Introducción
En este artículo repaso las dificultades técnicas a las que se enfrenta cualquiera que intente resolver el problema de las aplicaciones SaaS distribuidas de baja latencia. Y cómo se pueden mitigar, hasta cierto punto.
Los criterios de éxito son aplicaciones con estado, con la menor latencia posible compartida entre un grupo de usuarios geográficamente cercanos. La aplicación debe estar alojada por el proveedor del SaaS, por dos razones: la validación de los cálculos por parte del proveedor y la alta disponibilidad para todos los participantes.
El problema
Como te imaginarás, hoy este problema se aborda de varias maneras: usando proveedores de nube para el cómputo en algunas zonas densamente pobladas, Content Delivery Networks para extender la conexión a ubicaciones más remotas y sitios on-premises en lugares que los proveedores de nube no cubren.
Sin embargo, conectar y gestionar todo este sistema en conjunto es una operación compleja que solo las empresas más grandes, como Valve, se animan a asumir. Eso podría cambiar pronto, y te cuento por qué.
Networking
La limitación dura para los usuarios de aplicaciones de baja latencia son las redes físicas. Y aunque las CDNs son excelentes para ofrecer conexiones entre distintos proveedores, los usuarios siguen prácticamente solos: cada salto de tráfico suma latencia y los aleja de una experiencia de alta calidad. Es una limitación dura: en algunas regiones geográficas, solo los nuevos proyectos de infraestructura terrestre y submarina pueden resolver estos problemas. Tecnologías disruptivas como Starlink ofrecen conectividad en zonas mucho más remotas, pero su latencia sigue siendo prohibitiva para aplicaciones de baja latencia.
La limitación blanda es una tarea concreta: interconectar el tráfico entre distintos Cloud Providers, CDNs y hardware. Esta limitación ya se superó y está disponible de forma abierta.
Cómputo y aprovisionamiento
Para superar la limitación dura de la velocidad y la conectividad de red, hay que aprovisionar el alojamiento de las aplicaciones SaaS lo más cerca posible de los usuarios. Eso tiene un costo y abre la pregunta de cómo controlar esa infraestructura.
Una solución universal sería un cluster de Kubernetes con nodos distribuidos en muchas ubicaciones. Según estos benchmarks, los contenedores se ejecutaron apenas un 0,12 % más lento que los procesos nativos.
Para aprovisionar nodos bajo demanda tendrías que operar una solución de infraestructura como Terraform, capaz de invocar las APIs de los Cloud Providers (AWS, GCP, Azure), de los data centers con VMware y de otros hipervisores. Buena parte del trabajo se iría en mantener esa solución.
Gestión y facturación
El avance que lograron los Cloud Providers, y que hoy damos por sentado, es el modelo Pay-As-You-Go. Puedes empezar a usar una máquina virtual en AWS apenas registras tu tarjeta de crédito. Sin compromisos.
Sin embargo, muchos data centers clásicos todavía están agarrando ritmo para aprovisionar sus entornos en línea mediante herramientas de nube privada. Uno de los grandes obstáculos es el rendimiento de esas máquinas y la medición de la relación costo-beneficio. De todos modos, correr un piloto siempre es la mejor forma de obtener un benchmark específico para tu workload.
En definitiva, el aprovisionamiento bajo demanda y la capacidad Spot a nivel mundial son el mayor obstáculo para lograr aplicaciones de baja latencia verdaderamente masivas. Como las economías de escala de los grandes proveedores de nube siguen al dinero, las capacidades históricas ya están en los lugares correctos. Aunque muchos equipos están trabajando en soluciones de baja latencia, es solo cuestión de tiempo para que surja un estándar de aprovisionamiento de cómputo que se imponga, tal como Kubernetes ya se impuso en la gestión de la infraestructura de cómputo.
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