Una red escalable de adapta al aumento en la demanda sin perder rendimiento o funcionalidad.
La escalabilidad es la capacidad de un sistema, proceso o recurso para adaptarse y manejar un aumento en las demandas del usuario sin perder su rendimiento o funcionalidad. En el contexto de la tecnología y los sistemas operativos, la escalabilidad se refiere a la capacidad para manejar un aumento en la carga de trabajo de manera eficiente, ya sea aumentando la capacidad de hardware, distribuyendo la carga entre múltiples recursos o utilizando técnicas de optimización de software.
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ResumenEscalabilidad horizontal vs vertical
La escalabilidad en sistemas informáticos puede lograrse de dos maneras principales: horizontal scaling (escalado horizontal) y vertical scaling (escalado vertical). Ambos enfoques tienen sus propias características y aplicaciones específicas.
Escalabilidad horizontal
- También conocida como escalabilidad scale-out, implica agregar más instancias de recursos, como servidores, nodos o máquinas virtuales (virtualización), para distribuir la carga de trabajo;
- se logra mediante la adición de más unidades de recursos de manera horizontal, es decir, añadiendo más servidores o nodos al sistema;
- permite manejar grandes volúmenes de tráfico distribuyendo la carga de trabajo entre múltiples instancias;
- es altamente flexible y puede adaptarse fácilmente a aumentos repentinos en la demanda agregando más instancias;
- es comúnmente utilizada en aplicaciones distribuidas y entornos de cloud computing (computación en la nube), como almacenamiento en la nube.
Escalabilidad vertical
- También conocida como escalabilidad scale-up, implica aumentar la capacidad de recursos de una única instancia, como un servidor o una máquina virtual, agregando más recursos, como CPU (procesamiento paralelo), memoria RAM o almacenamiento;
- generalmente implica un costo más alto por mejora, ya que implica la adquisición de hardware más potente;
- es adecuada para aplicaciones que no pueden ser fácilmente distribuidas entre múltiples instancias o donde la latencia entre componentes sea crítica;
- puede alcanzar límites físicos o económicos en términos de la capacidad de mejora, dependiendo de las especificaciones del hardware y el presupuesto.
Picos de tráfico
La gestión de los picos de tráfico es crucial para garantizar que los sistemas informáticos y las aplicaciones en línea puedan manejar con más eficiencia energética y operativa un aumento repentino en la demanda.
Dos técnicas importantes para gestionar los picos de tráfico son la ingeniería de tráfico y el balanceo de tráfico.
Ingeniería de tráfico
El proceso de gestionar y optimizar el flujo de datos en una red para garantizar un rendimiento óptimo y una alta disponibilidad. Implica el diseño y la gestión de configuración de la infraestructura de red para minimizar la congestión y maximizar la eficiencia del tráfico.
Las técnicas de ingeniería de tráfico pueden incluir la segmentación de redes, el enrutamiento inteligente, la asignación de ancho de banda prioritario y el control de congestión. En el contexto de la gestión de picos de tráfico, puede ayudar a distribuir la carga de manera equitativa entre los recursos disponibles y evitar cuellos de botella en la red.
Balanceo de Tráfico
Una técnica que distribuye la carga de trabajo entre múltiples servidores o recursos para optimizar el rendimiento y la disponibilidad del sistema. Se utiliza para atender de manera uniforme las solicitudes de los usuarios entre varios servidores, lo que ayuda a evitar la sobrecarga y mejora la capacidad de respuesta del servidor.
Puede implementarse a nivel de red, utilizando dispositivos como balanceadores de carga, que dirigen las solicitudes entrantes a diferentes servidores basándose en ciertos criterios, como la carga actual de cada servidor o la disponibilidad de recursos. El balanceo de tráfico puede realizarse de manera estática (las solicitudes se distribuyen en función de una configuración predefinida), o dinámica (se ajusta la respuesta en tiempo real según las condiciones de carga y la disponibilidad de recursos).
La ingeniería de tráfico cubre la gestión y optimización del flujo de datos.
Bases de datos
Las bases de datos son herramientas fundamentales en la gestión de datos a escala, ofreciendo soluciones adaptadas a diferentes necesidades de escalabilidad y rendimiento.
Bases de datos distribuidas
Almacenan datos en múltiples nodos o servidores, distribuyendo la carga de trabajo y permitiendo un acceso rápido desde diferentes ubicaciones geográficas. La escalabilidad horizontal es una característica fundamental de las bases de datos distribuidas, ya que pueden escalar agregando más nodos al clúster para manejar aumentos en la demanda.
Bases de datos NoSQL (Not Only SQL o no sólo SQL)
Sistemas de gestión de bases de datos diseñados para manejar grandes volúmenes de datos no estructurados o semiestructurados a través de múltiples nodos. Estas bases de datos suelen ser altamente escalables. Algunas tecnologías NoSQL, como MongoDB o Cassandra, están diseñadas específicamente para escalar horizontalmente y pueden distribuir datos de manera eficiente en clústeres de servidores.
Bases de datos en memoria
Almacenan datos en la RAM del servidor en lugar de discos físicos, lo que permite un acceso extremadamente rápido. La escalabilidad vertical es importante para las bases de datos en memoria, ya que agregar más recursos de hardware puede mejorar el rendimiento y la capacidad de manejo de datos.
Bases de datos escalables
Aquéllas que pueden crecer de manera eficiente para manejar un mayor volumen de datos y una mayor carga de trabajo. Pueden ser tanto relacionales como NoSQL, pero su diseño y arquitectura están orientados a la escalabilidad, ya sea horizontal o vertical. Las bases de datos escalables suelen utilizar técnicas como la fragmentación, el particionamiento y la replicación de datos para distribuir la carga de trabajo y garantizar un rendimiento óptimo a medida que crece la demanda.
La escalabilidad puede exigir la incorporación de nuevos componentes de hardware.
Arquitecturas y patrones de diseño
Las arquitecturas y patrones de diseño son herramientas poderosas para lograr la escalabilidad en sistemas de software, permitiendo adaptarse y crecer de manera eficiente para satisfacer las demandas cambiantes de los usuarios y las aplicaciones.
Microservicios
La arquitectura de microservicios es un enfoque de diseño de software donde una aplicación se construye como un conjunto de servicios independientes y pequeños, cada uno ejecutándose en su propio proceso y comunicándose a través de protocolos de red ligeros como HTTP. La escalabilidad horizontal es una de sus características claves, ya que cada servicio se puede escalar según la demanda, lo que permite una mayor flexibilidad y eficiencia en el uso de recursos.
Arquitectura distribuida
Un modelo en el que los componentes de un sistema de software se ejecutan en múltiples nodos o servidores interconectados. Permite escalar horizontalmente agregando más nodos según sea necesario para manejar aumentos en la demanda.
Sharding
Sharding es una técnica de fragmentación de datos que divide una base de datos en múltiples fragmentos (o shards), y los distribuye entre varios servidores. Cada uno contiene una parte de los datos totales y puede ser gestionado de forma independiente, lo que permite escalar horizontalmente la capacidad de almacenamiento y el rendimiento.
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