En el campo de las pruebas de prestaciones, la pregunta que más escucha el técnico promedio es “¿Y cuántos usuarios pueden trabajar como máximo sobre la aplicación?” . Esto suele llevar al técnico a repetir, por enésima vez en su experiencia profesional ,los conceptos de ciclo de navegación, transacciones por unidad de tiempo, concurrencia y simultaneidad, sesión activa…etc.
La segunda pregunta que más escuchará el técnico es “Y estos resultados ¿son extrapolables a Producción?”.
Es en esos momentos cuando se distingue las tablas que tiene el profesional, dando dos posibles respuestas, que más que respuestas son escuelas de pensamiento:
- “El entorno de pruebas no es comparable, puesto que no tiene la misma infraestructura, ni tan siquiera a escala, siendo muy difícil establecer conclusiones válidas.”
- “Sería conveniente hacer una prueba de gestión de capacidad .Rellene este formulario.”
Una prueba de gestión de capacidad(o "Capacity Planning"), es básicamente, una aplicación de un modelo teórico, en el cual, mediante la entrada de datos obtenidos de pruebas específicas de carga en un entorno controlado, se obtiene un patrón de comportamiento, que puede ser extrapolado a un entorno real de explotación.
En este modelo se obtienen predicciones del consumo de CPU, memoria y concurrencia ante la carga prevista e incluso, ante posibles incrementos de uso.
Breve descripción teórica
El modelo descrito en este artículo se basa en las siguientes hipótesis, que
deben cumplirse, para que tenga validez:
- El tiempo de servicio es constante o depende linealmente del número de usuarios concurrentes.
- Se dispone de datos suficientes para definir los ciclos de trabajo típico de un usuario de la aplicación, y su proporción de ejecución
- El consumo de memoria es proporcional al número de usuarios concurrentes de la aplicación.
Aquí introducimos un concepto nuevo, que es el del tiempo de servicio, que describimos como
"El tiempo de servicio es la cantidad de tiempo de procesamiento en una CPU
necesario para la ejecución de un ciclo de trabajo completo."
necesario para la ejecución de un ciclo de trabajo completo."
De este modo, podemos, mediante tablas comparativas entre máquinas, extrapolar los tiempos que tardaría cada ciclo, sobre una máquina distinta, tanto en número, como en potencia de procesadores.
Otro concepto que surge es el llamado factor de corrección, que básicamente indica a cuantos procesadores de una máquina A, equivale un procesador de una máquina B.
Aplicación del modelo
Es en este punto cuando el técnico de prestaciones empieza ya a tratar con conceptos familiares, como “escenario”, “proporciones de carga”, “métricas de monitorización” y demás ideas que emplea en el día a día
Al aplicar el siguiente modelo hemos realizado los siguientes pasos:
- Hemos lanzado una prueba, en la que la carga se reparte
progresivamente en varias etapas hasta llegar al 100% del rendimiento,
Durante esta prueba se ha medido el consumo de la CPU, memoria y el
número de usuarios concurrentes - La carga es el número de transacciones (ciclos) dividido por el tiempo
total de la prueba, que proporcionará la herramienta de carga. Aplicando
la fórmula se obtiene el tiempo de servicio:
Ts = num_procesadores_A x %CPU / TPS
Donde:
- Ts es el tiempo de servicio, que es constante
- numero_procesadores_A es el número de procesadores de la máquina donde quedemos medir el tiempo de servicio
- %CPU es el consumo de CPU de la maquina cuando alcanza…
- TPS, que es la carga medida en número de transacciones por segundo
Extrapolando,que es gerundio
El modelo que define el consumo de CPU en función de la carga (TPS) y del
número de procesadores de la máquina:
%CPUe = TPS x Tsf / num_procesadores_B
- %CPUe es el consumo de CPU extrapolado
- TPS es la carga medida en número de transacciones por segundo
- Tsf es el tiempo de servicio factorizado, que es constante
- num_procesadores_B es el número de procesadores de la máquina a la que se quiere extrapolar
número de usuarios concurrentes:
Memoria = a * u + b
Donde:- Memoria será la estimación de la memoria en Kbytes.
- a el consumo para cada usuario
- u el número de usuarios concurrentes
- b el consumo mínimo de memoria (aplicación en vacío)
La aplicación de este modelo, de manera que se obtengan las fórmulas antes citadas, permite generar funciones en las que sustituir valores y hacer predicciones de consumo de CPU,memoria , rendimiento en transacciones,usuarios…sencillamente interpretando un sistema de ecuaciones
- CPU
Los valores de esta gráfica se obtienen en base a las medidas del consumo de CPU y transacciones por segundo (en la gráfica hemos indicado “por hora”, pero eso, el avezado lector lo podrá hacer de manera sencilla) , promediadas a lo largo de varios intervalos de muestra durante el escenario de carga.
Su interpretación es bien sencilla: para un nivel de 12.000 transacciones por hora , que sería la media de la prueba) el consumo extrapolado con la fórmula citada en el punto “Aplicación del modelo” , el consumo de CPU en la máquina destino de la extrapolación sería del 5,7%.
Podemos también interpretarlo como una predicción, es decir, si quisiéramos ver cuánto consumo de CPU sería necesario para alcanzar las 20.000 transacciones por hora , se consumiría un 9,83% de CPU, aproximadamente
- Memoria
Memoria = 3543,5 x usuarios +167317
Esto nos permitiría saber cúanta memoria consumiria para “n” usuarios concurrentes.
Nota
Es necesario tener en cuenta que la memoria máxima
definida en la instancia de web debe tener el tamaño máximo suficiente como para poder albegar a los usuarios
También hay que tener en cuenta los casos de balanceo entre máquinas, así como las particularidades de los productos a monitorizar
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Bibliografía
Entre varios artículos, documentos propios de trabajo ,destacar los siguientes
- Capacity Planning for Web Services (Daniel A. Menasce, Virgilio A. F. Almeida).2002
- Calculus (Spivak). 3ª Edición .1994
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