Acelerar la automatización en el data center
23 de diciembre 2014
Las empresas buscan reorientar sus esfuerzos de TI en dar más valor, para ello exploran maneras de aprovechar la automatización para optimizar la utilización y minimizar los gastos, esto también se refleja en el CPD.

Artículo escrito por Rafael Amorós, LOB Manager Data Center &Cloud, de Dimension Data

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Durante la última década, el centro de datos ha evolucionado de manera constante. Se está transformando de un mega centro, con infraestructuras dispares, de difícil integración, mantenimiento y gestión, en un centro con respuesta al negocio más ágil. Las empresas buscan reorientar sus esfuerzos de TI en dar más valor, para ello exploran maneras de aprovechar la automatización para optimizar la utilización y minimizar los gastos. Mientras que los fabricantes prometen automatización "in the box", muchas organizaciones luchan con las complejidades de conseguir un centro de datos con un entorno totalmente funcional y automatizado. ¿Cómo se planifica un centro de datos para la automatización en términos de competencias,  políticas y procesos?

Proponemos seis pasos para acelerar la automatización del centro de datos:


1. Se trata de algo más que aprovisionamiento
Antes de nada, es importante que las empresas entiendan lo que significa realmente “automatización”. La definición de la automatización ha cambiado en la última década. Hace diez años, la automatización giraba, casi exclusivamente, en torno al aprovisionamiento. No era inusual, que las empresas tuvieran más de 70% de sus recursos centrados exclusivamente en el aprovisionamiento de nuevo almacenamiento y en la configuración de unidades lógicas. La cloud ha cambiado radicalmente nuestras expectativas de automatización, y ahora se trata más de des-aprovisionar. Efectivamente, los servicios cloud están automatizados, pero todavía se necesita asegurar que los servicios se desactiven, o se desperdiciarán recursos y se fallará en la  obtención de los ahorros esperados.

2. Añadir analítica
Las herramientas de análisis permiten a las empresas predecir problemas, mejorar la visibilidad sobre cuánta capacidad tienen, decidir cuándo agregar capacidad automáticamente, o incluso identificar con precisión cuando los niveles de tráfico van a cambiar, esto puede aportar un valor significativo. Añadir capacidad de análisis significa no tener que depender de individuos particulares con estos conocimientos. También, permite controlar patrones internos de uso y actualizar continuamente las políticas de automatización, en base a esta información.

Rafael Amorós, LOB Manager Data Center & Cloud de Dimension Data.


3. Definir la política: qué, cuándo y dónde
La definición de una política relativa a "qué" y "cuándo" automatizar es un paso crítico. ¿Quiere usar la automatización para irrumpir en la cloud y gestionar los picos de trabajo, o para coincidir con eventos específicos del negocio? ¿Quiere configurar un entorno de desarrollo y pruebas cuando los desarrolladores lleguen al trabajo? ¿El objetivo es focalizar los recursos en solucionar problemas? ¿Bajo qué circunstancias debe hacerlo?

Para responder a estas preguntas, es necesario asegurarse de entender exactamente donde aporta más valor la automatización. No se puede automatizar todo. Es necesario preguntarse: "¿Cuál es valor de automatizar esto? No tiene sentido automatizar la carga de trabajo que se mantiene relativamente estática durante todo el año, y para la que ya se está logrando un 90% de nivel de utilización de los servidores. Sin embargo, un candidato ideal para la automatización, es una carga de trabajo que tiene tres ventanas de cambio al día.

Luego está la cuestión de "dónde". En la mayoría de los casos, tenemos la opción de mover cargas de trabajo a la cloud, aprovisionar un nuevo servidor, o desplegar una nueva máquina virtual en un servidor existente. Aquí, surgen nuevas consideraciones. En qué caso las cargas de trabajo deben estar en la cloud pública o privada? ¿Hay algún requisito para que los datos residan en una cloud en una región específica debido a las regulaciones de protección/soberanía de datos?
 
Las mismas consideraciones deben tenerse en cuenta a la hora de decidir dónde mover cargas de trabajo dentro del centro de datos propio. ¿Qué cargas de trabajo pueden compartir la misma infraestructura? ¿Hay ciertos servidores que pertenecen a líneas específicas de negocio? ¿Puede que al incluir una carga de trabajo particular, dé lugar a alto tráfico y que impacte en el rendimiento de la carga de trabajo más crítica que resida en el mismo servidor? Las redes definidas por software (SDN) dentro del centro de datos presentan otra serie de preguntas. Poner en marcha políticas bien pensadas, junto con el aprovechamiento de las herramientas disponibles ayudará a tomar las decisiones correctas sobre el "qué", "cuándo" y "dónde" de la automatización de las cargas de trabajo, y en última instancia optimizar el resultado.


4. No hay que olvidar los procesos
Los procesos son otro elemento crítico en la discusión de la automatización. Si se implementan tecnologías y políticas, pero se falla en la modificación de los procesos, se acabarán realizando las operaciones de acuerdo a los procesos tradicionales, procesos manuales diseñados para recursos físicos y no para los virtuales. Esto  impedirá rentabilizar muchos de los beneficios que la automatización puede dar - por ejemplo, la gestión de las imágenes y la infraestructura de almacenamiento por niveles (storage tiering), que permite mover cargas de trabajo entre los niveles en base a las políticas de retención y de acceso. Estableciendo los procesos adecuados, también podrá automatizar las copias de seguridad (backup) y la seguridad, o configurar la red para hacer que los servidores sean más accesibles en función de la carga de trabajo


5. Evaluar los avances de la arquitectura
Los avances tecnológicos de la arquitectura en los últimos años también influyen en los enfoques modernos de automatización del centro de datos. Hace entre cinco y ocho años, las empresas automatizaban a nivel de dominio o ámbito; automatizaban un servidor o tecnología específica. Como resultado de ello, se tenía que invertir en formación para cada herramienta de automatización y realmente se fueron creando nuevos silos o pilares. Efectivamente, los pilares incluían elementos de automatización, pero cada uno tenía su propio conjunto de herramientas y su enfoque diferente.

Hoy en día, las empresas pueden introducir herramientas que abarcan diferentes ámbitos y por tanto, introducir políticas y procesos consistentes entre ellos. Avances como los interfaces abiertos de programación de aplicaciones abiertos permiten a los equipos de TI altos niveles de control sobre cada dispositivo dentro de su entorno... y de los que residen fuera de él, en la cloud. Este concepto, se encuentra en el corazón del centro de datos del futuro: Se trata de redes gestionadas por software interconectando perfectamente con los dispositivos que estén en la cloud y con los locales, de manera automatizada. Sin embargo, para lograr esto, se necesita elegir la arquitectura correcta desde un principio.


6. Implementar las mejores prácticas
Las empresas que buscan automatizar sus entornos de centros de datos, a menudo tienen dificultades para entender o anticipar los efectos de los entornos multi-tenant (los de compartición que ofrece la virtualización). ¿Cuánta capacidad adicional es necesario aprovisionar para gestionar el tráfico 'punta', a las diferentes horas del día? Aquí es donde la incorporación de un proveedor de servicios cloud con experiencia puede aportar valor. Durante muchos años de prestación de servicios cloud a los clientes, ellos han desarrollado políticas coherentes, comenzando por la implementación de las mejores prácticas. Ello no quiere decir que un enfoque de mejores prácticas sea siempre adecuado para cada organización - cada una tiene cargas de trabajo y requisitos únicos – sin embargo, da un buen punto de partida.