Las mejores prácticas de Cognos en la nube: Medición de la performance y la escalabilidad de la arquitectura

Las mejores prácticas y recomendaciones para soportar un despliegue a gran escala de Cognos en la nube de IBM

Cognos 8 es un conjunto sofisticado de productos y capacidades. La medición de la arquitectura puede ser una tarea desafiante que requiere conocimiento sobre la carga de trabajo global que se espera del sistema. Como resultado, espere algo de iteración en la arquitectura para personalizarla adecuadamente según sus requisitos. Los autores proporcionan algunas líneas generales y recomendaciones arquitectónicas para soportar un despliegue a gran escala de Cognos 8 en la nube de IBM.

Stephan Jou, Technical Architect, IBM Australia

Stephan Jou es technical architect, research staff member y Sr. technical staff member de la división de Analítica de Negocios de IBM, en el grupo de Tecnología e Innovación del área del CTO. Durante su carrera en Cognos Software, diseñó y lideró el desarrollo y lanzamiento al mercado de varios productos en su versión inicial, que posibilitaron búsquedas en minería de datos, redes neurales, visualizaciones, móviles, dashboarding y semántica. Su rol actual en IBM está focalizado en la traducción de investigaciones académicas y de IBM a estrategias de producto para Cognos y SPSS Software. Jou tiene una Maestría en Neurociencia Computacional e Ingeniería Biomédica y una Licenciatura doble en Ciencias de la Computación y Fisiología Humana, otorgadas por la Universidad de Toronto.



William Lee, Senior Software Consulting Engineer, IBM Australia

William Lee es senior software consulting engineer de IBM a través de la adquisición de Cognos. Es miembro del equipo de Tecnología e Innovación para el área del CTO de la división de Analítica de Negocios de IBM; ayuda a definir la visión y dirección técnica para los productos de software de Cognos y SPSS. Lee forma parte de Cognos e IBM desde 1992 y tiene una Licenciatura en Ciencias de la Computación y Matemáticas, y una Maestría en Ciencias de la Computación, otorgadas por la Universidad de Carleton, Otawa, Canadá.



Thanh Pham, Solution Architect, IBM

Thanh Pham es Solution Architect en Tecnología Avanzada de Gestión de Información de IBM. Actualmente se concentra en ayudar a los clientes a construir aplicaciones utilizando el producto IBM Mashup Center y cloud computing de IBM. Antes de ejercer este rol, fue Arquitecto de ECM/Filenet Business Process Framework.



Biraj Saha, Advisory Software Developer, IBM Australia

Biraj Saha es advisory software developer de IBM Cognos, especializado en diseño y desarrollo de metadatos y algoritmos para las herramientas de modelado de Cognos como Framework Manager, Metrics Designer y Architect, así como también desarrollo de SOA y SDK para Cognos 8 BI Server. Antes de 2000, fue Ingeniero Senior de Software en EDS Systemhouse, ejerciendo roles en desarrollos líderes para una amplia variedad de clientes en varios proyectos relacionados con RDBMS, incluyendo conversiones de aplicación ERP y de proveedor RDBMS y Java personalizado™, C++, procedimientos almacenados y aplicaciones 4GL. Saha es Licenciado en Ciencias de la Computación de la Universidad de New Brunswick en Canadá y Máster en Ciencias de la Computación especializado en la teoría de la restricción de bases de datos orientados a objetos, de la Universidad de Waterloo, Canadá.



03-02-2011

Cognos 8 es un conjunto sofisticado de productos y capacidades. La medición de la arquitectura puede ser una tarea desafiante que requiere conocimiento sobre la carga de trabajo global que se espera del sistema. Como resultado, espere algo de iteración en la arquitectura para personalizarla adecuadamente según sus requisitos.

Hay muchos factores que debe considerar al determinar las especificaciones del hardware virtual para las instancias de la computación en nube. La cobinación de estos factores influye en la cantidad de carga que puede manejar el sistema, la cual puede variar de vez en cuando.

En un entorno de centro de datos típico, debe planificar las cargas pico, de modo que los recursos de IT son con frecuencia subestimados. Gracias a la naturaleza dinámica de la nube, sin embargo, las cargas pico pueden adaptarse fácilmente según las necesidades de modo que los estándares nuevos de planificación se convierten en lasnecesidades promedio de capacidad; los recursos pueden incorporarse dinámicamente cuando sea necesario y eliminarse en cualquier momento cuando la carga disminuya.

En este artículo, suministramos algunos lineamientos generales y recomendaciones de arquitectura para soportar despliegues a gran escala de Cognos 8 en la nube de IBM.

Para tratar el tema de las prácticas de performance y escalabilidad, prestaremos atención a:

  • La comunidad del usuario y la distribución geográfica de los usuarios.
  • La complejidad de la aplicación (los diversos niveles).
  • Las consideraciones posteriores al despliegue.

Si desea más información sobre la instalación y configuración de Cognos en la nube de IBM, consulte los demás artículos de esta serie y el sitio de Cognos(Resources).

La comunidad del usuario y la distribución geográfica

En este artículo, los usuarios de la solución Cognos se divide en tres grupos de usuarios diferentes:

  • Nombrado: Todos los usuarios registrados en el sistema.
  • Activo: Los usuarios nombrados que están conectados actualmente en el sistema pero no necesariamente se encuentran en el proceso de envÍo de una solicitud o de espera a que uno termine (digamos que se trata de un usuario que lee un informe).
  • Concurrente: Usuarios activos que se encuentran en el proceso de envío de una solicitud o de espera a que alguien termine.

En base a la experiencia que IBM tiene en el despliegue a gran escala, un porcentaje que se observa comúnmente entre estos usuarios es 100:10:1, respectivamente (donde sólo un 1 por ciento es usuario concurrente en cualquier momento por única vez). esto significa que cada 100 usuarios nombrados, 10 usuarios son Activos y 1 usuario se encuentra en el proceso de envio o ejecución de una solicitud.

Tenga en cuenta que ese mismo sistema requiere tasas de concurrencia mucho más altas o mucho más bajas. En la mayoría de los casos, sin embargo, las tasas de concurrencia no exceden del 5/7 por ciento, aún durante las horas pico. Al calcular la carga del sistema, sólo los usuarios concurrentes deben tenerse en cuenta.

Otro factor importante a considerar es la distribución geográfica de la comunidad de usuarios que también impactará sobre la carga promedio y la carga pico del sistema. Las variaciones en las zonas horarias de los usuarios pueden impactar mucho en los patrones diarios de carga de su despliegue de Cognos. Tener un servidor de producción equiparable en su lugar, al medir los patrones actuales de carga durante un período de tiempo puede ser muy útil para obtener tasas de concurrencia precisas y es altamente recomendado.


Complejidad de la aplicación

Además de considerar los requisitos del número promedio de usuarios concurrentes, la complejidad de su aplicación también influye sobre los recursos necesarios. Por ejemplo, los informes que requieren consultas complejas a la base de datos o formateo avanzado necesitarán mayor capacidad de procesamiento para el informe. Esto significa que la cantidad de informes que puede ofrecerse en un momento dado se verá reducida. Para soportar la misma cantidad de usuarios concurrentes en este tipo de aplicaciones será necesaria una mayor capacidad de sistema.

Ahora veamos algunas prácticas que se pueden utilizar si se quiere mantener la performance y la escalabilidad en equilibrio para el nivel de servidor web, el nivel de aplicación, y el nivel de administración de contenido.

Nivel de servidor web

Para planificar los objetivos, sugerimos que un entorno debería medir si puede hospedar a 50 usuarios concurrentes por CPU moderna, más allá del rol del usuario.

Sin embargo, hay dos factores que afectarán la estimación del requisito de hardware para soportar la carga promedio en el nivel web:

  • Primero, si se utiliza la conectividad de Secure Sockets Layer, debería haber una reducción en la cantidad estimada de usuarios concurrentes que se soporta.
  • Y lo que es más importante, se deben considerar también los requisitos de rescate de la conexión de la solución y de colocar potencia de CPU adicional para responder a los requisitos de alta disponibilidad.

Nivel de aplicación

La planificación de informes y el procesamiento de consultas es lo más importante a tener en cuenta cuando se piensa suministrar una solución de Cognos de alta performance. El procesamiento de informes y consultas será influenciado por la cantidad de usuarios concurrentes y por la complejidad de la aplicación.

Para los informes interactivos, un lineamiento general consiste en suponer como punto de inicio dos procesos de informes interactivos por CPU, cada uno con cuatro hilos de ejecución de informes. Esto significa ocho solicitudes de informes interactivas concurrentes por CPU física.

  2 report processes/CPU
x 4 report execution threads
--------------------------------------
  8 concurrent reporting requests/CPU

Debido a los grandes volúmenes de datos relacionados con el procesamiento de informes por lotes, un lineamiento general consiste en suponer dos procesos de informe por lotes por cada CPU, cada uno con dos hilos de ejecución de informes. Esto significa cuatro informes concurrentes por lotes ejecutados simultáneamente por CPU física.

  2 batch report processes/CPU
x 2 report execution threads
-------------------------------------------
  4 concurrent batch reporting requests/CPU

Tenga en cuenta que estas son suposiciones generales basadas en la experiencia de IBM; estas pueden variar de una solución a otra. Al calcular los recursos necesarios para una solución Cognos en la nube, utilice estas suposiciones generales junto con la cantidad promedio diaria esperada de usuarios concurrentes para determinar los requisitos de la nube.

Cognos 8 ha sido diseñado teniendo en cuenta la escalabilidad. La incorporación de más servidores de aplicación a Cognos durante las horas pico para administrar cargas de trabajo de sistema mayores es tan necesaria como la inicialización de nuevas instancias del servidor en el sistema. Estas nuevas instancias de servidor agregadas compartirán la carga del sistema automáticamente y casi de forma inmediata. Cuando esa potencia de procesamiento ya no es necesaria, los servidores pueden simplemente desconectarse y quitarse.

Nivel del administrador de contenido

La performance del administrador de contenido es influenciada de modo substancial por la cantidad de objetos en un paquete o en una carpeta y por la seguridad relacionada con los objetos. Por ejemplo, si una carpeta o un paquete contiene una gran cantidad de objetos, los permisos de usuario para cada objeto debe verificarse cuando un usuario con privilegios limitados accede a este para asegurar que las normas de seguridad sean aplicadas. Si hubiera algunos objetos en la carpeta o si toda la carpeta no fuese segura, serían necesarios algunos recursos más.

La experiencia de IBM con los patrones de uso promedio indica que debería haber un Content Manager CPU por cada cuatro CPUs que procesan informes; sin embargo, si su aplicación requiere más capacidad de procesamiento del administrador de contenido, entonces sería razonable duplicar la asignación del administrador de contenido.

Finalmente, dado que las JMV de 32 bits están limitadas a un especio de memoria de 2GB, IBM recomienda que el administrador de contenido de Cognos sea desplegado en un sistema operativo de 64 bits. Se recomienda una configuración de 64 bits para despliegues a gran escala.


Consideraciones posteriores al despliegue

Estas consideraciones son sólo una guía general basada en nuestra experiencia sobre los patrones de uso promedio. El monitoreo del sistema es vital al desplegar recursos y a menudo conlleva ajustes de configuración. Puede ser necesario agregar recursos adicionales dependiendo de los requisitos para el rescate de conexión y el balanceo de carga.

Encuentre más información sobre la ejecución de Cognos en la nube en el sitio de Cognos y en developerWorks (Resources).

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