Notas de leitura "The Art of Capacity Planning: Scaling Web Resources"

http://www.amazon.com/Art-Capacity-Planning-Scaling-Resources/dp/0596518579

Medir o load e a capacidade usando métricas específicas

Medir características de workload de cada parte da aplicação: banco, servidor web, rede, ...

É importante saber o que é preciso no futuro para manter uma performance aceitável

O planejamento depende da arquitetura da aplicação

Estatísticas são somente uma parte da figura

Medir, medir, medir.. e fazer gráficos

Orçar é um processo em sí

Medir performance é diferente de planejar capacidade

Dicas de livros:

• Livro sobre design de sites rápidos de Steve Souder - Hight Performance Web Sites (O'Reilly)
• Livro sobre arquitetura de soluções web (hardware + software) de Cal Henderson - Building Scalable Web Sites (O'Reilly)

Pontos de medida

Quando a aplicação e o banco de dados estão num mesmo servidor fica difícil saber o impacto do aumento de querys por segundo no disco, I/O, memória ou cpu por exemplo

Pontos de escala

• BCP - Business Continuity Planning
• DR - Disaster Recovery

Uma solução muito usada é replicar em vários servidores

Mais importante é saber quais métricas usar e não qual ferramenta

Quando uma falha ocorre é importante saber:

• Qual foi a falha
• Quando ocorreu
• O que causou a falha

MRTG é feito com SNMP em mente.

Livro sobre load balancing:

• Scalable Internet Architectures de Theo Schlossnagle http://www.amazon.com/Scalable-Internet-Architectures-Theo-Schlossnagle/dp/067232699X

É importante coletar informações específicas da aplicação, exemplo do Flickr, uploads por hora e informações de negócio, quantas pessoas pagaram

Ferramenta autobench http://www.xenoclast.org/autobench/ simula requisições de vários hosts usando httperf e agrega os resultados

É imprescindível medir cada recurso e manter histórico disso para um bom plano

Resumo do que medir:

1. Função primária do servidor
   Apache hits, queries de banco
2. Recursos de hardware
   CPU, memória, disco, uso de rede
3. Relacionar funções primárias com os recursos de hardware
   n queries no banco de dados resultam em m porcento de uso do CPU
4. Encontrar o uso máximo aceitável de uso dos recursos
   manipulando acesso ao servidor de produção ou simulando um servidor parecido ao máximo com o ambiente de produção