Create the firewall rule
/ 100
En este lab práctico, leerás sobre algunos casos del mundo real, recrearás entornos y trabajarás para mejorar el rendimiento de algunas redes problemáticas.
Sería divertido intentar comparar las diferentes instancias entre sí, como el caso de uso de solución de problemas, de manera que puedas comprobar los resultados y familiarizarte con los pasos utilizados para mejorar el rendimiento de tus propios sistemas.
Este lab se adaptó de entradas de blog realizadas por Colt McAnlis: Core Count and the Egress problem y Internal IP vs External IP. Colt escribe sobre el rendimiento de redes de Google Cloud en Medium.
Lee estas instrucciones. Los labs cuentan con un temporizador que no se puede pausar. El temporizador, que comienza a funcionar cuando haces clic en Comenzar lab, indica por cuánto tiempo tendrás a tu disposición los recursos de Google Cloud.
Este lab práctico te permitirá realizar las actividades correspondientes en un entorno de nube real, no en uno de simulación o demostración. Para ello, se te proporcionan credenciales temporales nuevas que utilizarás para acceder a Google Cloud durante todo el lab.
Para completar este lab, necesitarás lo siguiente:
Haz clic en el botón Comenzar lab. Si debes pagar por el lab, se abrirá un diálogo para que selecciones la forma de pago. A la izquierda, se encuentra el panel Detalles del lab, que tiene estos elementos:
Haz clic en Abrir la consola de Google Cloud (o haz clic con el botón derecho y selecciona Abrir el vínculo en una ventana de incógnito si ejecutas el navegador Chrome).
El lab inicia recursos y abre otra pestaña en la que se muestra la página de acceso.
Sugerencia: Ordena las pestañas en ventanas separadas, una junto a la otra.
De ser necesario, copia el nombre de usuario a continuación y pégalo en el diálogo Acceder.
También puedes encontrar el nombre de usuario en el panel Detalles del lab.
Haz clic en Siguiente.
Copia la contraseña que aparece a continuación y pégala en el diálogo Te damos la bienvenida.
También puedes encontrar la contraseña en el panel Detalles del lab.
Haz clic en Siguiente.
Haz clic para avanzar por las páginas siguientes:
Después de un momento, se abrirá la consola de Google Cloud en esta pestaña.
El objetivo de este lab es mostrarte las relaciones entre el tamaño del núcleo y la capacidad de procesamiento, por lo que se incluyen 6 instancias ya integradas. Se crearon cuando iniciaste el lab.
Ejecuta una prueba de conexión rápida para garantizar que todo funcione correctamente.
Para establecer una conexiónSSH en instance-1, haz clic en el botón SSH junto al nombre en la consola.
En tu nueva ventana de shell, haz ping en otra de tus instancias, ejecuta el siguiente comando y reemplaza la dirección IP externa <external ip address of instance-2> por instance-2:
Resultado de ejemplo:
<external ip address of instance-3> por la dirección IP externa de instance-3 y haz ping en ella:Resultado de ejemplo:
Todo luce bien. Continuemos.
Las reglas de firewall también se crean para este lab.
iperftesting.La regla de firewall iperftesting utiliza la siguiente configuración:
| Campo | Valor | Comentarios |
|---|---|---|
| Nombre | iperftesting | Nombre de la nueva regla |
| Destinos | Todas las instancias de la red | |
| Rangos de IP de origen | 0.0.0.0/0 | Abriremos el firewall para cualquier dirección IP de Internet. |
| Protocolos y puertos | tcp:5001; udp:5001 | |
| Dirección del tráfico | Ingress | |
| Acción en caso de coincidencia | Permitir |
Ya puedes comenzar a utilizar el lab.
En la primera situación, verás cómo el tamaño de las máquinas que se utilizan afecta la capacidad de procesamiento que puedes medir.
Dobermanifesto es una red de microblogs de video exclusiva para mascotas. Los videos basados en animales pueden subirse en todo el mundo y enviarse a cualquier lugar para ser vistos y experimentados.
Mientras se transferían datos desde y hacia sus backends de Compute Engine, el ancho de banda observado no era tan alto como se esperaba:
Para intentar reproducir este comportamiento, se crearon dos instancias en la misma zona y se ejecutó iperf 100 veces entre ellas.
Este rendimiento fue aún peor. Obviamente, la prueba tenía algún error. Necesitamos más información y un conjunto más detallado de pasos para reproducir el problema de la empresa.
Ahora, tú configurarás la situación.
Regresa a la ficha de Instancias de VM en la consola de Compute Engine.
Establece una conexión SSH a instance-1 (1 CPU virtual con 3.75 GB) y ejecuta este comando para configurar un “receptor” iperf:
instance-2 (1 CPU virtual con 3.75 GB) y genera tráfico iperf que dirija a instance-1:Resultado de ejemplo:
instance-1 y finaliza el receptor ingresando CTRL + C.Regresa a la consola de Compute Engine y abre otra ventana de SSH a instance-6 (1 CPU virtual e2-micro con 6 GB).
Ejecuta el siguiente comando y configúralo como un “receptor”.
Resultado de ejemplo:
instance-2, prueba la conexión a instance-6:Resultado de ejemplo:
instance-6 y finaliza el receptor ingresando CTRL + C.¿Qué pasó? Parece que aumentó el ancho de banda. Es posible que esto también haya ocurrido en tu caso. O puede que haya sido menos.
En la siguiente sección, veremos cómo el número total de núcleos limita el ancho de banda y que, con el número de núcleos en este rango pequeño (1), el ancho de banda nunca superará los 2 Gbits/s aproximadamente. Como resultado, la velocidad de la red es lenta y el ancho de banda está restringido, algo similar a los que experimentaba Dobermanifesto. Cuando pruebas máquinas con 4 CPU en un minuto, los resultados serán mayores.
¿Por qué los resultados fueron parecidos? La documentación para Compute Engine señala la siguiente conclusión:
El tráfico de salida de una máquina virtual está sujeto al límite máximo de la capacidad de procesamiento de salida de red. Los límites dependen de la cantidad de CPU virtuales que tenga una instancia de máquina virtual. Para alcanzar el rendimiento máximo, cada núcleo tiene un límite de 2 Gbits/segundo (Gbps). Cada núcleo adicional aumenta el límite de la red hasta un máximo teórico de 16 Gbps por cada máquina virtual.
Esto significa que, mientras más CPU virtuales haya en tu red, más capacidad de procesamiento tendrás.
Para averiguar cómo se ve esto en la práctica, se configuraron distintos grupos de tamaño del núcleo en la misma zona y se ejecutó 1,000 veces el iperf entre ellos.
A medida que aumenta el número de núcleos, también lo hacen las capacidades de procesamiento promedio y máxima. Incluso con esta prueba simple, puedes ver ese límite estricto de 16 Gbps en las máquinas más altas.
La red que tiene Dobermanifesto utiliza máquinas con 1 CPU virtual. Es probable que aumentar el tamaño del núcleo ayude a que Dobermanifesto obtenga mejores resultados. Es momento de probar la teoría.
instance-3 (4 CPU virtuales con 15 GB de memoria) y ejecuta este comando:Resultado de ejemplo:
instance-4 (4 CPU virtuales con 15 GB de memoria):Resultado de ejemplo:
instance-3 y finaliza el receptor ingresando CTRL + C.En estos experimentos, tanto el servidor como el cliente eran máquinas de 4 CPU virtuales y la velocidad aumentó de manera considerable. La tasa de transferencia aumentó 6.64 GBytes y el ancho de banda, 5.71 Gbits/s. Con varios subprocesos, el rendimiento pudo alcanzar el límite para ese número de núcleos.
instance-5, una máquina de 4 CPU virtuales con mayor rendimiento, tipo de instancia “highcpu-4”.Este tipo de instancia tiene CPU más rápidas, pero menos memoria. ¿Qué diferencias ves, si es que ves alguna? ¿Con varios subprocesos?
Ahora el equipo de Dobermanifesto necesita decidir qué ruta tomar. Después de perfilar su uso de CPU y observar la información de precios, decidieron usar una máquina e2-standard-4, que les proporcionó una capacidad de procesamiento en promedio 4 veces mayor, pero que resultó ser más económica que las máquinas e2-standard-8.
Uno de los beneficios de migrar a la máquina más grande es que, en realidad, se ejecuta con menos frecuencia. Resulta que sus máquinas pasaban mucho tiempo activadas solo para transferir datos. Con el nuevo tamaño, sus instancias tenían más tiempo de inactividad, lo que permitía que el balanceador de cargas redujera a diario el número total de instancias. Entonces, por un lado, terminaron pagando por una máquina de nivel superior, pero, por el otro, utilizarán menos horas de núcleo mensualmente.
Una vez que tu rendimiento influya directamente en los resultados, se deberán considerar muchas ventajas y desventajas matizadas.
En el siguiente ejemplo, utilizarás iperf para probar la velocidad de la capacidad de procesamiento. Configurarás una máquina como el servidor y, luego, dirigirás otras máquinas a ella y compararás los resultados.
Gecko Protocol es una empresa B2B que ofrece un protocolo de herramientas de redes ligero y personalizado, creado para videojuegos y otros sistemas de gráficos en tiempo real. Su capacidad de procesamiento era inferior a la esperada para sus máquinas backend, que eran responsables de transferir y transcodificar grandes archivos de video y gráficos.
Este es el resultado de la prueba iperf de referencia:
Cuando se duplicó la prueba, la configuración de la red era idéntica, pero los resultados fueron muy diferentes:
1.95 GB/s era mucho mayor que lo que Gecko Protocol veía en sus gráficos. Entonces, ¿qué es lo que sucede?
Ahora, recrea esta situación.
instance-1 y configura el receptor iperf:Resultado de ejemplo:
instance-2 y verifica la conexión de la dirección IP externa:Resultado de ejemplo:
Después de investigar junto con Gecko Protocol, se descubrió que estaban usando IPs externas para conectar sus máquinas, mientras que la prueba utilizó IPs internas. Cuando las máquinas están en una red, conectarlas a IP internas generará una capacidad de procesamiento más rápida.
Resultado de ejemplo:
Observa las dos diferentes tasas de transferencia y de ancho de banda. En este ejemplo, cambiar la dirección IP interna dio como resultado una mejora de 0.9 GB en la tasa de transferencia y una mejora de 0.78 Gbits/s en el ancho de banda. Acabas de demostrar que la conexión interna es más rápida.
Según lo que aprendiste cuando resolviste el problema de Dobermanifesto, ¿crees que puede mejorarse aún más la velocidad de la red usando una máquina más grande? instance-2 es solo 1 CPU virtual. ¿Qué tan rápida será la conexión si la máquina es un poco más grande? ¿Y si fuese mucho más grande? Sigue realizando pruebas con la dirección IP interna (pero, si tienes tiempo, no dudes en probar también la externa).
instance-3 y prueba la conexión con la dirección IP interna:Resultado de ejemplo (tus resultados pueden variar):
instance-5 y prueba la conexión con la dirección IP interna:Resultado de ejemplo:
Esto realmente mejora la tasa de capacidad de procesamiento.
Al parecer, Gecko Protocol también deberá pensar qué tamaño de núcleo será mejor. Esta pequeña sesión de depuración dio como resultado que su transferencia de datos de video y gráficos fuera 14 veces mejor. Es una gran diferencia, si consideramos que su oferta se basa en el rendimiento de servicios de backend para situaciones de computación de alto rendimiento.
Este lab no abarca cómo probar tu propio sistema, pero aquí encontrarás información adicional. Para obtener más detalles sobre cómo probar tu propia red, lee Diagnosing Network Speed with Iperf.
Si tienes tiempo y quieres configurar una VM para probarla, no dudes en hacerlo. Cuando crees tus VMs, asegúrate de utilizar la etiqueta y regla de firewall “iperftest”. Prueba tu dirección IP tanto interna como externa.
En la consola, ve al Menú de navegación > Herramientas de redes > Redes de VPC > Firewall.
Haz clic en Crear una regla de firewall. Usa la siguiente configuración para crear una regla de firewall:
| Campo | Valor | Comentarios |
|---|---|---|
| Nombre | iperf-testing | Nombre de la nueva regla |
| Destinos | Todas las instancias de la red | |
| Rangos de IP de origen | 0.0.0.0/0 | Abriremos el firewall para cualquier dirección IP de Internet. |
| Dirección del tráfico | ingress | |
| Acción en caso de coincidencia | Permitir | |
| Protocolos y puertos | tcp:5001; udp:5001 |
Haz clic en Revisar mi progreso para verificar el objetivo.
La tendencia es lograr que la carga de trabajo se acerque lo más posible al 100%, lo que deja poco espacio para que se desfragmente el disco, etcétera.
Entre 90% y 93%, el uso será correcto, pero, si llega al 98%, disminuirá el rendimiento porque tendrás mucha contención.
Cuando realices la prueba, si disminuye el rendimiento de IO, revisa los contadores de regulación. Si no se los está regulando, revisa el uso de la CPU. Si es muy elevado, ese es el problema.
En la interfaz del lab, en Recursos para estudiantes en el lado izquierdo, verás vínculos de videos relacionados con este lab. Vale la pena mirarlos.
¡Felicitaciones! En este lab, aprendiste a probar la conectividad y el rendimiento de redes con herramientas de código abierto y aprendiste cómo el tamaño de tu máquina puede afectar el rendimiento de la red.
Recibe la formación que necesitas para aprovechar al máximo las tecnologías de Google Cloud. Nuestras clases incluyen habilidades técnicas y recomendaciones para ayudarte a avanzar rápidamente y a seguir aprendiendo. Para que puedas realizar nuestros cursos cuando más te convenga, ofrecemos distintos tipos de capacitación de nivel básico a avanzado: a pedido, presenciales y virtuales. Las certificaciones te ayudan a validar y demostrar tus habilidades y tu conocimiento técnico respecto a las tecnologías de Google Cloud.
Última actualización del manual: 4 de octubre de 2023
Prueba más reciente del lab: 4 de octubre de 2023
Copyright 2025 Google LLC. All rights reserved. Google y el logotipo de Google son marcas de Google LLC. Los demás nombres de productos y empresas pueden ser marcas de las respectivas empresas a las que estén asociados.
Este contenido no está disponible en este momento
Te enviaremos una notificación por correo electrónico cuando esté disponible
¡Genial!
Nos comunicaremos contigo por correo electrónico si está disponible
Un lab a la vez
Confirma para finalizar todos los labs existentes y comenzar este
