# REL 7 ¿Cómo diseña su carga de trabajo para que se adapte a los cambios en la demanda?
Una carga de trabajo escalable proporciona elasticidad para agregar y eliminar recursos automáticamente a fin de que coincidan estrechamente con la demanda actual en cualquier momento dado.
**Topics**
+ [REL07-BP01 Usar la automatización al obtener o escalar recursos](rel_adapt_to_changes_autoscale_adapt.md)
+ [REL07-BP02 Obtener recursos tras detectar un impedimento en una carga de trabajo](rel_adapt_to_changes_reactive_adapt_auto.md)
+ [REL07-BP03 Obtener recursos tras detectar que se necesitan más recursos para una carga de trabajo](rel_adapt_to_changes_proactive_adapt_auto.md)
+ [REL07-BP04 Realizar pruebas de la carga de trabajo](rel_adapt_to_changes_load_tested_adapt.md)
# REL07-BP01 Usar la automatización al obtener o escalar recursos
Cuando reemplace recursos deteriorados o escale su carga de trabajo, automatice el proceso mediante el uso de servicios de AWS administrados, como Amazon S3 y AWS Auto Scaling. También puede utilizar herramientas de terceros y los SDK de AWS para automatizar el escalado.
Los servicios de AWS administrados incluyen Amazon S3, Amazon CloudFront, AWS Auto Scaling, AWS Lambda, Amazon DynamoDB, AWS Fargate y Amazon Route 53.
AWS Auto Scaling le permite detectar y reemplazar las instancias deterioradas. También le permite crear planes de escalado para los recursos, como instancias [Amazon EC2](https://aws.amazon.com/ec2/) y flotas de spot, tareas de [Amazon ECS](https://aws.amazon.com/ecs/) , tablas e índices de [Amazon DynamoDB](https://aws.amazon.com/dynamodb/) y réplicas de [Amazon Aurora](https://aws.amazon.com/aurora/) .
Al escalar las instancias EC2, asegúrese de que utiliza varias zonas de disponibilidad (preferiblemente tres como mínimo) y agregue o elimine capacidad para mantener el equilibrio entre estas zonas de disponibilidad. Las tareas de ECS o los pods de Kubernetes (cuando se utiliza Amazon Elastic Kubernetes Service) también se deben distribuir en varias zonas de disponibilidad.
Al utilizar AWS Lambda, las instancias se escalan automáticamente. Cada vez que se recibe una notificación de evento para su función, AWS Lambda localiza rápidamente la capacidad libre en su flota de computación y ejecuta su código hasta la simultaneidad asignada. Debe asegurarse de que la simultaneidad necesaria está configurada en Lambda específico y en su Service Quotas.
Amazon S3 se escala automáticamente para gestionar las altas tasas de solicitudes. Por ejemplo, su aplicación puede alcanzar al menos 3500 solicitudes PUT/COPY/POST/DELETE o 5500 solicitudes GET/HEAD por segundo y prefijo en un bucket. No hay límites en el número de prefijos de un bucket. Puede aumentar su rendimiento de lectura o escritura si ejecuta en paralelo las lecturas. Por ejemplo, si crea diez prefijos en un bucket de Amazon S3 para ejecutar en paralelo las lecturas, podría escalar su rendimiento de lectura a 55 000 solicitudes de lectura por segundo.
Configure y use Amazon CloudFront o una red de entrega de contenido (CDN) de confianza. Una CDN puede proporcionar tiempos de respuesta más rápidos al usuario final y puede servir solicitudes de contenido desde la caché, lo que reduce la necesidad de escalar su carga de trabajo.
**Patrones de uso no recomendados comunes:**
+ Implementar grupos de escalado automático para la reparación automatizada, pero no implementar la elasticidad.
+ Utilizar el escalado automático para responder a los grandes aumentos de tráfico.
+ Desplegar aplicaciones con un alto nivel de estado, lo que elimina la opción de la elasticidad.
**Beneficios de establecer esta práctica recomendada:** la automatización elimina la posibilidad de cometer errores manuales al desplegar y retirar los recursos. La automatización elimina el riesgo de sobrecostes y de denegación de servicio debido a la lentitud de respuesta en las necesidades de despliegue o retirada.
**Nivel de riesgo expuesto si no se establece esta práctica recomendada:** Alto
## Guía para la implementación
+ Configure y use AWS Auto Scaling. Esto supervisa sus aplicaciones y ajusta automáticamente la capacidad para mantener un rendimiento constante y predecible al menor coste posible. Con AWS Auto Scaling, puede configurar el escalado de aplicaciones para múltiples recursos en varios servicios.
+ [¿Qué es AWS Auto Scaling?](https://docs.aws.amazon.com/autoscaling/plans/userguide/what-is-aws-auto-scaling.html)
+ Configure el escalado automático en sus instancias y flotas de spot de Amazon EC2, tareas de Amazon ECS, tablas e índices de Amazon DynamoDB, réplicas de Amazon Aurora y dispositivos de AWS Marketplace según corresponda.
+ [Administración automática de la capacidad de rendimiento con el escalado automático de DynamoDB](https://docs.aws.amazon.com/amazondynamodb/latest/developerguide/AutoScaling.html)
+ Use las operaciones de la API de servicio para especificar las alarmas, las políticas de escalado, los tiempos de calentamiento y los tiempos de enfriamiento.
+ Use Elastic Load Balancing. Los equilibradores de carga pueden distribuir la carga por ruta o por conectividad de red.
+ [¿Qué es Elastic Load Balancing?](https://docs.aws.amazon.com/elasticloadbalancing/latest/userguide/what-is-load-balancing.html)
+ Application Load Balancers puede distribuir la carga por ruta.
+ [¿Qué es un Application Load Balancer?](https://docs.aws.amazon.com/elasticloadbalancing/latest/application/introduction.html)
+ Configure un Application Load Balancer para distribuir el tráfico entre diferentes cargas de trabajo en función de la ruta que corresponde al nombre de dominio.
+ Los Application Load Balancers se pueden utilizar para distribuir las cargas de manera que se integren con AWS Auto Scaling para administrar la demanda.
+ [Usar un equilibrador de carga con un grupo de escalado automático](https://docs.aws.amazon.com/autoscaling/ec2/userguide/autoscaling-load-balancer.html)
+ Los equilibradores de carga de red pueden distribuir la carga por conexión.
+ [¿Qué es un equilibrador de carga de red?](https://docs.aws.amazon.com/elasticloadbalancing/latest/network/introduction.html)
+ Configure un equilibrador de carga de red para distribuir el tráfico entre diferentes cargas de trabajo mediante TCP o para tener un conjunto constante de direcciones IP para la carga de trabajo.
+ Los equilibradores de carga de red se pueden utilizar para distribuir la carga de manera que se integre con AWS Auto Scaling para administrar la demanda.
+ Use un proveedor de DNS de alta disponibilidad. Los nombres DNS permiten a sus usuarios acceder a sus cargas de trabajo con nombres en lugar de direcciones IP. Esta información se distribuye en un ámbito definido, normalmente de forma global para los usuarios de la carga de trabajo.
+ Utilice Amazon Route 53 o un proveedor de DNS de confianza.
+ [¿Qué es Amazon Route 53?](https://docs.aws.amazon.com/Route53/latest/DeveloperGuide/Welcome.html)
+ Use Route 53 para administrar las distribuciones de CloudFront y los equilibradores de carga.
+ Determine los dominios y subdominios que va a administrar.
+ Cree conjuntos de registros apropiados mediante registros ALIAS o CNAME.
+ [Trabajar con los registros](https://docs.aws.amazon.com/Route53/latest/DeveloperGuide/rrsets-working-with.html)
+ Utilice la red global de AWS para optimizar la ruta desde sus usuarios a sus aplicaciones. AWS Global Accelerator supervisa continuamente el estado de los puntos de conexión de sus aplicaciones y redirige el tráfico a los puntos en estado correcto en menos de 30 segundos.
+ AWS Global Accelerator es un servicio que mejora la disponibilidad y el rendimiento de sus aplicaciones con usuarios locales o globales. Proporciona direcciones IP estáticas que actúan como punto de entrada fijo a los puntos de conexión de aplicaciones en una o varias Regiones de AWS, como sus Application Load Balancers, equilibradores de carga de red o instancias Amazon EC2.
+ [¿Qué es AWS Global Accelerator?](https://docs.aws.amazon.com/global-accelerator/latest/dg/what-is-global-accelerator.html)
+ Configure y use Amazon CloudFront o una red de entrega de contenido (CDN) de confianza. Una red de entrega de contenido puede ofrecer tiempos de respuesta más rápidos a los usuarios finales y atender solicitudes de contenido que pueden provocar un escalado innecesario de las cargas de trabajo.
+ [¿Qué es Amazon CloudFront?](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudFront/latest/DeveloperGuide/Introduction.html)
+ Configure distribuciones de Amazon CloudFront para sus cargas de trabajo o utilice una CDN de terceros.
+ Puede limitar el acceso a sus cargas de trabajo para que solo sean accesibles desde CloudFront mediante los intervalos de IP para CloudFront en sus grupos de seguridad de puntos de conexión o políticas de acceso.
## Recursos
**Documentos relacionados:**
+ [Socio de APN: socios que pueden ayudarle a crear soluciones informáticas automatizadas](https://aws.amazon.com/partners/find/results/?facets=%27Product%20:%20Compute%27)
+ [AWS Auto Scaling: cómo funcionan los planes de escalado](https://docs.aws.amazon.com/autoscaling/plans/userguide/how-it-works.html)
+ [AWS Marketplace: productos que pueden usarse con escalo automático](https://aws.amazon.com/marketplace/search/results?searchTerms=Auto+Scaling)
+ [Administración automática de la capacidad de rendimiento con el escalado automático de DynamoDB](https://docs.aws.amazon.com/amazondynamodb/latest/developerguide/AutoScaling.html)
+ [Usar un equilibrador de carga con un grupo de escalado automático](https://docs.aws.amazon.com/autoscaling/ec2/userguide/autoscaling-load-balancer.html)
+ [¿Qué es AWS Global Accelerator?](https://docs.aws.amazon.com/global-accelerator/latest/dg/what-is-global-accelerator.html)
+ [¿Qué es Amazon EC2 Auto Scaling?](https://docs.aws.amazon.com/autoscaling/ec2/userguide/what-is-amazon-ec2-auto-scaling.html)
+ [¿Qué es AWS Auto Scaling?](https://docs.aws.amazon.com/autoscaling/plans/userguide/what-is-aws-auto-scaling.html)
+ [¿Qué es Amazon CloudFront?](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudFront/latest/DeveloperGuide/Introduction.html?ref=wellarchitected)
+ [¿Qué es Amazon Route 53?](https://docs.aws.amazon.com/Route53/latest/DeveloperGuide/Welcome.html)
+ [¿Qué es Elastic Load Balancing?](https://docs.aws.amazon.com/elasticloadbalancing/latest/userguide/what-is-load-balancing.html)
+ [¿Qué es un equilibrador de carga de red?](https://docs.aws.amazon.com/elasticloadbalancing/latest/network/introduction.html)
+ [¿Qué es un Application Load Balancer?](https://docs.aws.amazon.com/elasticloadbalancing/latest/application/introduction.html)
+ [Trabajar con los registros](https://docs.aws.amazon.com/Route53/latest/DeveloperGuide/rrsets-working-with.html)
# REL07-BP02 Obtener recursos tras detectar un impedimento en una carga de trabajo
Escale recursos de forma retroactiva cuando sea necesario si la disponibilidad se ve afectada para restaurar la disponibilidad de la carga de trabajo.
Primero debe configurar las comprobaciones de estado y los criterios de dichas comprobaciones para indicar cuándo se ve afectada la disponibilidad por falta de recursos. A continuación, notifique al personal pertinente para que escale manualmente el recurso o active la automatización, a fin de que el escalado se realice de forma automática.
La escala puede ajustarse manualmente para su carga de trabajo; por ejemplo, se puede cambiar el número de instancias EC2 en un grupo de escalado automático o se puede modificar el rendimiento de una tabla de DynamoDB mediante la Consola de administración de AWS o la AWS CLI. Sin embargo, la automatización se debería usar siempre que sea posible (consulte **Usar la automatización al obtener o escalar recursos**).
**Nivel de riesgo expuesto si no se establece esta práctica recomendada:** Mediana
## Guía para la implementación
+ Obtenga recursos tras detectar un impedimento en una carga de trabajo. Escale recursos de forma retroactiva cuando sea necesario si la disponibilidad se ve afectada para restaurar la disponibilidad de la carga de trabajo.
+ Use planes de escalado, que son el componente principal de AWS Auto Scaling, para configurar un conjunto de instrucciones para escalar sus recursos. Si trabaja con AWS CloudFormation o agrega etiquetas a recursos de AWS, puede configurar planes de escalado para diferentes conjuntos de recursos y por aplicación. AWS Auto Scaling proporciona recomendaciones para estrategias de escalado personalizadas para cada recurso. Tras crear su plan de ajuste de escala, AWS Auto Scaling combina el ajuste dinámico y los métodos predictivos de escalado para ayudarle en su estrategia.
+ [AWS Auto Scaling: cómo funcionan los planes de escalado](https://docs.aws.amazon.com/autoscaling/plans/userguide/how-it-works.html)
+ Amazon EC2 Auto Scaling le ayuda a garantizar que tenga el número correcto de instancias Amazon EC2 disponibles para gestionar la carga de tu aplicación. Puede crear colecciones de instancias EC2 denominadas grupos de escalado automático. Puede especificar el número mínimo de instancias en cada grupo de escalado automático, y Amazon EC2 Auto Scaling asegura que su grupo nunca tenga un tamaño por debajo de este. Puede especificar el número máximo de instancias en cada grupo de escalado automático, y Amazon EC2 Auto Scaling asegura que su grupo nunca tenga un tamaño por encima de este.
+ [¿Qué es Amazon EC2 Auto Scaling?](https://docs.aws.amazon.com/autoscaling/ec2/userguide/what-is-amazon-ec2-auto-scaling.html)
+ El escalado automático de Amazon DynamoDB usa el servicio de Auto Scaling de aplicaciones de AWS para ajustar dinámicamente la capacidad de rendimiento aprovisionada en su nombre como respuesta a los patrones de tráfico reales. Esto permite que una tabla o un índice secundario global aumente su capacidad de lectoescritura aprovisionada para afrontar los picos repentinos de tráfico sin limitación.
+ [Administrar automáticamente la capacidad de rendimiento con Auto Scaling de DynamoDB](https://docs.aws.amazon.com/amazondynamodb/latest/developerguide/AutoScaling.html)
## Recursos
**Documentos relacionados:**
+ [Socio de APN: socios que pueden ayudarle a crear soluciones informáticas automatizadas](https://aws.amazon.com/partners/find/results/?facets=%27Product%20:%20Compute%27)
+ [AWS Auto Scaling: cómo funcionan los planes de escalado](https://docs.aws.amazon.com/autoscaling/plans/userguide/how-it-works.html)
+ [AWS Marketplace: productos que pueden usarse con Auto Scaling](https://aws.amazon.com/marketplace/search/results?searchTerms=Auto+Scaling)
+ [Administrar automáticamente la capacidad de rendimiento con Auto Scaling de DynamoDB](https://docs.aws.amazon.com/amazondynamodb/latest/developerguide/AutoScaling.html)
+ [¿Qué es Amazon EC2 Auto Scaling?](https://docs.aws.amazon.com/autoscaling/ec2/userguide/what-is-amazon-ec2-auto-scaling.html)
# REL07-BP03 Obtener recursos tras detectar que se necesitan más recursos para una carga de trabajo
Escale recursos de forma proactiva para satisfacer la demanda y evitar que la disponibilidad se vea impactada.
Muchos servicios de AWS se escalan automáticamente para satisfacer la demanda. Si usa instancias de Amazon EC2 o clústeres de Amazon ECS, puede configurar su escalado automático para que se lleve a cabo en función de métricas de uso que se correspondan con la demanda para su carga de trabajo. Para Amazon EC2, el uso medio de la CPU, el recuento de solicitudes al equilibrador de carga o el ancho de banda de la red se pueden usar para escalar (o desescalar) horizontalmente instancias de EC2. Para Amazon ECS, el uso medio de la CPU, el recuento de solicitudes al equilibrador de carga o el uso de memoria se pueden usar para escalar (o desescalar) horizontalmente tareas de ECS. Al utilizar el escalado automático por objetivos en AWS, el escalador automático actúa como un termostato doméstico y agrega o retira recursos para mantener el valor objetivo (por ejemplo, un uso de la CPU del 70 %) que haya especificado.
AWS Auto Scaling también puede llevar a cabo [escalado automático predictivo](https://aws.amazon.com/blogs/aws/new-predictive-scaling-for-ec2-powered-by-machine-learning/), que utiliza machine learning para analizar la carga de trabajo histórica de cada recurso y predice regularmente la carga futura para los próximos dos días.
La ley de Little ayuda a calcular cuántas instancias de computación (instancias de EC2, funciones Lambda simultáneas, etc.) necesitará.
*R* = *λW*
L = número de instancias (o simultaneidad media en el sistema)
λ = promedio de la tasa de llegada de solicitudes (solicitudes/s)
W = promedio del tiempo que pasa cada solicitud en el sistema (s)
Por ejemplo, a 100 sps, si cada solicitud tarda 0,5 segundos en procesarse, necesitará 50 instancias para satisfacer la demanda.
**Nivel de riesgo expuesto si no se establece esta práctica recomendada:** Mediana
## Guía para la implementación
+ Obtenga recursos tras detectar que se necesitan más recursos para una carga de trabajo. Escale recursos de forma proactiva para satisfacer la demanda y evitar que la disponibilidad se vea impactada.
+ Calcule cuántos recursos de computación necesitará (simultaneidad de computación) para afrontar una tasa de solicitudes dada.
+ [Presentación de historias sobre la ley de Little](https://brooker.co.za/blog/2018/06/20/littles-law.html)
+ Cuando tenga un patrón de uso histórico, configure el escalado programado para el escalado automático de Amazon EC2.
+ [Escalado programado para Amazon EC2 Auto Scaling](https://docs.aws.amazon.com/autoscaling/ec2/userguide/schedule_time.html)
+ Use el escalado predictivo de AWS.
+ [Predictive Scaling for EC2, Powered by Machine Learning](https://aws.amazon.com/blogs/aws/new-predictive-scaling-for-ec2-powered-by-machine-learning/)
## Recursos
**Documentos relacionados:**
+ [AWS Auto Scaling: cómo funcionan los planes de escalado](https://docs.aws.amazon.com/autoscaling/plans/userguide/how-it-works.html)
+ [AWS Marketplace: productos que pueden usarse con Auto Scaling](https://aws.amazon.com/marketplace/search/results?searchTerms=Auto+Scaling)
+ [Administrar automáticamente la capacidad de rendimiento con Auto Scaling de DynamoDB](https://docs.aws.amazon.com/amazondynamodb/latest/developerguide/AutoScaling.html)
+ [Predictive Scaling for EC2, Powered by Machine Learning](https://aws.amazon.com/blogs/aws/new-predictive-scaling-for-ec2-powered-by-machine-learning/)
+ [Escalado programado para Amazon EC2 Auto Scaling](https://docs.aws.amazon.com/autoscaling/ec2/userguide/schedule_time.html)
+ [Presentación de historias sobre la ley de Little](https://brooker.co.za/blog/2018/06/20/littles-law.html)
+ [¿Qué es Amazon EC2 Auto Scaling?](https://docs.aws.amazon.com/autoscaling/ec2/userguide/what-is-amazon-ec2-auto-scaling.html)
# REL07-BP04 Realizar pruebas de la carga de trabajo
Adopte una metodología de prueba de carga para medir si la actividad de escalado satisface los requisitos de la carga de trabajo.
Es importante realizar pruebas de carga sostenidas. Las pruebas de carga deben descubrir el punto de ruptura y probar el rendimiento de su carga de trabajo. AWS facilita la creación de entornos de prueba temporales que modelan la escala de su carga de trabajo de producción. En la nube, puede crear un entorno de prueba a escala de producción, completar sus pruebas y desmantelar los recursos. Debido a que solo paga por el entorno de prueba cuando se ejecuta, puede simular su entorno en directo por una fracción del coste de las pruebas en las instalaciones.
Las pruebas de carga en producción también deben considerarse como parte de los días de juego en los que se estresa el sistema de producción, durante las horas de menor uso por parte de los clientes, con todo el personal a mano para interpretar los resultados y abordar cualquier problema que surja.
**Patrones de uso no recomendados comunes:**
+ Realizar pruebas de carga en despliegues que no tienen la misma configuración que su producción.
+ Realizar pruebas de carga solo en elementos individuales de su carga de trabajo y no en toda ella.
+ Realizar pruebas de carga con un subconjunto de solicitudes y no con un conjunto representativo de solicitudes reales.
+ Realizar pruebas de carga con un pequeño factor de seguridad por encima de la carga prevista.
**Beneficios de establecer esta práctica recomendada:** sabrá qué componentes de su arquitectura presentan errores bajo carga y podrá identificar qué métricas se deben vigilar para indicar que se está acercando a esa carga a tiempo para solucionar el problema, con lo que se evitará el impacto de ese error.
**Nivel de riesgo expuesto si no se establece esta práctica recomendada:** Mediana
## Guía para la implementación
+ Realice pruebas de carga para identificar qué aspecto de su carga de trabajo indica que debe agregar o eliminar capacidad. Las pruebas de carga deben tener un tráfico representativo similar al que se recibe en producción. Aumente la carga mientras vigila las métricas que ha instrumentado para determinar qué métrica indica cuándo debe agregar o eliminar recursos.
+ [Pruebas de carga distribuida en AWS: simular miles de usuarios conectados](https://aws.amazon.com/solutions/distributed-load-testing-on-aws/)
+ Identifique la combinación de solicitudes. Es posible que tenga una combinación variada de solicitudes, por lo que deberá tener en cuenta diversos periodos de tiempo a la hora de identificar la combinación de tráfico.
+ Implemente un controlador de carga. Puede utilizar software de código abierto o comercial para implementar un controlador de carga.
+ Realice la prueba de carga inicialmente con una capacidad pequeña. Se ven algunos efectos inmediatos al pasar la carga a una capacidad menor, posiblemente tan pequeña como una instancia o un contenedor.
+ Realice una prueba de carga con una capacidad mayor. Los efectos serán diferentes en una carga distribuida, por lo que debe realizar las pruebas en un entorno lo más parecido posible al del producto.
## Recursos
**Documentos relacionados:**
+ [Pruebas de carga distribuida en AWS: simular miles de usuarios conectados](https://aws.amazon.com/solutions/distributed-load-testing-on-aws/)