Actualmente, los desarrolladores tienen pocos medios para comparar los proveedores de nubes, que alquilan el acceso a su potencia de computación situada en centros de datos a gran distancia y de enorme tamaño. Hasta que no efectúen la migración real de su software al servicio en la nube, no es posible saber exactamente la velocidad con la que el servicio realizará los cálculos, recuperará los datos, o responderá ante los picos repentinos en la demanda. Sin embargo, la científica informática de la Universidad Duke Xiaowei Yang y su colega Ang Li están tratando de hacer que el mercado de nubes se asemeje más al mercado del automóvil, donde, como afirma Yang, "podemos comparar especificaciones tales como el tamaño del motor o la velocidad punta".
Junto a Srikanth Kandula y Ming Zhang de Microsoft Research en Redmond, Washington, Yang y Li han desarrollado un paquete de herramientas de evaluación comparativa que permite comparar el rendimiento de las distintas plataformas de nubes sin trasladar aplicaciones entre ellas. Estas herramientas utilizan algoritmos para medir la velocidad de cálculo, y utilizan datos para poner a prueba la velocidad a la que se crean las nuevas copias de una aplicación, la velocidad a la que los datos pueden ser almacenados y recuperados, la velocidad a la que pueden ser transportados entre las aplicaciones dentro de la misma nube, y la capacidad de respuesta de una nube ante las peticiones de red situadas en lugares distantes. Los investigadores utilizaron el software para probar los servicios ofrecidos por seis proveedores: Amazon, Microsoft, Google, GoGrid, Rackspace y CloudSites. Los resultados de estas pruebas se combinaron con los modelos de precios de los proveedores para permitir una comparación rápida.
Los resultados se encuentran entre los primeros intentos por comparar el rendimiento de las plataformas de nubes, según afirmó Yang. "Descubrimos que es muy difícil encontrar un proveedor que sea el mejor en todos los aspectos", afirma. "Algunos son el doble de rápidos por apenas el 10 por ciento de coste adicional, lo cual es muy beneficioso, pero al mismo tiempo su servicio de almacenamiento es realmente muy lento y posee mucha variación de latencia". Otro proveedor mostró buenas velocidades de cálculo, pero fue menos rápido en la creación de nuevas instancias de una aplicación—algo que podría ser necesario para un servicio que experimente picos de demanda, como por ejemplo ocurre con una web de vídeo cuando parte de su contenido se distribuye de forma viral. "Parece que en el mercado actual es difícil escoger un proveedor que sea bueno en todo", asegura Yang.
Los investigadores todavía no están dispuestos a revelar los resultados de rendimiento de los proveedores específicos, y en su lugar tienen pensado poner sus herramientas a disposición del público. "Estamos construyendo una página web donde la gente podrá descargar el software que utilizamos y ver los resultados de las pruebas", afirma Yang. "Hemos recogido nuestros datos iniciales mediante la ejecución de pruebas durante unas horas, a veces durante dos días. Sin embargo, lo ideal sería que las pruebas se realizasen cada día para proporcionar datos en tiempo real sobre el rendimiento de las nubes".
"Trasladar las aplicaciones a cuatro proveedores de nube diferentes con distintas APIs y métodos de implementación es algo tedioso, costoso y propenso a errores", afirma Edward Walker, investigador en la Whitworth University de Washington, que ha desarrollado por su cuenta una forma de medir la calidad de uno de los servicios en la nube de Amazon a la hora de trabajar con datos científicos. "Una herramienta que nos permita predecir de forma automática el rendimiento de nuestras aplicaciones en una plataforma en la nube es algo muy útil".
Una mayor transparencia en el mercado de nubes podría aumentar la competencia y, en última instancia, dar como resultado unos mejores servicios para los consumidores, afirma Walker. Sin embargo, señala que el trabajo realizado por Yang y sus colegas hasta ahora sólo abarca aplicaciones web relativamente sencillas. "Aún queda por investigar cómo es de factible el sistema para aplicaciones más complicadas", advierte.
Yang está de acuerdo. "Si sabemos que nuestra aplicación es computacionalmente intensiva—por ejemplo, porque realiza un gran número de clasificaciones—podemos elegir un proveedor basándonos en los datos relativos a la velocidad," afirma. "No obstante, si nuestra aplicación es un 30 por ciento computación y un 70 por ciento almacenamiento, la elección es más difícil".
Por lo tanto, ella y sus colegas han comenzado a trabajar en una forma más sofisticada de poner a prueba los servicios en la nube. Están construyendo un software que captura el rendimiento de una aplicación al ser ejecutada en un servidor local, y luego crea una versión ficticia de dicha aplicación en varias nubes para comparar su funcionamiento. La aplicación recreada no realiza la función del software, pero sí ejerce las mismas demandas de almacenamiento, cómputo y trabajo en red. "Sin llegar a la migración de la aplicación, podríamos poner a prueba la representación de lo que lleva a cabo", afirma Yang.