Os principais desafios de Implementar um Processo de...

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Adolfo Eric Petersen

Os principais desafios de Implementar

um Processo de Planejamento de

Gestão de Capacidade e Performance

Maio de 2016

Introdução A maturidade dos processos de TI facilita melhorar a previsão

de investimento, a utilização de capital, o aumento da

agilidade de forma mais eficiente com menos incidentes e

interrupções.

O excesso de capacidade pode ser um fardo financeiro

significativo para um negócio, porém a lentidão de

desempenho ou interrupções causadas pela capacidade

insuficiente pode custar ainda mais.

Como o scale-out, scale-up e o balanceamento de workload

influenciam nesse cenário.

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Premissas Os requerimentos de Infraestrutura e Operações de TI são

mantidos há décadas e há a necessidade atual de alcançar-se o

balanceamento entre alto desempenho e o ROI.

Na maioria das organizações, a grande parte do legado requer

utilização de arquiteturas de escala vertical (scale-up), que se

mantêm e requerem tecnicas convecionais de capacity

planning.

Com o crescimento dos negócios digitais, aumenta a demanda

e expectativa de altíssima disponibilidade de infraestrutura e

serviços de TI em escala Web.

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Tendências “Through 2017, 25% of enterprises will use demand shaping

for capacity planning and management, which is a significant

increase from less than 1% in 2014.

By 2016, the availability of capacity and performance

management skills for horizontally scaled architectures will

be a major constraint or risk to growth, for 80% of

businesses.”

Fonte: Gartner.

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Análise Sistemas Críticos: Normalmente existe histórico e previsões

de demanda provendo informações suficientes para análise de

uso de recursos de infraestrutura.

Coleta de informações de multiplas fontes (incluindo

monitoração) com a produção de tendências de utilização e de

investimento através de “what-if-scenarios”.

Escala Web: Tipicamente implementa centenas de

atualizações e atualizações diariamente e histórico deve ser

mensurado em horas para tal objetivo.

Diferentes arquiteturas e o enorme crescimento requerem

técnicas adaptativas principalmente quanto ao uso e o volume

de dados.

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Análise

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A figura acima ilustra padrão comum no ambiente mainframe e arquiteturas de software aplicativo usado

hoje por empresas e que são críticos e complexos. Os componentes de software em execução no

mainframe fornecem processamento para o armazenamento de dados críticos dos clientes, execução de

operações de TI, hospedagem lógica de serviço de negócios do aplicativo, e o acesso de usuários internos

e clientes externos.

Fonte: IBM

Análise

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"Um padrão de arquitetura orientada pelo sistema que permite o desenvolvimento e entrega Web, rápida e escalável

baseada em serviços de TI, alavancando os princípios ágeis, lean e contínuos.“

Fonte: Gartner

Análise Uso de Técnicas Demand Shaping: “Canary Launch” & “Dark

Launching” que visam liberar novas funcionalidades de forma

controlada a um grupo restrito de usuários.

É realizado o ajuste quantitativo dos recursos requeridos da

infraestrutura à medida que restrições ou contenções são

observadas pela liberação gradativa das novas funcionalidades

das aplicações.

Em geral ferramentas de análise são usadas para extração da

informação necessária e combinadas com a instrumentalização

das aplicações, provendo informação analítica de forma pro-

ativa para alocação de recursos e gerenciamento de potenciais

gargalos.

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Técnicas Demand Shaping

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Conclusão • Ter as equipes de produtos responsáveis por auto-

instrumentação e dados analiticos das aplicações, possibilitando

recursos de realocação horizontal (scale-out).

• Uso de técnicas demand shaping para limitar o impacto

inesperado de novas versões/features das aplicações.

• Uso de ferramentas de análise avançada e técnicas para melhor

entendimento do desempenho das aplicações e suas restrições.

• Uso de ferramentas preditivas (near-real-time) para

entendimento das restrições e dependencias nas aplicações,

infraestrutura e ambientes de carga para apropriada alocação de

recursos.

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Conclusão • Onde há potencialmente larga escala, forecasts ou histórico de

demanda limitados, há a necessidade de desenvolver-se técnicas

de modelagem por demanda para proporcionar um desempenho

aceitável.

• Onde há implantação de serviços em larga escala, há a

necessidade de uso de ferramentas operacionais de análise e

capacidades de big data complementarmente ao uso de

ferramentas de capacity-planning tradicionais.

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