Antes de entrar de lleno al tema, definamos someramente el concepto de nube.

Según NIST[1], es un modelo que permite, convenientemente y bajo demanda, el acceso por red a un conjunto compartido de recursos informáticos configurables (por ejemplo, redes, servidores, almacenamiento, aplicaciones y servicios) que pueden ser rápidamente aprovisionados y desplegados con mínimo esfuerzo de administración o de interacción con el proveedor de servicios.

Uno de estos tres métodos de entrega de servicios en la nube según NIST satisface las necesidades de procesamiento de diferentes cargas de trabajo y de diferentes maneras: (íconos e imágenes de Chou[2])

Se sabe que el modelo de computación en nube propugna el uso racional y eficiente de los recursos informáticos para minimizar el impacto negativo de la tecnología sobre el medio ambiente y maximizar su viabilidad económica mediante la reducción del costo total de propiedad (TCO), así como velar por la responsabilidad social.

Interesante pero, antes de elegir debemos comprobar que el modelo de servicio de nube elegido (privado, público o híbrido) cuente con todas las funciones que necesita para sus aplicaciones, por ejemplo, niveles de servicio, recuperación de desastres (DR), prevención de desastres (DA), alta disponibilidad, compatibilidad de la infraestructura del modelo elegido con la existente o con la que deba coexistir ahora y en el futuro, para mantener el control y asegurar portabilidad, flexibilidad, adaptabilidad y elasticidad, entre otros aspectos de importancia.

Ahora, en esencia, una carga de trabajo son todas las capacidades individuales y unidades de trabajo que componen una aplicación discreta, como las aplicaciones distribuidas (Bloomberg[3]); es la clase de trabajo que una organización necesita cumplir.

Esto hace del concepto carga de trabajo una abstracción que implica portabilidad: la capacidad o cantidad de trabajo (alojar un sitio web) que puede ejecutarse en ambientes físicos diferentes pero con configuraciones adecuadas para el trabajo en cuestión (por ejemplo, versiones específicas de los productos o herramientas empleadas, con la cantidad de memoria [de acceso aleatorio] RAM y rendimiento específicos necesarios).

En otras palabras, cada carga de trabajo tiene características que la hacen funcionar más eficientemente en ciertos tipos de hardware y software, y en ciertos entornos mejor que en otros; así, se facilitará la implementación de las políticas de seguridad necesarias en la nube. Además, IBM[4] señala en un estudio de ámbito mundial que habrían otras consideraciones de por medio, como las siguientes:

¿Se tratarán datos sensibles (registros sobre pacientes con SIDA)?
¿Existen transacciones dependientes entre sí (transacciones en línea de alto rendimiento o de misión crítica)?
¿Existen transacciones que necesitan un alto nivel de contabilidad y auditabilidad (por ejemplo, SOX)?
¿Se trabajará con software de terceros que no es cloud-aware [preparado para trabajar en nube]?
¿Qué hay si se requiere medición de aplicación de costos (planificación de la capacidad) o de la utilización (facturación a nivel departamental)?
¿Se necesita adaptación del ERP?

PricewaterhouseCoopers LLP[5] reporta que, por varias razones técnicas, la mayoría de las cargas de trabajo de misión crítica todavía no están preparadas para la infraestructura informática en nube. Y añade que “… no estarán listas hasta que se realicen esfuerzos mayores en el rediseño de la arquitectura y re-codificación, cuyo costo puede llegar a ser un factor importante para mantener estas aplicaciones por muchos años en los centros de datos tradicionales”.

En el artículo de PricewaterhouseCoopers LLP, Ali Shadman, jefe de tecnología de Hewlett-Packard, añade que esto se debe a que los motores de bases de datos no tienen buen rendimiento en un ambiente altamente virtualizado; por la latencia que demandan las aplicaciones de alto rendimiento en cuanto a cantidad de IOPS -y el rendimiento de la red (Geyer[6]). David Stuckey, líder de PwC en las prácticas para la [implementación de la] infraestructura del centro de datos, dice que antes de volver a alojar partes principales de la cartera de aplicaciones en la nube, la empresa haría bien en revisar el ajuste estratégico entre la arquitectura empresarial cambiante y la [arquitectura] de las tecnologías de la información.

También es un buen momento, añade Shadman, para comprometerse con disciplinas como ITSM (IT gestión de servicios), ya que la infraestructura de nube adapta de forma natural en el paradigma de ITSM.

Sylvia & Peterson[7] de IBM señala que son seis las cargas de trabajo de TI fundamentales: desarrollo y prueba, data analytics, almacenamiento, colaboración, escritorio, y cargas de trabajo de aplicaciones.

Es claro entonces que mover algunas cargas de trabajo requiere un análisis cuidadoso ya que se gana más con unas que con otras y esto depende de cuán fácil se puedan mover a la nube. Por ejemplo, los autores señalan que el correo web, los sistemas colaborativos y los de desarrollo y prueba son los más fáciles de migrar. El hecho es que, continúan los autores, ninguna carga de trabajo es la misma en términos de su importancia y costo para la organización, y esto puede afectar su resultado en la nube.

Surge entonces el concepto de política de umbral que, en un entorno en nube, es un atributo importante y necesario — se utiliza para controlar y gestionar los recursos cuando las demandas de carga de trabajo necesitan equilibrarse de forma dinámica después de alcanzar un nivel de umbral predeterminado. La política le solicita al sistema crear instancias de los recursos necesarios según en qué medida la cantidad de demandas de carga de trabajo exceda el nivel del umbral[8]. La información que debería incluirse en una política de umbral se ve influenciada por:

El tipo de servicio en la nube que alquile el consumidor.
Qué control tiene el consumidor sobre los sistemas operativos, el hardware y el software.
El tipo de industria en la que se encuentra el consumidor (por ejemplo, venta mayorista o minorista, energía y servicios, mercados financieros, telecomunicaciones, atención médica, químicos y petróleo, seguros, gobierno, construcción, educación, automotor, entre otros).

En un artículo de VMware[9] se establece que los casos de uso de una nube privada caen en tres categorías:

Temporal (de uso poco frecuente -o de uso único).
Altamente elástico (crece y se reduce conforme se ejecuta -o necesita).
De infraestructura (con un comportamiento estable todo el tiempo –o la mayoría).

Además, agrega el artículo que la nube privada es muy adecuada para demostraciones de ventas, capacitar al personal y socios en software, y permite un fácil acceso a las configuraciones predefinidas de paquetes de aplicaciones complejos. Para agregar variabibilidad, por ejemplo, en un estudio que realizó IBM Market Insights, Cloud Computing Strategy Research en 2009, se consideraron para el estudio las cargas de trabajo mostradas en la siguiente tabla.

El estudio puso de manifiesto que los responsables de la toma de decisiones manifiestan estar abiertos a nubes tanto públicas como privadas, aunque los índices de adopción y consideración del modelo de prestación de nube privada eran superiores.

Algunas de las cargas de trabajo más críticas son tan costosas para la organización, financiera y operacionalmente, que la migración a la nube tiene el potencial de proporcionar un beneficio considerable. Otras cargas de trabajo pueden estar ya tan altamente optimizadas, que hay poco que ganar de esa migración.

Obsérvese las condiciones y características de las siguientes cargas de trabajo propuestas en un artículo de IBM/Redbooks (Naphade, Prewitt, & Yocom[10]), las que corren sobre una máquina virtual del mainframe [sujeto de estudio en el artículo], que proporciona una nube privada:

Un CRM que procesa transacciones tales como la creación de nuevas cuentas de clientes, la actualización de las políticas de los clientes, y desactivar cuentas de clientes.
Estas operaciones se ejecutan en el horario de trabajo de 08:00 a 20:00 horas, los siete días de la semana.
Después de las 20:00 horas, los empleados de las compañías de seguros utilizan la misma aplicación para procesar reclamaciones de seguros.
Un proceso por lotes para archivar e imprimir datos de reclamaciones que está programado para comenzar a la medianoche cada noche y completa todos los días a las 10:00 horas.

Control, monitoreo, gestión, gobierno, todos necesarios. ¿Ya encontró –todos- los riesgos inherentes?

[1] NIST. (2012). National Institute of Standards and Technology -NIST. Recuperado el 09 de Setiembre de 2015, de sitio web de National Institute of Standards and Technology: http://www.nist.gov/

[2] Yung Chou. Chou’s Theories of Cloud Computing: The 5-3-2 Principle. Recuperado el 09 de Setiembre de 2015 de sitio web: http://blogs.technet.com/b/yungchou/archive/2011/03/03/chou-s-theories-of-cloud-computing-the-5-3-2-principle.aspx#sthash.08lfGBWy.dpuf

[3] Bloomberg, J. (08 de Noviembre de 2012). Workloads in Cloud Computing: A Twist on an Old Concept. Recuperado el 09 de Setiembre de 2015, de sitio web de Quinstreet Enterprise: http://www.devx.com/blog/understanding-cloud-workloads.html

[4] IBM. (Enero de 2010). Disipando la niebla alrededor de cloud computing. Recuperado el 11 de Febrero de 2013, de sitio web de IBM Smart Business: ftp://ftp.software.ibm.com/common/ssi/ecm/es/ciw03062eses/CIW03062ESES.PDF

[5] PwC_LLP. (2011). Big cloud hurdle: Workload readiness is the key to accelerating cloud adoption. Recuperado el 10 de Febrero de 2013, de sitio web de Price Waterhouse Coopers LLP: http://www.pwc.com/gx/en/technology/cloud-computing/assets/Article_5_Big_Cloud_Hurdle.pdf

[6] Geyer, R. J. (23 de Mayo de 2012). Identifying Workloads for the Cloud. Recuperado el 09 de Setiembre de 2015, de sitio web de RightScale Blog: http://blog.rightscale.com/2012/05/23/identifying-workloads-for-the-cloud/

[7] Sylvia, M., & Peterson, B. (Marzo de 2012). Success in the cloud: Why workload matters. Recuperado el 10 de Febrero de 2013, de sitio web de IBM Global Services: ftp://public.dhe.ibm.com/common/ssi/ecm/en/ciw03082usen/CIW03082USEN.PDF

[8] M. Myerson, Judith. Equilibre la carga de trabajo en un entorno en la nube, 2012. Recuperado el 09 de Setiembre de 2015, de sitio web de IBM: http://www.ibm.com/developerworks/ssa/cloud/library/cl-cloudthresholdpolicy/

[9] VMware. (2010). Service Definition for Private Cloud. Recuperado el 09 de Setiembre de 2015, de sitio web de VMware: http://www.vmware.com/files/pdf/VMware-Service-Definition-Private-Cloud.pdf

[10] Naphade, D., Prewitt, R. D., & Yocom, P. (23 de Enero de 2013). Managing Workload Processor Resources on Cloud. Recuperado el 09 de Setiembre de 2015, de sitio web de IBM Redbooks: http://www.redbooks.ibm.com/redpapers/pdfs/redp4940.pdf