Cuando despliegas una aplicación en un servidor o VPS suele surgir la pregunta: cuántos cores de CPU y cuánta RAM asignar y si conviene escalar vertical u horizontalmente. No adivines a ciegas, sigue un flujo paso a paso para que el ajuste sea medible, no desperdicies recursos y el escalado sea más suave.
1. Empezar por la línea base. No asignes 8 cores o 16 GB de entrada. Comienza con recursos modestos, por ejemplo 1 2 cores y 2 4 GB RAM. Desde una base pequeña es más fácil detectar cuellos de botella y medir la eficiencia real de la aplicación. Si desde pequeño ya consume mucho, hay que optimizar.
2. Afinar a nivel de aplicación antes de escalar. Comprueba que tu aplicación use correctamente los recursos. Revisiones clave: pool de hilos y concurrencia no exceder el número de cores, connection pool de base de datos ajustado a valores razonables como 10 20 en lugar de 100 , revisar fugas de memoria y evitar acumular datos innecesarios en RAM, implementar caching y optimizar queries pesadas.
3. Volver a probar y localizar cuellos de botella. Realiza pruebas de carga con herramientas como wrk k6 o ab y registra RPS requests per second uso de CPU uso de RAM y latencias p95 p99. Si la CPU está al máximo pero la RAM sobra necesitas más cores o optimización CPU. Si la RAM se agota y la CPU está tranquila necesitas más RAM o corregir uso de memoria. Objetivo ideal: CPU y RAM usadas establemente entre 60 y 75 por ciento.
4. Definir el perfil del contenedor. Con los resultados establece la configuración por contenedor. Ejemplo 2 cores y 4 GB RAM permiten estabilizarse a 200 RPS. Ese será el perfil oficial de tu aplicación.
5. Calcular la cantidad necesaria para escalar. Capacidad objetivo dividido RPS por contenedor = número de contenedores. Ejemplo objetivo 1200 RPS dividido 200 RPS por contenedor = 6 contenedores.
6. Estrategia de escalado: horizontal sobre vertical. Es preferible añadir contenedores adicionales scale out en lugar de crear un contenedor gigantesco scale up. Ventajas: distribución de carga redundancia y mejor compatibilidad con auto scaling.
7. Automatización con HPA en Kubernetes. Si trabajas en Kubernetes usa Horizontal Pod Autoscaler con reglas simples como min pods 3 max pods 10 escalar cuando CPU > 70 por ciento reducir cuando CPU < 40 por ciento. También puedes usar métricas personalizadas como RPS latencia o longitud de colas para políticas más precisas.
8. Monitorización y alertas. Implementa monitorización con Prometheus y visualizaciones en Grafana y usa cAdvisor node_exporter para métricas de recurso y Alertmanager para notificaciones cuando CPU RAM o latencia excedan umbrales.
Resumen del flujo sano: empezar pequeño realizar pruebas de carga ajustar la aplicación para eficiencia de CPU y RAM volver a probar identificar cuellos de botella fijar el perfil de contenedor calcular número de contenedores preferir scale out con HPA y monitorizar continuamente para ajustar según cambie la carga.
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