://aws.amazon.com/builders-library/)
+ [Uso del desbordamiento de carga para evitar la sobrecarga](https://aws.amazon.com/builders-library/using-load-shedding-to-avoid-overload/?did=ba_card&trk=ba_card)
+ [Desafíos y estrategias del almacenamiento en caché](https://aws.amazon.com/builders-library/caching-challenges-and-strategies/?did=ba_card&trk=ba_card)
**Vídeos relacionados:**
+ [Introducing The Amazon Builders’ Library (DOP328)](https://www.youtube.com/watch?v=sKRdemSirDM)
+ [This is my Architecture](https://aws.amazon.com/architecture/this-is-my-architecture/)
**Ejemplos relacionados:**
+ [Ejemplos de AWS](https://github.com/aws-samples)
+ [Ejemplos de SDK de AWS](https://github.com/awsdocs/aws-doc-sdk-examples)
# PERF08-BP03 Identificar cómo afectan las compensaciones a los clientes y a la eficiencia
Cuando evalúe las mejoras relacionadas con el rendimiento, determine qué decisiones afectarán a sus clientes y la eficiencia de sus cargas de trabajo. Por ejemplo, si el uso de un almacén de datos clave-valor aumenta el rendimiento de su sistema, es importante evaluar cómo afectará a los clientes su naturaleza eventualmente consistente.
Identifique las áreas de bajo rendimiento de su sistema mediante métricas y monitoreo. Determine cómo puede hacer mejoras, qué compensaciones suponen esas mejoras y cómo afectan al sistema y a la experiencia del usuario. Por ejemplo, la implementación de datos en caché puede mejorar drásticamente el rendimiento, pero requiere una estrategia clara sobre cómo y cuándo actualizar o invalidar los datos en caché para evitar un comportamiento incorrecto del sistema.
**Patrones de uso no recomendados comunes:**
+ Supone que todos los beneficios de rendimiento deberían implementarse, incluso aunque su implementación suponga renunciar a algo, como la consistencia eventual.
+ Solo evalúa los cambios en las cargas de trabajo cuando un problema de rendimiento ha alcanzado un punto crítico.
**Beneficios de establecer esta práctica recomendada:** al evaluar las mejoras potenciales relacionadas con el rendimiento, debe decidir si las renuncias que exigen los cambios están alineadas con los requisitos de la carga de trabajo. En algunos casos, es posible que tenga que implementar controles adicionales para compensar dichas renuncias.
**Nivel de riesgo expuesto si no se establece esta práctica recomendada:** Alto
## Guía para la implementación
Identificar las compensaciones: use métricas y la supervisión para identificar las áreas de rendimiento insuficiente en su sistema. Determine cómo llevar a cabo las mejoras y cómo afectarán las compensaciones al sistema y a la experiencia del usuario. Por ejemplo, la implementación de datos en caché puede mejorar drásticamente el rendimiento, pero requiere una estrategia clara sobre cómo y cuándo actualizar o invalidar los datos en caché para evitar un comportamiento incorrecto del sistema.
## Recursos
**Documentos relacionados:**
+ [Amazon Builders’ Library](https://aws.amazon.com/builders-library)
+ [KPI de Quick](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/kpi.html)
+ [Amazon CloudWatch RUM](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/CloudWatch-RUM.html)
+ [Documentación de X-Ray](https://docs.aws.amazon.com/xray/latest/devguide/aws-xray.html)
**Vídeos relacionados:**
+ [Introducción a la Amazon Builders’ Library (DOP328)](https://www.youtube.com/watch?v=sKRdemSirDM)
+ [Diseñe un plan de monitoreo](https://www.youtube.com/watch?v=OMmiGETJpfU&ref=wellarchitected)
+ [Optimizar aplicaciones a través de Amazon CloudWatch RUM](https://www.youtube.com/watch?v=NMaeujY9A9Y)
+ [Demostración de Amazon CloudWatch Synthetics](https://www.youtube.com/watch?v=hF3NM9j-u7I)
**Ejemplos relacionados:**
+ [Medición del tiempo de carga de una página con Amazon CloudWatch Synthetics](https://github.com/aws-samples/amazon-cloudwatch-synthetics-page-performance)
+ [Cliente web de Amazon CloudWatch RUM](https://github.com/aws-observability/aws-rum-web)
# PERF08-BP04 Medir la repercusión de las mejoras de rendimiento
Evalúe las métricas y los datos recopilados a medida que se realicen cambios para mejorar el rendimiento. Use esta información para determinar el impacto que ha tenido la mejora de rendimiento en la carga de trabajo, los componentes de la carga de trabajo y sus clientes. Esta medición le ayuda a comprender las mejoras que se obtienen y le ayuda a determinar si la compensación produjo efectos secundarios negativos.
Un sistema bien diseñado usa una combinación de estrategias relacionadas con el rendimiento. Determine qué estrategia tendrá un efecto más positivo en un determinado punto conflictivo o cuello de botella. Por ejemplo, la partición de datos entre varios sistemas de base de datos relacional podría mejorar el rendimiento general al tiempo que mantiene las transacciones; y dentro de cada partición, el almacenamiento en caché puede ayudar a reducir la carga.
**Patrones de uso no recomendados comunes:**
+ Despliega y administra manualmente tecnologías que están disponibles como servicios administrados.
+ Se centra solamente en un componente, como la red, cuando podrían utilizarse múltiples componentes para aumentar el rendimiento de la carga de trabajo.
+ Confía en las opiniones y percepciones de los clientes como único punto de referencia.
**Beneficios de establecer esta práctica recomendada:** para implementar estrategias de rendimiento, debe seleccionar varios servicios y funciones que, en conjunto, le permitirán cumplir los requisitos de rendimiento de sus cargas de trabajo.
**Nivel de riesgo expuesto si no se establece esta práctica recomendada:** Mediana
## Guía para la implementación
Un sistema bien diseñado usa una combinación de estrategias relacionadas con el rendimiento. Determine qué estrategia tendrá un efecto más positivo en un determinado punto conflictivo o cuello de botella. Por ejemplo, la partición de datos entre varios sistemas de base de datos relacional podría mejorar el rendimiento general al tiempo que mantiene las transacciones; y dentro de cada partición, el almacenamiento en caché puede ayudar a reducir la carga.
## Recursos
**Documentos relacionados:**
+ [Amazon Builders’ Library](https://aws.amazon.com/builders-library)
+ [Amazon CloudWatch RUM](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/CloudWatch-RUM.html)
+ [Amazon CloudWatch Synthetics](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/CloudWatch_Synthetics_Canaries.html)
+ [Pruebas de carga distribuidas en AWS](https://docs.aws.amazon.com/solutions/latest/distributed-load-testing-on-aws/welcome.html)
**Vídeos relacionados:**
+ [Introducción a Amazon Builders’ Library (DOP328)](https://www.youtube.com/watch?v=sKRdemSirDM)
+ [Optimizar aplicaciones a través de Amazon CloudWatch RUM](https://www.youtube.com/watch?v=NMaeujY9A9Y)
+ [Demostración de Amazon CloudWatch Synthetics](https://www.youtube.com/watch?v=hF3NM9j-u7I)
**Ejemplos relacionados:**
+ [Medición del tiempo de carga de la página con Amazon CloudWatch Synthetics](https://github.com/aws-samples/amazon-cloudwatch-synthetics-page-performance)
+ [Cliente web de Amazon CloudWatch RUM](https://github.com/aws-observability/aws-rum-web)
+ [Pruebas de carga distribuidas en AWS](https://aws.amazon.com/solutions/implementations/distributed-load-testing-on-aws/)
# PERF08-BP05 Utilizar diversas estrategias relacionadas con el rendimiento
Utilice varias estrategias para mejorar el rendimiento cuando corresponda. Por ejemplo, utilizar las siguientes estrategias: almacenamiento en caché de datos para evitar un exceso de llamadas a la red o a la base de datos; réplicas de lectura para mejorar las tasas de lectura de los motores de base de datos; partición o compresión de los datos, cuando sea posible, para reducir los volúmenes de datos; y almacenamiento en búfer con streaming de los resultados a medida que estén disponibles para evitar el bloqueo.
Según vaya aplicando cambios a la carga de trabajo, recopile y evalúe métricas para determinar el efecto de esos cambios. Mida los efectos sobre el sistema y sobre el usuario final para comprender cómo afectan sus compensaciones a su carga de trabajo. Utilice un enfoque sistemático, como las pruebas de carga, para averiguar si la compensación mejora el rendimiento.
**Patrones de uso no recomendados comunes:**
+ Supone que el rendimiento de las cargas de trabajo es adecuado si los clientes no se quejan.
+ Recopila únicamente datos sobre el rendimiento tras haber llevado a cabo cambios relacionados con el rendimiento.
**Beneficios de establecer esta práctica recomendada:** para optimizar el rendimiento y el uso de recursos, necesita una vista operativa unificada, datos detallados en tiempo real y referencias históricas. Puede crear paneles y realizar cálculos de métricas en sus datos para obtener información operativa y de utilización para sus cargas de trabajo a medida que cambien con el tiempo.
**Nivel de riesgo expuesto si no se establece esta práctica recomendada:** Bajo
## Guía para la implementación
Usar un enfoque basado en datos para hacer evolucionar su arquitectura: según vaya aplicando cambios a la carga de trabajo, recopile y evalúe métricas para determinar el efecto de esos cambios. Mida los efectos sobre el sistema y sobre el usuario final para comprender cómo afectan sus compensaciones a su carga de trabajo. Utilice un enfoque sistemático, como las pruebas de carga, para averiguar si la compensación mejora el rendimiento.
## Recursos
**Documentos relacionados:**
+ [Amazon Builders’ Library](https://aws.amazon.com/builders-library)
+ [Prácticas recomendadas para implementar Amazon ElastiCache](https://docs.aws.amazon.com/AmazonElastiCache/latest/UserGuide/BestPractices.html)
+ [Almacenamiento en caché de base de datos de AWS ](https://aws.amazon.com/caching/database-caching/?ref=wellarchitected)
+ [Amazon CloudWatch RUM](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/CloudWatch-RUM.html)
+ [Pruebas de carga distribuidas en AWS](https://docs.aws.amazon.com/solutions/latest/distributed-load-testing-on-aws/welcome.html)
**Vídeos relacionados:**
+ [Introducción a Amazon Builders’ Library (DOP328)](https://www.youtube.com/watch?v=sKRdemSirDM)
+ [Bases de datos personalizadas de AWS (DAT209-L) ](https://www.youtube.com/watch?v=q81TVuV5u28&ref=wellarchitected)
+ [Optimizar aplicaciones a través de Amazon CloudWatch RUM](https://www.youtube.com/watch?v=NMaeujY9A9Y)
**Ejemplos relacionados:**
+ [Medición del tiempo de carga de la página con Amazon CloudWatch Synthetics](https://github.com/aws-samples/amazon-cloudwatch-synthetics-page-performance)
+ [Cliente web de Amazon CloudWatch RUM](https://github.com/aws-observability/aws-rum-web)
+ [Pruebas de carga distribuidas en AWS](https://aws.amazon.com/solutions/implementations/distributed-load-testing-on-aws/)