¿Qué es la carga de trabajo?
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¿Qué es la carga de trabajo?

Una carga de trabajo, en el sentido más general, es la cantidad de tiempo y recursos informáticos que requiere un sistema o red para completar una tarea o generar una salida en particular. Se refiere a la demanda total del sistema de todos los usuarios y procesos en un momento dado.

Dentro de la TI, el término ha evolucionado continuamente y se ha cargado con significado, especialmente con el aumento de la computación en la nube. En términos generales, la carga de trabajo se utiliza para referirse a una tarea o proceso computacional y a los recursos informáticos, de almacenamiento, de memoria y de red que requiere la tarea. 

En un contexto de computación en la nube, la carga de trabajo se refiere a cualquier servicio, aplicación o capacidad que consume recursos basados en la nube. En este contexto de nube, máquinas virtuales, bases de datos, aplicaciones, microservicios, nodos y más se consideran cargas de trabajo. 

Las cargas de trabajo pueden variar desde tareas simples, como ejecutar una sola aplicación o cálculo, hasta operaciones complejas, como procesar análisis de datos a gran escala o ejecutar un conjunto de aplicaciones interconectadas. La gestión de cargas de trabajo es un aspecto crítico de la optimización de recursos de TI, que afecta directamente el rendimiento del sistema, el costo, la estabilidad y, en última instancia, el éxito de las operaciones comerciales.

Con la proliferación de la computación en la nube y la virtualización, la gestión de cargas de trabajo se ha vuelto cada vez más compleja1. El uso de nube híbrida, multinube y recursos de nube pública significa que las cargas de trabajo pueden abarcar plataformas y ubicaciones, cada una con características únicas y requisitos de administración.

Para navegar por las complejidades de administrar cargas de trabajo en entornos informáticos y flujos de trabajo, las organizaciones están recurriendo a herramientas avanzadas como API de backend, software de automatización de cargas de trabajo, analíticas predictivas basadas en IA y plataformas de administración en la nube (por ejemplo, Amazon Web Services (AWS), Google Cloud, Platform, IBM y Microsoft y Azure.

Las empresas también están adoptando estrategias como la colocación de la carga de trabajo, donde determinan la mejor ubicación para cada carga de trabajo basada en factores como el costo, el rendimiento, el ciclo de vida, el cumplimiento y los requisitos comerciales. Esto garantiza que cada carga de trabajo se ejecute en un entorno que se adapte de forma óptima a sus necesidades específicas.

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Cargas de trabajo frente a aplicaciones 

El término "carga de trabajo" se utiliza a menudo indistintamente con "aplicación". Si bien tanto las cargas de trabajo como las aplicaciones están interconectadas y son componentes integrales de cualquier infraestructura de TI (y las aplicaciones pueden considerarse cargas de trabajo), sirven para propósitos bastante diferentes.  

Las aplicaciones son programas o grupos de programas, diseñados para ayudar a los usuarios finales a realizar tareas específicas y satisfacer ciertas necesidades comerciales. Las cargas de trabajo se refieren a las demandas de procesamiento de esas tareas. En otras palabras, las cargas de trabajo alimentan las aplicaciones (o partes de ellas). Sin embargo, es importante tener en cuenta que una carga de trabajo no es necesariamente exclusiva para una sola aplicación. Muchas cargas de trabajo realizan tareas en todas las aplicaciones.  

Además, los ciclos de vida de las aplicaciones tienden a cambiar cuando las necesidades cambian o cuando surgen tecnologías más avanzadas. Las cargas de trabajo, por otro lado, cambian en función de factores de infraestructura, como el rendimiento del sistema, el tráfico de usuarios, la asignación de recursos y las necesidades de procesamiento.  

Tipos de cargas de trabajo

Como se indicó, el uso de cargas de trabajo puede ser tan simple como ejecutar una sola aplicación o tan sofisticado como ejecutar un ecosistema de aplicaciones conectadas, con muchas variaciones intermedios. Por lo tanto, el despliegue exitoso de la carga de trabajo puede requerir el uso de varios tipos de cargas de trabajo.

Algunos tipos clave de cargas de trabajo incluyen:

Cargas de trabajo transaccionales

Las cargas de trabajo transaccionales implican la interacción del usuario en tiempo real, normalmente en forma de numerosas transacciones breves en línea. El despliegue de cargas de trabajo transaccionales requiere sistemas que puedan manejar múltiples usuarios simultáneos y proporcionar respuestas rápidas y consistentes, por lo que se usan comúnmente en sitios de comercio electrónico para administrar compras, pagos, búsquedas de productos y más.

Cargas de trabajo por lotes

Las cargas de trabajo por lotes son trabajos no interactivos que se procesan de forma masiva, a menudo secuencialmente. Debido a que requieren una potencia de procesamiento sustancial, las cargas de trabajo por lotes son comunes en entornos que procesan grandes volúmenes de datos (por ejemplo, nóminas, facturación, modelado meteorológico, etc.) y, a menudo, se ejecutan durante las horas de menor actividad para evitar interferencias con cargas de trabajo interactivas o transaccionales. Estas cargas de trabajo también tienden a requerir procesamiento paralelo, donde las tareas se dividen en subtareas más pequeñas y se ejecutan simultáneamente en varios servidores y procesadores.

Cargas de trabajo analíticas

Las cargas de trabajo analíticas se caracterizan por consultas complejas que se ejecutan en grandes conjuntos de datos. A diferencia de las cargas de trabajo transaccionales, que implican transacciones pequeñas y simples, estas cargas de trabajo realizan análisis de datos en profundidad, a menudo aprovechando la inteligencia artificial y el aprendizaje automático, para identificar tendencias, relaciones y conocimientos. Debido a su alto rendimiento de datos, las cargas de trabajo analíticas se utilizan comúnmente para el almacenamiento de datos y el análisis de big data.     

Cargas de trabajo de base de datos

La mayoría de las aplicaciones empresariales dependen de bases de datos fundamentales para funcionar. Si una base de datos funciona mal, creará cuellos de botella para las aplicaciones que la utilizan. Las cargas de trabajo de base de datos ayudan a solucionar estos problemas. Las cargas de trabajo de la base de datos se ajustan para acelerar y optimizar la funcionalidad de búsqueda para las demás aplicaciones que dependen de una base de datos. También permiten a los equipos analizar métricas como el uso de memoria/CPU, el rendimiento de entrada-salida (E/S) y las tasas de ejecución de consultas. 

Cargas de trabajo de computación de alto rendimiento (HPC)

Las cargas de trabajo de HPC ejecutan simulaciones complejas o cálculos matemáticos que requieren una potencia informática significativa. Por ejemplo, un equipo de investigación meteorológica podría ejecutar una simulación de patrones climáticos relacionados con El Niño. Al igual que las cargas de trabajo por lotes, las cargas de trabajo HPC tienden a tener altos niveles de paralelismo.

Cargas de trabajo de prueba/desarrollo

Cuando los equipos están en el proceso de desarrollo y prueba de software, a menudo dependen de cargas de trabajo de prueba/desarrollo, que manejan tareas como compilar código, ejecutar pruebas unitarias y realizar pruebas de carga. Al igual que el propio proceso de desarrollo, las cargas de trabajo de prueba/desarrollo pueden ser impredecibles y pueden requerir que los desarrolladores aprovisionen y desaprovisionen rápidamente los recursos a medida que cambian las necesidades.

Cargas de trabajo en tiempo real

Estas cargas de trabajo suelen ser críticas en entornos de TI que requieren un procesamiento de datos en tiempo real y ultrarrápido para ofrecer resultados inmediatos, como las aplicaciones de negociación de acciones, los servicios de streaming de video y las plataformas de apuestas deportivas.  

Cargas de trabajo híbridas

Los entornos de TI se han vuelto cada vez más complejos y requieren herramientas y recursos que puedan manejar una amplia gama de tareas, a menudo simultáneamente. Aquí es donde las cargas de trabajo híbridas, que combinan elementos de diferentes tipos de cargas de trabajo, se convierten en un verdadero activo.

Un ejemplo de una carga de trabajo híbrida es una aplicación de análisis en tiempo real que procesa los datos entrantes con cargas de trabajo transaccionales, ejecuta consultas complejas sobre los datos con cargas de trabajo analíticas y genera informes utilizando cargas de trabajo por lotes.  

Estados de carga de trabajo y patrones de uso

El surgimiento de la computación en la nube durante la última década ha impulsado el desarrollo de nuevos tipos de cargas de trabajo, incluidos software como servicio (SaaS), aplicaciones basadas en contenedores y microservicios, máquinas virtuales y computación sin servidor. Las empresas incluso están explorando casos de uso para cargas de trabajo de IA generativa (GenAI).2 Independientemente del tipo, las cargas de trabajo también se pueden clasificar por su estado (es decir, con o sin estado) y, en el caso de las cargas de trabajo en la nube, por sus patrones de uso (es decir, estáticos o dinámicos). 

Cargas de trabajo con estado

Las cargas de trabajo con estado deben conservar la información y el estado de una sesión a otra, por lo que "recuerdan" los datos de las interacciones anteriores. Con una aplicación con estado, si un usuario cierra sesión y luego vuelve a iniciarla, la aplicación recuerda su información y actividad. Los sistemas de bases de datos, donde los datos permanecen incluso después de finalizar la sesión, son excelentes ejemplos de cargas de trabajo con estado.

Cargas de trabajo sin estado

Estas cargas de trabajo no guardan los datos del usuario para la siguiente sesión del usuario. Cada sesión se ejecuta como una nueva interacción y las respuestas son independientes de los datos del usuario anterior. Las cargas de trabajo sin estado pueden simplificar el diseño de aplicaciones, ya que los desarrolladores no necesitan administrar la información estatal, pero también pueden hacer que la personalización de la experiencia del usuario sea más compleja. 

Cargas de trabajo estáticas

Las cargas de trabajo estáticas utilizan una cantidad relativamente constante de recursos informáticos durante largos períodos de tiempo y en un cronograma constante.

Cargas de trabajo dinámicas

Las cargas de trabajo dinámicas, también llamadas cargas de trabajo temporales, ajustan y configuran los recursos informáticos en función de la demanda de computación.

Cargas de trabajo locales frente a cargas de trabajo en la nube pública

A medida que crece la adopción de la computación en la nube, las prácticas de gestión de cargas de trabajo cambian en especie. Las empresas modernas suelen utilizar una combinación de centros de datos locales tradicionales e infraestructuras de nube para administrar sus cargas de trabajo de manera eficiente. Las cargas de trabajo locales se ejecutan en la propia infraestructura de hardware de una organización, alojadas localmente en las instalaciones de la organización. Las cargas de trabajo basadas en la nube pública se ejecutan en servidores administrados por un proveedor de servicios en la nube (CSP) de terceros y se encuentran fuera del sitio, a menudo en varias ubicaciones en todo el mundo. Ambas infraestructuras ofrecen ventajas para administrar las cargas de trabajo empresariales. 

Las cargas de trabajo en las instalaciones proporcionan:

Personalización

Con las soluciones locales, las organizaciones tienen un control completo sobre sus cargas de trabajo. Esto incluye la capacidad de elegir y personalizar todo el hardware y software, lo cual es particularmente beneficioso para las organizaciones con necesidades de TI que no se satisfacen fácilmente con las ofertas estándar en la nube.

Seguridad y cumplimiento

Las soluciones locales pueden ofrecer mayor seguridad y control de cumplimiento, especialmente para organizaciones de industrias o regiones con estrictos requisitos de soberanía de datos y procesos de auditoría. Debido a que los datos se almacenan localmente, en lugar de en un entorno de nube compartido, es más fácil aplicar protocolos de seguridad estrictos y controlar el acceso a los datos de cada miembro del equipo.

Además, algunas regulaciones requieren que los datos se almacenen dentro de ciertos límites geográficos, y las empresas pueden garantizar más fácilmente el cumplimiento del almacenamiento con las cargas de trabajo locales.

Costos predecibles

Si bien los costos iniciales de la infraestructura local pueden ser bastante elevados, los costos continuos de mantenimiento de las cargas de trabajo en el sitio son relativamente estables y más fáciles de planificar. Si una organización tiene el capital para invertir y espera que sus necesidades se mantengan constantes a largo plazo, las cargas de trabajo locales pueden ser una opción financieramente sólida. 

Ejecución rápida

En algunos casos, las cargas de trabajo locales funcionan mejor que las cargas de trabajo basadas en la nube. Con la infraestructura local, los datos no tienen que salir de la red local, lo que se traduce en tiempos de procesamiento más rápidos y minimiza los problemas de latencia que pueden causar cuellos de botella en el rendimiento. 

Acceso sin conexión

Se puede acceder a las cargas de trabajo en el sitio incluso cuando la conectividad a Internet es inestable o está temporalmente ausente. La disponibilidad de aplicaciones sin conexión puede ser una ventaja significativa para las empresas en regiones con una infraestructura de Internet deficiente o para entornos que requieren acceso a las aplicaciones las 24 horas, los 7 días de la semana.

Las cargas de trabajo basadas en la nube pública, por otro lado, proporcionan:

Precios de pago por uso

Las cargas de trabajo en la nube suelen seguir un modelo de gasto operativo, en el que los usuarios pagan solo por los recursos que utilizan, a medida que los utilizan. Esto puede hacer que la computación en la nube sea un punto de entrada más rentable para la gestión de cargas de trabajo, especialmente para pequeñas empresas y empresas emergentes. 

Escalabilidad

Los proveedores de la nube disponen de enormes recursos que pueden asignarse y desasignarse a demanda, lo que permite a las organizaciones escalar fácilmente las cargas de trabajo en respuesta a los cambios en la demanda de recursos.

Mantenimiento de terceros

Aunque la organización sigue siendo responsable de administrar y proteger sus propias aplicaciones y datos, las cargas de trabajo basadas en la nube ponen en manos muchas tareas de mantenimiento (por ejemplo, reparaciones de hardware, actualizaciones de software, parches de seguridad, etc.).  

Recuperación ante desastres

Los servicios en nube suelen incluir funciones de recuperación ante desastres, así como redundancias de infraestructura, para garantizar la disponibilidad de la carga de trabajo incluso cuando fallan los servidores o los centros de datos.

Innovación acelerada

Las cargas de trabajo en la nube se pueden ejecutar y ajustar rápidamente, lo que permite una innovación más rápida y brinda a las empresas basadas en la nube una ventaja competitiva. Con las plataformas en la nube, las organizaciones pueden implementar nuevas aplicaciones y servicios en cuestión de minutos, mientras que hacerlo en las instalaciones puede tardar semanas o meses.

Muchas empresas optan por utilizar nubes privadas (también conocidas como nubes corporativas), que brindan una combinación de ciertos beneficios que ofrecen las arquitecturas de nube pública y local.

Independientemente de si una empresa elige cargas de trabajo locales o basadas en la nube pública (o una combinación de ambas), el uso y la gestión de las cargas de trabajo de forma eficaz pueden mejorar la toma de decisiones de la organización, así como la eficiencia, el rendimiento y la rentabilidad generales de las infraestructuras de TI empresariales. 

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Notas de pie de página

Las empresas esperan un cambio continuo del legado local a la combinación de lugares modernos (el enlace reside fuera de ibm.com), S&P Global Market Intelligence, 27 de marzo de 2023.

Perspectiva de análisis de mercado: cargas de trabajo de infraestructura empresarial mundial 2023 (el enlace se encuentra fuera de ibm.com), IDC, septiembre de 2023.