Por qué elegir el manejo de infraestructura como código

Otra de las ventajas de los servicios en la nube es que nos ofrecen soluciones listas para poder afrontar diferentes problemas. Ahorramos tiempo, esfuerzo y, sí, en definitiva reducimos costos. Pero puntualmente, el manejo de recursos de hardware definido por software y la virtualización de servidores (lo que conocemos como “infraestructura como código”), nos brinda los siguientes beneficios:

1. Rapidez en la disponibilidad de entornos, siempre operativos.
2. Implementaciones automatizadas para evitar interrupciones de servicio.
3. Testing automatizado para detectar fallas a tiempo.
4. Crecimiento o disminución de recursos tecnológicos a demanda (pagamos por lo que usamos cuando lo necesitamos).

Con todos estos beneficios, es igualmente indiscutible que depender de la nube tiene sus riesgos y, esa es la razón por la que siempre nos inclinamos a trabajar con opciones de renombre, que ya tienen una comunidad estable, un despliegue Global y presentan muy baja probabilidad de falla. Entre ellas nos encontramos con AWS (de Amazon), Azure (de Microsoft) y GCP (de Google). Nosotros, en CTL, elegimos realizar una alianza estratégica y ser representantes de esta última.

Por qué elegimos GCP

Aunque en CTL también utilizamos para diferentes servicios AWS y Azure,cuando se trata de nuestros servicios de monitoreo o de Desarrollo GCP es la herramienta elegida.

Nos certificamos como partners una vez comprobado que la integración con el resto de los servicios de nuestros clientes es muy versátil y el ritmo de crecimiento de los servicios es constante . Al igual que las otras dos nubes líderes, la solución de Google cuenta con un centro de datos cercano, en San Pablo, lo que ayuda a obtener bajas tasas de latencia a la hora de transmitir la información.

“Uno de los servicios que administra CTL, comprende validación en línea y necesita respuestas rápidas. La rapidez en la conexión resulta fundamental. Para casos como éste estamos evaluando también una cuarta opción de reciente lanzamiento que presenta Huawei, proveedor de servicios cloud con presencia en Argentina”. – Gustavo Boimorto – BDM

Es de público conocimiento que Google tiene también amplia experiencia en análisis de datos, data mining y machine learning. Aun así, la elección siempre está atada al proyecto en particular en el que estemos trabajando, según la tecnología que vayamos a utilizar, los usuarios finales y todas las variables y actores que intervengan en el ecosistema del producto que estamos construyendo. Por eso Gartner presenta a las alternativas de proveedores, no como las mejores o peores, sino de acuerdo a su visión y habilidad para ejecutar.

Source: https://www.gartner.com/doc/reprints?id=1-2G2O5FC&ct=150519

Para poder calcular costos en una etapa de estimación, podemos utilizar las calculadoras del servicio que elijamos: AWS, Google Cloud o Microsoft Azure. No olvidemos igualmente que así y todo, para obtener un cálculo más certero dependemos también de nuestra capacidad para poder dimensionar los usos que le podremos dar a la infraestructura y hasta dónde puede llegar a escalar.

Nuestro pool de herramientas en la nube

Como mencionamos antes, una de las razones por las que elegimos trabajar con GCP es la de una mejor integración con otras herramientas y servicios que ya utilizamos.

• Montamos nuestro Entorno Zabbix para hacer monitoreo más integral, independiente y multiusuario, para mostrar UX y para el monitoreo en vivo de  servidores, enlaces y apps tanto On Premise como Cloud.
• Tambien tenemos en linea servidores de Grafana nos permite visualizar a través de paneles integradores, toda la información que nos brindan Zabbix, StackDriver, Elastic Search y otras herramientas de unificación de logs y monitoreo de apps. Esto nos permite tener una visión 360 de datos de experiencia de usuario y tiempos de procesamiento y velocidad de conexiones, ideal cuando necesitamos configurar tableros de negocio.

Ayudando a una mejor toma de decisiones

Como vimos en las capturas anteriores, a través del uso de Grafana como frontend, logramos la unificación de datos obtenidos de diferentes fuentes y herramientas. 

El poder modelar la información de esta manera permite a nuestros clientes tener una perspectiva más integral de lo que está sucediendo en tiempo real. De esta manera, continuamos trabajando en un proceso de mejora continua, facilitando la toma de decisiones.

¡Queremos escucharlos! ¿Qué otras herramientas les parece interesante incorporar? ¿Qué experiencia han tenido ustedes?