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Optimiza tus apps usando Google App Engine
martes, 10 de junio de 2014
Una plataforma avanzada como
Google App Engine
presenta varias diferencias al momento de poner a punto una aplicación. Hoy
Hernán Liendo
,
Google Developer Expert de Cloud Platform
, co-fundador y CTO de
ZupCat
, habla de estas diferencias basándose en su experiencia haciendo hosting de juegos masivos.
En primer lugar, la motivación es diferente cuando ponemos a punto una app en una infraestructura tradicional ya que el resultado puede hacer que funcione o no.
Google App Engine es una plataforma con auto-escalabilidad por lo que puede tomar recursos virtualmente sin límites. En este caso
la principal motivación es reducir los costos de hosting
.
El
modelo
Platform as a Service
(PaaS) es superior al modelo
Infrastructure as a Service
(IaaS) en el sentido de que
no debemos lidiar con ajustes de parámetros de bajo nivel
, que en general tienen relación con el desempeño de una aplicación.
En experiencias pasadas con IaaS acabé haciendo
búsquedas binarias
hasta encontrar valores de configuración óptimos sobre diferentes muestras de procesamiento. Este esfuerzo requería lidiar con aspectos como:
parámetros del kernel, drivers, buffers, pools, caches, sistema operativo, networking, procesos, firewalls, routers, parámetros del filesystem, application servers, clusters, threads, colas, workers, base de datos, memoria, etc.
La buena noticia es que, no sólo no necesitamos lidiar con todos ellos sino que, además, la mayor parte de la configuración de desempeño de Google App Engine se reduce a esta pantalla:
Mi recomendación es dejar todos estos parámetros en sus valores por defecto.
En relación al ajuste del software de aplicación, hay que seguir los principios asociados a los
atributos de calidad software
como en toda pieza de software.
Pero con Google App Engine además
es particularmente importante controlar de cerca las invocaciones a las APIs que Google ofrece
. Y esto se debe a que
la mayoría de las llamadas a estas APIs tienen relación con consumo de recursos en red y al sistema de facturación de la plataforma.
Google tiene una herramienta llamada
AppStats
, que permite
monitorear y poner a punto las llamadas a APIs de Google App Engine
. Para ello intercepta cada una de las llamadas a estas APIs y almacena el llamado y tiempo de procesamiento en
MemCache
con el objetivo de generar estadísticas de uso.
El resultado puede visualizarse en una página web dinámica donde se detallan los últimos 1,000 requests efectuados. Se podrá ver la información ordenada por
request
de negocio (por ejemplo
https://miapp.appspost.com/miServicio
) y también ordenada por método específico de un API (por ejemplo:
datastore.Put()
)
En ambos casos veremos la cantidad de invocaciones que fueron efectuadas y el tiempo que tomaron.También es posible visualizar una línea de tiempo que indica las llamadas efectuadas por un servicio:
Esto
nos permite encontrar resultados no deseados
, como más llamadas de las esperadas, así como oportunidades para uso de MemCache, para uso de asincronismo o
refactoring de código
.
Los pasos necesarios para configurar AppStats se encuentran en el sitio oficial de
Google App Engine
pero es importante mencionar que es también necesario incluir varios jars como indica
este foro
.
Este post ha sido elaborado por
Hernán Liendo
,
GDE Cloud Platform
,
profesor universitario y co-fundador y CTO de
ZupCat
,
donde coordina los esfuerzos de ingeniería para desarrollar juegos masivos free-to-play.
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