Menu

EN | ES

4 indicadores para determinar cuándo migrar a Atlassian Data Center

Guillermo Montoya
17-dic-2020 10:20:00

Para muchos de nuestros clientes llega un momento con Jira, Confluence, y/o Jira Service Management en el que Server o un entorno federado ya no son suficientes en términos de la disponibilidad y el rendimiento que proporcionan; es por ello que recopilamos los siguientes indicadores que te ayudarán a tomar la decisión y determinar cuándo migrar a Atlassian Data Center en el momento adecuado.

¿Cuándo migrar a Atlassian Data Center? Según crecen las herramientas Atlassian dentro de una organización, se vuelven críticas para el éxito de todos los equipos. A esta situación Atlassian la denomina como el “punto de inflexión” para migrar a un entorno activo-activo en clúster que proporcione alta disponibilidad y soporte rendimiento a escala.

Por ello, a continuación te ofrecemos tres indicadores importantes que evidencian que la opción On Premise ya no se ajusta a las necesidades de tu organización, sobretodo si estás considerando migrar a Data Center.

Es muy probable que actualmente no cumplas con estos criterios. Sin embargo, si a futuro tienes planes de crecimiento, es importante considerar prepararte ahora.

1. Cantidad de usuarios

Considera cuántos usuarios están accediendo a tus aplicaciones Atlassian cada día. ¿Estás acercándote a los 500? Hemos descubierto que el punto de inflexión para los clientes de Jira Software, Confluence y Bitbucket que necesitan estabilidad tiende a estar entre los 500 y los 1000 usuarios.

Según crece el equipo de desarrollo, sus repositorios crecen junto a ellos. Para equipos distribuidos, esto puede significar tiempos de clonado más lentos entre la instancia principal y el equipo remoto. Para reducir esta molestia, Bitbucket Data Center permite replicación inteligente que hace copias de sólo lectura de repositorios disponibles en una réplica cercana en una ubicación remota. Las réplicas pueden reducir los tiempos de clonado y de obtención de horas a minutos, permitiendo que los usuarios obtengan lo que necesitan más rápidamente.

De hecho, en torno al 45% de los clientes Data Center migran a esta opción en el nivel de los 500 a 1000 usuarios, en lo relativo a Jira Service Management, el 50% de los clientes de Data Center migran en el nivel de los 50 agentes.

2. ¿El rendimiento de tus herramientas Atlassian es aceptable u óptimo?

Para los clientes con instancias grandes, la degradación del rendimiento ocurre normalmente cuando el uso concurrente aumenta, bajo alta carga o en horas punta, generando tiempos de respuesta más lentos y frustrando al usuario.

Para minimizar las molestias a los usuarios, los administradores de sistemas buscan soluciones a este problema que muchas compañías globales experimentan cuando múltiples ubicaciones geográficas se conectan a la vez. Ejemplo de ello, la misma Atlassian, que solía experimentar este mismo problema: coincidían cientos de usuarios conectados a un mismo sistema en las oficinas de San Francisco y Austin en horas de la tarde, y los usuarios de Sidney cuando los equipos comenzaban su jornada, así trabajaban con páginas de carga muy lenta y breves desconexiones del sistema. No obstante, si además del uso concurrente, añadimos otras tareas de ejecución, como las llamadas a APIs y consultas, esto no hará más que incrementar los problemas de rendimiento.

El Data Center de Atlassian distribuye la carga dirigiendo ciertos tipos de tráfico hacia ciertos nodos en tu clúster. Esto te permite compartimentar recursos para asegurar que todas tus peticiones mantienen el mejor rendimiento posible. Por ejemplo, podrías dirigir todo tu tráfico de APIs a un nodo específico (o un número de nodos). De esta manera, tu tráfico normal de usuarios nunca se ve ralentizado por trabajos de APIs en curso.

Si quieres aprender más sobre el Data Center de Atlassian, te recomendamos ver esta charla en la que Charlie, Profesional Certificado por Atlassian del equipo de DEISER ofreció un tiempo atrás sobre todo lo que debes saber sobre esta opción:

 

3. El sistema no está disponible...

Típicamente las dos causas principales que generan falta de disponibilidad del sistema (downtime) son los problemas que generan las herramientas de software, Jira en este caso, y los problemas del Server. Cuando el software genera problemas, esto suele ser el resultado de errores de la Máquina Virtual Java (JVM), y el más común de ellos es la sobrecarga de pila, que ocurre cuando la memoria dedicada en el servidor para ejecutar la aplicación se satura y provoca que el software falle, otro problema común es la falla cuando la conexión a la base de datos se sobrecarga de peticiones.

Los problemas de la opción On Premise o Server, puede variar, desde fallos de un mantenimiento planificado a mejoras/instalaciones no planificadas de recursos como CPU, RAM, o almacenamiento en disco saturados, ocasionando que el sistema se sature y se corte el servicio.

Sea cual sea la causa del corte, el resultado será la pérdida de productividad de cientos o miles de empleados que no podrán trabajar. Estos costes se pueden contabilizar rápidamente respondiendo dos preguntas:

  1. ¿Cuántas personas de tu organización dependen de Jira Software, Bitbucket, Confluence o Jira Service Management para realizar su trabajo?

  2. Potencialmente ¿Cuál es el coste equivalente a una hora de inactividad en costo de oportunidad perdido por hora?

En 2014, tuvimos 55 cortes y en 2015 los redujimos a 7 aplicando lecciones de escalabilidad. Ahora con JIRA Software Data Center, no hemos experimentado un solo corte no planeado en 2016, todo ello a la vez que nuestro uso ha seguido creciendo.

- Mike Damman, Arquitecto de Conocimiento en Cerner.

 

4. Administración del sistema

Proporcionar acceso a software en estado crítico no es una tarea fácil. Utilizar un servidor único o un entorno federado puede funcionarte hoy, pero piensa en la complejidad añadida cuando el servidor único se sobrecargue o los servidores federados no trabajen conjuntamente de la manera que esperabas.

El Data Center Atlassian tiene como objetivo hacer tu trabajo más eficiente y liberarte de todo estrés posible, dándote todas las herramientas que necesitas para mantener el rendimiento y la disponibilidad que necesitas para gestionar el crecimiento, queremos ayudarte a maximizar el resultado de tu esfuerzo.

¿Cuánto cuesta que tu sistema se caiga?

Asumamos que a toda hora tienes 500 ingenieros trabajando en Bitbucket, y el sistema se cae durante una hora sin poder hacer ningún commit o pull request. Todo el trabajo y la productividad se detendrá. Según el salario promedio para un Ingeniero de Software en los Estados Unidos, estarás afrontando un coste de unos $22.000 solo por salarios. Por no mencionar costes indirectos adicionales como la productividad y el impacto general en el negocio.

El Data Center de Atlassian reduce significativamente este riesgo, ya que si un servidor de tu clúster se cae, los otros reciben la carga, y en vez de tener la productividad detenida hasta que el servidor vuelva a estar disponible, el tráfico es redirigido a un servidor activo y el negocio continuará normalmente.

La única solución de recuperación en caso de desastres está disponible con Atlassian Data Center, como sea el caso, puedes aprender más en la documentación de Atlassian, también puedes contactarnos, te podemos guiar en todo lo que necesites en tu proceso de migración de Atlassian Server a Atlassian Data Center (o a Cloud, si es más adecuado para tus necesidades). Esperamos por ti, con gusto te ayudaremos. 

Cuatro indicadores para determinar cuándo migrar a Atlassian Data Center

¿Es el Data Center de Atlassian la opción necesitas?

En febrero del 2021 Atlassian comenzará a descontinuar la opción Server y seguramente no tengas claro si Data Center, Cloud o Cloud Enterprise es la opción que mejor se adapta a las necesidades.

Si buscas asistencia, escríbenos, con gusto cualquiera de nuestros profesionales certificados por Atlassian te ofrecerán la respuesta que necesitas con cualquier herramienta y/o app de Atlassian.

CONTACTA CON NUESTRO EQUIPO

You May Also Like

These Stories on Jira Software

No Comments Yet

Let us know what you think

Subscribe by Email