Palestrante: Adolfo Eric Petersen A maturidade dos processos de TI facilita melhorar a previsão de investimento, a utilização de capital, o aumento da agilidade de forma mais eficiente com menos incidentes e interrupções. O excesso de capacidade pode ser um fardo financeiro significativo para um negócio, porém a lentidão de desempenho ou interrupções causadas pela capacidade insuficiente pode custar ainda mais. Como o scale-out, scale-up e o balanceamento de workload influenciam nesse cenário.

1. M
Adolfo Eric Petersen
Os principais desafios de Implementar
um Processo de Planejamento de
Gestão de Capacidade e Performance
Maio de 2016

2. Introdução
A maturidade dos processos de TI facilita melhorar a previsão
de investimento, a utilização de capital, o aumento da
agilidade de forma mais eficiente com menos incidentes e
interrupções.
O excesso de capacidade pode ser um fardo financeiro
significativo para um negócio, porém a lentidão de
desempenho ou interrupções causadas pela capacidade
insuficiente pode custar ainda mais.
Como o scale-out, scale-up e o balanceamento de workload
influenciam nesse cenário.
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3. Premissas
Os requerimentos de Infraestrutura e Operações de TI são
mantidos há décadas e há a necessidade atual de alcançar-se o
balanceamento entre alto desempenho e o ROI.
Na maioria das organizações, a grande parte do legado requer
utilização de arquiteturas de escala vertical (scale-up), que se
mantêm e requerem tecnicas convecionais de capacity
planning.
Com o crescimento dos negócios digitais, aumenta a demanda
e expectativa de altíssima disponibilidade de infraestrutura e
serviços de TI em escala Web.
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4. Tendências
“Through 2017, 25% of enterprises will use demand shaping
for capacity planning and management, which is a significant
increase from less than 1% in 2014.
By 2016, the availability of capacity and performance
management skills for horizontally scaled architectures will
be a major constraint or risk to growth, for 80% of
businesses.”
Fonte: Gartner.
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5. Análise
Sistemas Críticos: Normalmente existe histórico e previsões
de demanda provendo informações suficientes para análise de
uso de recursos de infraestrutura.
Coleta de informações de multiplas fontes (incluindo
monitoração) com a produção de tendências de utilização e de
investimento através de “what-if-scenarios”.
Escala Web: Tipicamente implementa centenas de
atualizações e atualizações diariamente e histórico deve ser
mensurado em horas para tal objetivo.
Diferentes arquiteturas e o enorme crescimento requerem
técnicas adaptativas principalmente quanto ao uso e o volume
de dados.
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6. Análise
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A figura acima ilustra padrão comum no ambiente mainframe e arquiteturas de software aplicativo usado
hoje por empresas e que são críticos e complexos. Os componentes de software em execução no mainframe
fornecem processamento para o armazenamento de dados críticos dos clientes, execução de operações de
TI, hospedagem lógica de serviço de negócios do aplicativo, e o acesso de usuários internos e clientes
externos.
Fonte: IBM

7. Análise
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"Um padrão de arquitetura orientada pelo sistema que permite o desenvolvimento e entrega Web, rápida e escalável
baseada em serviços de TI, alavancando os princípios ágeis, lean e contínuos.“
Fonte: Gartner

8. Análise
Uso de Técnicas Demand Shaping: “Canary Launch” & “Dark
Launching” que visam liberar novas funcionalidades de forma
controlada a um grupo restrito de usuários.
É realizado o ajuste quantitativo dos recursos requeridos da
infraestrutura à medida que restrições ou contenções são
observadas pela liberação gradativa das novas funcionalidades
das aplicações.
Em geral ferramentas de análise são usadas para extração da
informação necessária e combinadas com a instrumentalização
das aplicações, provendo informação analítica de forma pro-
ativa para alocação de recursos e gerenciamento de potenciais
gargalos.
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9. Técnicas Demand Shaping
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10. Conclusão
• Ter as equipes de produtos responsáveis por auto-
instrumentação e dados analiticos das aplicações, possibilitando
recursos de realocação horizontal (scale-out).
• Uso de técnicas demand shaping para limitar o impacto
inesperado de novas versões/features das aplicações.
• Uso de ferramentas de análise avançada e técnicas para melhor
entendimento do desempenho das aplicações e suas restrições.
• Uso de ferramentas preditivas (near-real-time) para
entendimento das restrições e dependencias nas aplicações,
infraestrutura e ambientes de carga para apropriada alocação de
recursos.
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11. Conclusão
• Onde há potencialmente larga escala, forecasts ou histórico de
demanda limitados, há a necessidade de desenvolver-se técnicas
de modelagem por demanda para proporcionar um desempenho
aceitável.
• Onde há implantação de serviços em larga escala, há a
necessidade de uso de ferramentas operacionais de análise e
capacidades de big data complementarmente ao uso de
ferramentas de capacity-planning tradicionais.
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