¿Qué plataformas utilizar para conseguir un alto nivel de Self-Healing?

¡Muy buenas!

Software Defined Datacenter, Humanless o Cloud Computing, son conceptos definidos por varias tecnologías y culturas o «formas de hacer».

Hoy quiero hablaros de una de estas características (la que nos dejará dormir por las noches), el Self-Healing, en gran parte, relacionado con otro concepto, el de resiliencia.

Sin adentrarnos en tecnologías de IA o Machine Learning, el Self-Healing o auto-remediación que se puede alcanzar en una infraestructura, lo entendemos basado en tres pilares:

• · Medición
• · Automatización
• · Remediación

La magia del Self-Healing está en cómo integrar estos tres pilares para sacarles el mejor partido y así conseguir, un alto nivel de Self-Healing.

Existen muchas herramientas que nos permiten trabajar en cada uno de estos pilares. Qué herramientas escoger, dependerá de ciertas características:

1 – ACCESO PROGRAMÁTICO:

Estas herramientas han de hablar entre sí. No sólo eso, sino que también deberían poder controlar (remediar) los elementos de nuestro entorno.

2 – FLEXIBILIDAD DE INTEGRACIÓN CON LOS OTROS PILARES, INDEPENDIENTEMENTE DEL FABRICANTE:

Buscamos escapar de soluciones que limiten nuestra capacidad de elección. Por ello, sin necesariamente descartar un stack que lo haga todo, nos interesará una solución que nos permita trabajar de forma modular y con la mayor independencia a vendor lock-ins posible.

3 – CON QUÉ NOS SENTIMOS CÓMODOS O QUÉ COSAS YA HAY DESPLEGADAS EN NUESTRO ENTORNO:

Si nuestras herramientas ya pueden trabajar de forma programática y se pueden integrar entre ellas y además con los elementos de nuestro entorno, ya tenemos gran parte del trabajo hecho. Ahora sólo quedará «orquestar» los workflows para conseguir la funcionalidad de self-healing. No hace falta cambiar de herramienta en función de lo que nos presente un fabricante o reseller, si la herramienta que usamos actualmente ya se ajusta a la solución que buscamos.

Dicho esto, este tipo de proyectos es una buena oportunidad para reevaluar las herramientas que hay en uso actualmente, ya que tal vez hayan opciones que puedan funcionar mejor en nuestro entorno.

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Os quiero enseñar con un ejemplo este tipo de integración en un caso práctico. Para ello y basándonos en los pilares que he comentado, utilizaré las siguientes herramientas:

· Medición -> Elastic Stack
· Automatización -> Python/Ansible
· Remediación -> Ansible

Todas las herramientas usadas en este ejemplo son gratuitas (de ahí que usemos Python y no los walkers que vienen con el x-pack de Elastic Stack) y de código abierto.

Este hecho facilita su adopción ya que el coste de ‘comenzar a rodar’ es muy bajo, aunque es recomendable que de coger entidad y relevancia en nuestro entorno en producción, se opte por contar con el soporte de los fabricantes.

Te invito a visualizar el siguiente video donde muestro este ejemplo:

¿Y vosotros? ¿Habéis implantado o estáis pensando en implantar este tipo de soluciones?

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Espero que os haya parecido interesante el video blog post y, si tenéis cualquier pregunta o me queráis comentar alguna cosa, no dudéis en escribirme a info@essiprojects.com

¡Hasta la próxima!

Essi Projects