Ainda precisamos de capacity planning em cloud?

O assunto Coud
Computing ainda gera muito debate. Em um recente evento, me perguntaram
se uma empresa que usa nuvens públicas ainda precisaria fazer planejamento
de capacidade, uma vez que, em tese, os recursos computacionais disponíveis
passariam a ser inesgotáveis. Quando for necessário mais recursos,
disse a pessoa, bastaria solicitar seu provisionamento ao provedor da
nuvem. 

Mas vamos
pensar um pouco. Vamos imaginar que um provedor de cloud seja como uma
empresa de utilities, como uma operadora de celular. Em tese,
basta irmos a uma loja da operadora e comprar uma linha. É verdade,
mas volta e meia somos desagradavelmente surpreendidos com problemas
de sobrecarga, o que nos gera diversos inconvenientes, como falhas ou
interrupções na ligação. Nem sempre é possível a uma operadora manter
uma capacidade maior que a demanda. Existem momentos e locais em que
a demanda é maior que a capacidade. 

Voltemos ao
provedor de cloud. Ele tem que fazer um grande investimento para criar
seus data centers e obviamente que precisa recuperar seu investimento
e gerar lucratividade. Pode acontecer que em determinadas situações
o provedor não tenha capacidade suficiente para acomodar mais pedidos
e para manter o mesmo nível de serviço. Para garantir sempre um atendimento
instantâneo, ele teria que sustentar uma capacidade em excesso (overprovisioning),
o que, convenhamos, é bastante custoso. Na prática, ele vai provavelmente
operar como outros provedores de serviços comumente operam, que é
vender mais do que a capacidade suportada, esperando que nem todos a
requisitem ao mesmo tempo. Quem faz isso constantemente são empresas
aéreas, com sua prática de overbooking.  

Existe um agravante.
Recursos computacionais como servidores e storage podem ser rapidamente
adquiridos pelo provedor para atender a uma demanda crescente,
mas largura de banda de rede é muito mais demorada para ser ampliada.
É um gargalo em potencial. 

Assim, os recursos
não são infinitos. Os provedores precisam fazer estudos de planejamento
de capacidade para definir que capacidades poderão ofertar ao mercado.
E quanto aos usuários? Bem, a empresa que vai usar clouds públicas
deve estimar quanto de recursos serão necessários, inclusive para
fazer as contas de quanto terão que pagar. O custo de hora de servidor
virtual é barato, mas os custos de transmissão de dados tendem a ser
bem mais caros.  

Além disso,
à medida que os modelos de serviços de cloud evoluem, novas modalidades
de pagamento surgem, e o planejamento de capacidade ajuda a identificar
qual seria a melhor opção. Não é difícil imaginar, no futuro, vermos
o mercado de provedores de clouds públicas ofertando recursos com preços
diferenciados, de acordo com o período do dia ou do mês. Aliás, já
vemos alguns primeiros exemplos dessa prática, como o modelo spot
pricing da Amazon. Nesse modelo, você faz um leilão para usar
recursos ociosos da nuvem da Amazon. Imagine que você queira pagar
até 1 dólar por hora de servidor. A Amazon flutua o preço de hora de
servidor de acordo com a demanda. Vamos supor que o preço de hora de
servidor esteja, em determinado momento, a 75 centavos de dólar. Nesse
momento, a Amazon verifica quais usuários querem participar do leilão
e quais deles oferecem preços de 75 centavos ou acima. Como vocÇe definiu
que pagaria até um dólar, você é um candidato a participar do leilão
e, eventualmente, sua máquina virtual é selecionada e alocada. Ela fica
operando até que o preço de hora do servidor suba (pelo aumento da demanda)
e seu preço de até um dólar fica abaixo do valor. Nesse momento, o
seu servidor virtual é colocado em stand by. Claro que nem todas
aplicações podem usufruir dessa funcionalidade. Temos, portanto, mais
uma atividade que necessita de estudos de planejamento de capacidade.
Para maiores detalhes do modelo spot pricing vejam http://aws.amazon.com/ec2/spot-instances/. 

A que conclusão
chegamos? Planejamento de capacidade ainda é necessário. Ao usar uma
nuvem pública, você não faz estudos para adquirir computadores físicos,
mas deve planejar quanto de recursos computacionais demanda e estimar
quanto custarão esses recursos virtuais. E se vale a pena pagar por
eles…