Rendimiento de DataSunrise Bajo Condiciones de Alto Tráfico
Frecuentemente, se le consulta a DataSunrise sobre su rendimiento al manejar volúmenes de tráfico que exceden los límites típicos. Los clientes están particularmente preocupados por si DataSunrise dejará caer el tráfico, experimentará retrasos o manejará la situación de manera diferente. Esta publicación profundiza en cómo DataSunrise aborda estos escenarios.
Capacidad Operativa y Métricas de Rendimiento
Para comprender cómo se desempeña DataSunrise bajo presión, es crucial entender sus umbrales operativos en diferentes configuraciones de servidores. Aquí están las operaciones máximas por segundo para diferentes instancias de Amazon EC2, las cuales llevan el uso de la CPU al 100% para tareas de proxy y auditoría:
- m5.8xlarge: 24,500 operaciones/seg
- m5.4xlarge: 18,700 operaciones/seg
- m5.2xlarge: 15,350 operaciones/seg
- m5.xlarge: 7,800 operaciones/seg
- m5.large: 3,900 operaciones/seg
Estos resultados se basan en nuestras pruebas utilizando RDS Postgres en una instancia m5.2xlarge equipada con almacenamiento de 12,000 IOPS.
Identificación y Gestión de Cuellos de Botella
Cuellos de Botella del Sistema de Auditoría
Si el Almacenamiento de Auditoría no puede mantenerse al día con un incremento en el tráfico, DataSunrise utiliza una cola interna dentro de su sistema de Diario de Auditoría, capaz de manejar varios miles de eventos dependiendo de la configuración del sistema (consulte el parámetro AuditHighWaterMark). Si los picos de tráfico exceden la capacidad de la cola, los eventos pueden ser rechazados. Sin embargo, este comportamiento predeterminado puede modificarse para que DataSunrise se pause y espere hasta que haya espacio en la cola para registrar nuevos eventos (consulte el parámetro AuditPutThreadQueueWait). Durante esta espera, el tráfico de la aplicación puede detenerse temporalmente, usualmente por milisegundos a segundos, dependiendo del rendimiento del sistema de auditoría.
Para optimizar su sistema de auditoría, considere lo siguiente:
- Mejorar el rendimiento de la base de datos seleccionando servidores con más CPU y memoria.
- Verificar su configuración de red, ya que la latencia afecta significativamente el rendimiento; idealmente, el host de DataSunrise y el Almacenamiento de Auditoría deberían estar en la misma subred.
- Revisar y adaptar sus reglas y eventos de auditoría para enfocarse solo en aquellos críticos para sus políticas de cumplimiento.
Cuellos de Botella del Sistema de Análisis de DataSunrise
Si su sistema de auditoría está funcionando correctamente, el uso de la CPU se convierte en el siguiente cuello de botella potencial. El modo de manejo – pasivo o activo – influye enormemente en el impacto en la aplicación:
- Modo Pasivo. Aquí, el tráfico se maneja de manera asincrónica en un grupo separado de hilos antes de ser reenviado al servidor. El tráfico se almacena temporalmente en una cola interna, que puede bufferizar picos y potencialmente mejorar el rendimiento de la aplicación (consulte los parámetros MessageHandlersGlobalQueueHighWaterMark y MessageHandlersLocalQueueHighWaterMark). Si este buffer se llena, DataSunrise dejará de analizar nuevo tráfico en esa conexión, y recibirá una alerta en el Monitor de Eventos. Esta situación no degradará el rendimiento de la aplicación, pero algunos eventos podrían perderse en la auditoría.
- Modo Activo. En este modo, el tráfico no puede manejarse de manera asincrónica ya que DataSunrise debe tomar decisiones en tiempo real sobre las operaciones. No se utilizan colas y el rendimiento se correlaciona directamente con la capacidad de la CPU. Durante los picos de tráfico, DataSunrise procesa tanto como sea posible, lo que puede aumentar la latencia en las consultas de su aplicación.
Entender estos mecanismos y configuraciones puede ayudarle a optimizar la configuración de DataSunrise para manejar mejor los volúmenes altos de tráfico y prevenir posibles cuellos de botella en el rendimiento.
Para una lectura adicional sobre cómo elegir la base de datos adecuada para el almacenamiento de auditoría y mejorar su rendimiento, considere nuestra guía detallada Cómo Elegir la Base de Datos para el Almacenamiento de Auditoría: Un Análisis de Rendimiento.