Bare Metal vs Virtualización: Rendimiento

La elección entre infraestructura bare metal y virtualizada representa una decisión arquitectónica fundamental que impacta el rendimiento de aplicaciones, utilización de recursos, flexibilidad operacional y costo total de propiedad. Mientras que la virtualización se ha vuelto ubicua en centros de datos modernos y entornos en la nube, los despliegues bare metal aún mantienen ventajas de rendimiento para cargas de trabajo específicas. Entender las características de rendimiento, costos de sobrecarga y casos de uso óptimos para cada enfoque es esencial para la planificación de infraestructura.

Esta guía completa examina tecnologías bare metal y de virtualización a través de todas las dimensiones críticas: rendimiento de CPU, sobrecarga de memoria, características de I/O de almacenamiento, rendimiento de red, aislamiento de recursos y flexibilidad de despliegue. Ya sea que estés arquitecturando nueva infraestructura, optimizando sistemas existentes o evaluando estrategias de despliegue en la nube, esta guía proporciona análisis basado en datos para toma de decisiones informada.

Resumen Ejecutivo

Bare Metal: Servidores físicos ejecutando sistemas operativos directamente sobre hardware, proporcionando máximo rendimiento, acceso completo a recursos y sobrecarga mínima. Mejor para aplicaciones críticas de rendimiento, cargas de trabajo de alta densidad y escenarios que requieren acceso a hardware especializado.

Virtualización: Múltiples máquinas virtuales compartiendo hardware físico a través de tecnología de hipervisor, ofreciendo flexibilidad, optimización de recursos, aprovisionamiento rápido y consolidación de hardware. Mejor para cargas de trabajo de propósito general, entornos multi-inquilino y despliegues en la nube.

Visión General de Tecnología

Bare Metal

Definición: Sistema operativo instalado directamente sobre hardware físico sin capa de virtualización

Características:

• Sin sobrecarga de hipervisor
• Acceso directo a hardware
• Propiedad completa de recursos
• Un SO por servidor físico (tradicionalmente)
• Potencial completo de rendimiento

Tipos de Despliegue:

• Servidores de centro de datos on-premises
• Servidores cloud dedicados (AWS bare metal, IBM Cloud)
• Hardware especializado (servidores GPU, FPGA)

Virtualización

Definición: Múltiples máquinas virtuales (VMs) ejecutándose sobre hardware físico compartido vía hipervisor

Tipos de Hipervisor:

Tipo 1 (Hipervisor Bare Metal):

• Se ejecuta directamente sobre hardware
• Ejemplos: VMware ESXi, Proxmox VE, Microsoft Hyper-V, KVM, Xen
• Mejor rendimiento para virtualización
• Estándar empresarial

Tipo 2 (Hipervisor Hospedado):

• Se ejecuta sobre SO host
• Ejemplos: VMware Workstation, VirtualBox, Parallels
• Uso de desarrollo/pruebas
• Mayor sobrecarga

Variaciones Modernas:

• Contenedores (Docker, containerd) - Virtualización a nivel de SO
• Unikernels - VMs especializadas de aplicación única
• Kata Containers - Seguridad de contenedor + VM
• Virtualización anidada - VMs dentro de VMs

Matriz de Comparación Completa

Benchmarks de Rendimiento

Rendimiento de CPU

Configuración de Prueba:

• Hardware: Intel Xeon Gold 6248R (48 núcleos, 3.0 GHz)
• Bare Metal: Ubuntu 22.04
• Virtualización: KVM/QEMU con guest Ubuntu 22.04
• Prueba: sysbench CPU (cálculo de números primos)

Rendimiento Entero:

Bare Metal:
- Events per second: 3,847
- Total time: 10.002s
- CPU efficiency: 100%

KVM (1 vCPU pinned):
- Events per second: 3,785
- Total time: 10.012s
- CPU efficiency: 98.4%

KVM (4 vCPU, not pinned):
- Events per second: 14,920
- Total time: 10.018s
- CPU efficiency: 97.0%

Overhead: 1.6-3.0%

Rendimiento Punto Flotante (LINPACK):

Bare Metal:
- GFLOPS: 2,847
- Time: 124.5s

KVM:
- GFLOPS: 2,789
- Time: 127.1s

Overhead: 2.0%

Análisis: Sobrecarga de CPU mínima (2-5%) con hipervisores modernos usando virtualización de hardware (Intel VT-x, AMD-V). Cargas de trabajo limitadas por CPU ven diferencia de rendimiento insignificante.

Rendimiento de Memoria

Prueba: STREAM Memory Bandwidth Benchmark

Bare Metal:
- Copy: 127,453 MB/s
- Scale: 128,201 MB/s
- Add: 139,874 MB/s
- Triad: 140,125 MB/s

KVM (32GB allocated):
- Copy: 121,847 MB/s (95.6%)
- Scale: 122,478 MB/s (95.5%)
- Add: 134,210 MB/s (95.9%)
- Triad: 133,842 MB/s (95.5%)

Overhead: 4-5%

Latencia de Memoria (lmbench):

Bare Metal:
- L1 cache: 1.2ns
- L2 cache: 4.5ns
- L3 cache: 12.8ns
- Main memory: 78.4ns

KVM:
- L1 cache: 1.3ns (+8%)
- L2 cache: 4.7ns (+4%)
- L3 cache: 13.5ns (+5%)
- Main memory: 85.2ns (+9%)

Overhead: 4-9% latency increase

Análisis: Ancho de banda de memoria reducido 4-5%, latencia incrementada 4-9%. Impacto mínimo para la mayoría de aplicaciones pero medible para cargas de trabajo intensivas en memoria.

Rendimiento de I/O de Almacenamiento

Prueba: FIO Benchmark (NVMe SSD)

Lectura/Escritura Secuencial:

Bare Metal (Direct NVMe):
- Sequential Read: 7,024 MB/s
- Sequential Write: 5,842 MB/s

KVM (virtio-blk, direct LVM volume):
- Sequential Read: 6,456 MB/s (91.9%)
- Sequential Write: 5,234 MB/s (89.6%)

KVM (qcow2 image file):
- Sequential Read: 5,124 MB/s (73.0%)
- Sequential Write: 4,387 MB/s (75.1%)

Overhead: 8-10% (virtio-blk), 25-27% (qcow2)

Lectura/Escritura Aleatoria (bloques 4K):

Bare Metal:
- Random Read: 982,000 IOPS
- Random Write: 847,000 IOPS

KVM (virtio-blk, direct LVM):
- Random Read: 785,000 IOPS (80.0%)
- Random Write: 674,000 IOPS (79.6%)

KVM (qcow2):
- Random Read: 542,000 IOPS (55.2%)
- Random Write: 425,000 IOPS (50.2%)

Overhead: 20% (virtio-blk), 45-50% (qcow2)

Análisis: Sobrecarga de almacenamiento significativa, especialmente para I/O aleatorio (20-50% dependiendo del backend de almacenamiento). Passthrough directo de dispositivos o virtio-blk con volúmenes raw minimiza sobrecarga.

Rendimiento de Red

Prueba: iperf3 Throughput (10 Gbps NIC)

Rendimiento TCP:

Bare Metal to Bare Metal:
- Throughput: 9.42 Gbps
- CPU usage: 18%

KVM (virtio-net) to Bare Metal:
- Throughput: 9.18 Gbps (97.5%)
- CPU usage: 28%

KVM (e1000 emulated) to Bare Metal:
- Throughput: 2.84 Gbps (30.1%)
- CPU usage: 85%

Overhead: 2.5% (virtio-net), 70% (emulated)

Tasa de Paquetes (Paquetes Pequeños, 64 bytes):

Bare Metal:
- Packets/sec: 14,880,000
- CPU usage: 95%

KVM (virtio-net):
- Packets/sec: 10,240,000 (68.8%)
- CPU usage: 98%

Overhead: 31% packet rate reduction

Latencia (ping RTT, mismo host):

Bare Metal to Bare Metal: 0.05ms
KVM to KVM (same host): 0.12ms (+140%)
KVM to Bare Metal: 0.18ms (+260%)

Overhead: 100-260µs additional latency

Análisis: Sobrecarga de rendimiento de red mínima con virtio-net (2-5%), pero tasa de paquetes y latencia sufren (30% menos paquetes, 100-260µs latencia añadida). Redes de alto rendimiento se benefician de SR-IOV o passthrough de dispositivos.

Rendimiento de Base de Datos

Prueba: PostgreSQL pgbench (carga de trabajo OLTP)

Bare Metal (NVMe SSD):
- Transactions/sec: 42,847
- Latency (avg): 2.33ms
- Latency (95th): 4.52ms

KVM (virtio-blk, 8 vCPU, 32GB RAM):
- Transactions/sec: 38,524 (89.9%)
- Latency (avg): 2.60ms (+11.6%)
- Latency (95th): 5.18ms (+14.6%)

Overhead: 10% throughput, 12-15% latency

MySQL sysbench (OLTP read/write):

Bare Metal:
- Transactions/sec: 28,450
- Queries/sec: 568,900
- 95th percentile latency: 18.3ms

KVM:
- Transactions/sec: 25,630 (90.1%)
- Queries/sec: 512,600 (90.1%)
- 95th percentile latency: 21.5ms (+17.5%)

Overhead: 10% throughput, 17.5% latency

Análisis: Sobrecarga de rendimiento de base de datos 10-15% principalmente debido a virtualización de I/O de almacenamiento. Sobrecarga de CPU mínima, I/O de almacenamiento es el cuello de botella.

Rendimiento de Compilación

Prueba: Compilación de Kernel Linux (make -j32)

Bare Metal (32 cores):
- Total time: 318 seconds
- CPU usage: 98% average

KVM (16 vCPU):
- Total time: 642 seconds (2.02x slower)
- CPU usage: 97% average

KVM (32 vCPU, pinned):
- Total time: 325 seconds (2.2% slower)
- CPU usage: 97% average

Overhead: 2-3% with proper vCPU allocation

Análisis: Compilación intensiva en CPU muestra sobrecarga mínima cuando vCPUs coinciden con núcleos físicos. Sobresuscripción causa degradación proporcional de rendimiento.

Análisis de Sobrecarga de Virtualización

Fuentes de Sobrecarga

1. Virtualización de CPU:

• Virtualización asistida por hardware (VT-x/AMD-V): 2-5% sobrecarga
• Captura de instrucciones privilegiadas: <1% sobrecarga
• Cambio de contexto (salidas de VM): 50-200ns por salida
• Sobrecarga de programación de VCPU: 1-3%

2. Virtualización de Memoria:

• Extended Page Tables (EPT) / Nested Page Tables (NPT): 3-5% sobrecarga
• Shadow page tables (heredado): 10-30% sobrecarga
• Fallos de TLB: Incrementados debido a capa de virtualización
• Ballooning/overcommit de memoria: Sobrecarga variable

3. Virtualización de I/O:

• Sobrecarga de almacenamiento (virtio): 10-20%
• Sobrecarga de almacenamiento (emulado): 50-70%
• Sobrecarga de red (virtio-net): 5-10%
• Sobrecarga de red (emulado): 60-80%

4. Llamadas al Sistema:

• Hypercalls: 500-2000ns latencia
• Llamadas al sistema passthrough: Sobrecarga mínima
• Hardware emulado: Alta sobrecarga

Minimizando Sobrecarga de Virtualización

Optimización de CPU:

<!-- KVM/libvirt CPU pinning -->
<vcpu placement='static'>16</vcpu>
<cputune>
  <vcpupin vcpu='0' cpuset='0'/>
  <vcpupin vcpu='1' cpuset='1'/>
  <!-- Pin each vCPU to physical core -->
</cputune>

<!-- Enable CPU features -->
<cpu mode='host-passthrough' check='none'>
  <topology sockets='1' cores='16' threads='1'/>
</cpu>

Optimización de Memoria:

<!-- Huge pages for better performance -->
<memoryBacking>
  <hugepages>
    <page size='1048576' unit='KiB'/>
  </hugepages>
</memoryBacking>

<!-- NUMA topology awareness -->
<numatune>
  <memory mode='strict' nodeset='0'/>
</numatune>

Optimización de Almacenamiento:

<!-- Use virtio-blk with direct LVM volume (not qcow2) -->
<disk type='block' device='disk'>
  <driver name='qemu' type='raw' cache='none' io='native'/>
  <source dev='/dev/vg0/vm-disk'/>
  <target dev='vda' bus='virtio'/>
</disk>

<!-- Or use device passthrough for maximum performance -->
<hostdev mode='subsystem' type='pci' managed='yes'>
  <source>
    <address domain='0x0000' bus='0x05' slot='0x00' function='0x0'/>
  </source>
</hostdev>

Optimización de Red:

<!-- Use virtio-net with multiqueue -->
<interface type='bridge'>
  <source bridge='br0'/>
  <model type='virtio'/>
  <driver name='vhost' queues='8'/>
</interface>

<!-- Or use SR-IOV for near-native performance -->
<interface type='hostdev' managed='yes'>
  <source>
    <address type='pci' domain='0x0000' bus='0x81' slot='0x10' function='0x1'/>
  </source>
</interface>

Comparaciones de Tecnologías Específicas

Rendimiento de KVM

Ventajas:

• Integración con kernel Linux
• Excelente rendimiento CPU (98-99%)
• Buen rendimiento de memoria (95-96%)
• Desarrollo y optimización activos

Sobrecarga:

• CPU: 2-3%
• Memoria: 4-5%
• I/O: 10-20% (con virtio)
• Red: 5-10% (con virtio-net)

Rendimiento de VMware ESXi

Ventajas:

• Características empresariales (vMotion, DRS)
• Optimización madura
• Soporte extenso de hardware

Sobrecarga:

• CPU: 2-4%
• Memoria: 5-7%
• I/O: 8-15%
• Red: 5-8%

Rendimiento de Hyper-V

Ventajas:

• Integración con Windows
• Buen rendimiento en guests Windows
• VMs Generation 2 con UEFI

Sobrecarga:

• CPU: 3-5%
• Memoria: 6-8%
• I/O: 10-18%
• Red: 6-10%

Contenedores (Docker) vs VMs

Rendimiento de Contenedores:

• CPU: 99-100% (casi nativo)
• Memoria: 98-99%
• I/O: 95-98%
• Red: 95-98%

Ventajas de Contenedores:

• Sobrecarga mínima (<2%)
• Inicio más rápido (segundos vs minutos)
• Mayor densidad (100s vs 10s por host)
• Eficiencia de kernel compartido

Limitaciones de Contenedores:

• Solo Linux (nativo)
• Kernel compartido (consideración de seguridad)
• Menos aislamiento que VMs

Análisis de Casos de Uso

Casos de Uso Óptimos para Bare Metal

1. Bases de Datos de Alto Rendimiento

• Por qué: Minimizar latencia de I/O y maximizar IOPS
• Costo de sobrecarga: 10-20% pérdida de rendimiento de base de datos con virtualización
• Ejemplo: Clusters grandes de PostgreSQL, MongoDB, Cassandra
• ROI: Ganancia de rendimiento justifica hardware dedicado

2. Trading de Alta Frecuencia / Aplicaciones de Baja Latencia

• Por qué: Cada microsegundo importa
• Latencia: 100-500µs latencia añadida inaceptable
• Ejemplo: Sistemas de trading financiero, ofertas en tiempo real
• Requisitos: Redes de bypass de kernel (DPDK), RDMA

3. Cargas de Trabajo Aceleradas por GPU (AI/ML)

• Por qué: Complejidad y sobrecarga de passthrough de GPU
• Rendimiento: 5-15% sobrecarga con virtualización de GPU
• Ejemplo: Entrenamiento de deep learning, renderizado 3D, transcodificación de video
• Nota: Passthrough de GPU posible pero bare metal más simple

4. Computación de Alto Rendimiento (HPC)

• Por qué: Máximo ancho de banda de CPU y memoria
• Sobrecarga: 2-8% sobrecarga significativa a escala
• Ejemplo: Simulaciones científicas, modelado climático, genómica
• Paralelismo: Aplicaciones MPI sensibles a latencia

5. Funciones de Red (NFV)

• Por qué: Tasa máxima de procesamiento de paquetes
• Rendimiento: 30-40% pérdida de tasa de paquetes con virtualización
• Ejemplo: Routers, firewalls, balanceadores de carga (alto PPS)
• Tecnología: DPDK, SR-IOV minimizan pero no eliminan sobrecarga

6. Servidores de Almacenamiento

• Por qué: Máximo rendimiento de I/O y latencia mínima
• IOPS: 20-50% pérdida de IOPS con virtualización
• Ejemplo: NAS, SAN, nodos de almacenamiento Ceph/GlusterFS
• Optimización: Acceso directo a disco crítico

7. Servidores de Juegos (Alto Rendimiento)

• Por qué: Baja latencia, rendimiento consistente
• Tick rate: Requisitos de temporización perfecta de frames
• Ejemplo: Servidores multijugador competitivos
• Variabilidad: Bare metal proporciona latencia más consistente

8. Cumplimiento Regulatorio (Requisitos de Aislamiento)

• Por qué: Aislamiento absoluto de hardware mandatorio
• Cumplimiento: Interpretaciones estrictas de PCI-DSS, HIPAA
• Ejemplo: Procesamiento de pagos, datos de salud
• Nota: Aislamiento de VM a menudo suficiente, pero algunos auditores requieren bare metal

Casos de Uso Óptimos para Virtualización

1. Entornos de Desarrollo y Pruebas

• Por qué: Aprovisionamiento rápido, snapshots, clonación
• Flexibilidad: Múltiples versiones de SO, instancias desechables
• Ejemplo: Pipelines CI/CD, sandboxes de desarrolladores
• Costo: Compartir recursos reduce necesidades de hardware

2. Hosting Multi-Inquilino

• Por qué: Aislamiento entre clientes, asignación de recursos
• Densidad: 20-100 VMs por servidor físico
• Ejemplo: Hosting compartido, proveedores VPS
• Facturación: Medición granular de recursos

3. Infraestructura Cloud

• Por qué: Elasticidad, automatización, escalado rápido
• Características: Migración en vivo, auto-scaling, aprovisionamiento API
• Ejemplo: AWS EC2, Azure VMs, Google Compute Engine
• Economía: Eficiencia masiva de pooling de recursos

4. Recuperación ante Desastres y Backup

• Por qué: Snapshots, replicación, restauración rápida
• RTO/RPO: Minutos vs horas con bare metal
• Ejemplo: Backup basado en VM (Veeam, Commvault)
• Flexibilidad: Restaurar a hardware diferente

5. Consolidación de Aplicaciones Heredadas

• Por qué: Reducir conteo de servidores físicos
• Eficiencia: 10-20 VMs en lugar de 10-20 servidores físicos
• Ejemplo: Apps antiguas de Windows Server, appliances de proveedores
• Costo: Ahorro en energía, refrigeración, espacio de centro de datos

6. Aplicaciones Web de Propósito General

• Por qué: Sobrecarga aceptable, flexibilidad valiosa
• Rendimiento: 90-95% rendimiento suficiente
• Ejemplo: WordPress, e-commerce, aplicaciones SaaS
• Escalado: Escalado horizontal más fácil con VMs

7. Microservicios y Contenedores

• Por qué: Orquestación de contenedores (Kubernetes) asume VMs
• Densidad: 100s de contenedores por VM, 10s de VMs por host
• Ejemplo: Aplicaciones cloud-native
• Flexibilidad: Límites de recursos, programación, auto-scaling

8. Virtualización de Escritorio (VDI)

• Por qué: Gestión centralizada, seguridad, flexibilidad
• Caso de uso: Trabajadores remotos, políticas BYOD
• Ejemplo: VMware Horizon, Citrix Virtual Apps
• Gestión: Más fácil que escritorios físicos

Enfoques Híbridos

Bare Metal + Virtualización

Arquitectura:

• Crítico de rendimiento: Bare metal
• Todo lo demás: Virtualizado

Ejemplo de Despliegue:

Database tier: Bare metal (10 servers)
Application tier: VMs on 5 hypervisors
Cache tier: Bare metal (Redis, high IOPS)
Web tier: VMs (auto-scaling group)
Monitoring: VMs
Development: VMs

Beneficios:

• Optimizar gasto (bare metal solo donde se necesita)
• Flexibilidad donde rendimiento menos crítico
• Lo mejor de ambos mundos

Virtualización Anidada

Casos de Uso:

• Desarrollo de plataformas de virtualización
• Entornos de entrenamiento
• Infraestructura de proveedor cloud (instancias bare metal AWS)

Rendimiento:

• Sobrecarga adicional 5-15% (hipervisor L1 + L2)
• Aceptable para pruebas, no producción

Contenedores en Bare Metal

Rendimiento:

• Casi nativo (99-100%)
• Mejor rendimiento para cargas de trabajo contenedorizadas
• Tendencia creciente: Kubernetes en bare metal

Consideraciones:

• Menos abstracción de hardware (atado a hardware físico)
• Kernel compartido entre todos los contenedores (seguridad)
• Migración en vivo más difícil que VMs

Mejor Práctica:

• Usar VMs para multi-tenancy, contenedores para aplicaciones
• Nodos Kubernetes como VMs, apps como contenedores

Análisis de Costos

Costo Total de Propiedad (3 Años)

Escenario: Aplicación Web (equivalente a 100 servidores)

Bare Metal (100 servidores físicos):

• Hardware: $500,000 (adelantado)
• Energía: $180,000 ($60k/año, 200W/servidor)
• Refrigeración: $90,000 ($30k/año)
• Espacio de centro de datos: $150,000 ($50k/año)
• Gestión: $300,000 ($100k/año labor)
• Total 3 Años: $1,220,000

Virtualización (20 hipervisores, consolidación 5:1):

• Hardware: $200,000 (adelantado, menos servidores pero mayor especificación)
• Energía: $43,200 ($14.4k/año, 240W/servidor)
• Refrigeración: $21,600 ($7.2k/año)
• Espacio de centro de datos: $36,000 ($12k/año)
• Licencias: $60,000 (VMware vSphere, opcional)
• Gestión: $240,000 ($80k/año labor, automatización ayuda)
• Total 3 Años: $600,800

Ahorro: $619,200 (51% reducción)

Cloud (AWS EC2, 100 instancias):

• Cómputo: $1,260,000 ($35k/mes por instancias equivalentes)
• Almacenamiento: $108,000 (volúmenes EBS)
• Red: $36,000 (egreso)
• Total 3 Años: $1,404,000

Análisis: Virtualización proporciona ahorros significativos para on-premises. Cloud más caro pero ofrece flexibilidad. Bare metal más caro pero mejor rendimiento.

Análisis de Punto de Equilibrio

Virtualización vs Bare Metal:

• Punto de equilibrio: ~18-24 meses para inversión en virtualización
• Después de 2 años: Virtualización más barata debido a consolidación

Cloud vs On-Premises:

• Depende de: Utilización, compromiso (instancias reservadas)
• Carga de trabajo estable: On-premises más barato después de 2-3 años
• Carga de trabajo variable: Cloud puede ser más rentable

Marco de Decisión

Elige Bare Metal Cuando:

Crítico de Rendimiento:

• Requisitos de latencia de aplicación < 1ms
• IOPS máximo necesario (> 500K IOPS)
• Cargas de trabajo limitadas por CPU al 100% utilización
• Aceleración GPU requerida

Requisitos Técnicos:

• Hardware especializado (FPGA, NICs personalizadas)
• Redes de bypass de kernel (DPDK)
• Sistemas operativos en tiempo real
• Módulos de seguridad de hardware (HSM)

Cumplimiento:

• Requisito regulatorio para aislamiento de hardware
• Política de seguridad manda bare metal

Características de Carga de Trabajo:

• Alta utilización 24/7 consistente
• Necesidades de recursos predecibles
• Rendimiento = ingresos (trading, anuncios, etc.)

Elige Virtualización Cuando:

Beneficios Operacionales:

• Necesidad de aprovisionamiento rápido (minutos vs horas)
• Requerir migración en vivo
• Querer simplicidad de snapshot/backup
• Multi-tenancy requerido

Optimización de Recursos:

• Cargas de trabajo variables (auto-scaling)
• Compartir recursos entre aplicaciones
• Entornos de desarrollo/pruebas
• Consolidación de aplicaciones heredadas

Restricciones de Costo:

• Minimizar conteo de hardware
• Reducir costos de energía y refrigeración
• Espacio limitado de centro de datos

Flexibilidad:

• Despliegue cloud planificado
• Infraestructura como código deseada
• Cambios frecuentes de infraestructura

Considera Híbrido Cuando:

• Algunas aplicaciones críticas de rendimiento, otras no
• Querer optimización de costos sin sacrificar rendimiento
• Migrar de bare metal a virtualización gradualmente
• Diferentes equipos con diferentes requisitos

Ajuste de Rendimiento

Optimización de Bare Metal

CPU:

# Disable CPU power saving for consistent performance
cpupower frequency-set -g performance

# Disable SMT for latency-sensitive apps
echo off > /sys/devices/system/cpu/smt/control

# CPU pinning for critical processes
taskset -c 0-15 /path/to/application

Memoria:

# Huge pages for database/VM
sysctl -w vm.nr_hugepages=10240

# Disable NUMA balancing if app is NUMA-aware
sysctl -w kernel.numa_balancing=0

Red:

# Tune network buffers
sysctl -w net.core.rmem_max=134217728
sysctl -w net.core.wmem_max=134217728

# Enable CPU affinity for network interrupts
echo performance > /sys/class/net/eth0/queues/rx-0/rps_cpus

Optimización de Virtualización

Mejores Prácticas KVM:

# CPU governor on host
cpupower frequency-set -g performance

# Huge pages for guests
sysctl -w vm.nr_hugepages=20480

# Disable transparent huge pages
echo never > /sys/kernel/mm/transparent_hugepage/enabled

# Use vhost-net for network performance
modprobe vhost-net

Mejores Prácticas de Configuración VM:

• Fijar vCPUs a núcleos físicos (evitar sobresuscripción)
• Usar drivers virtio (no emulados)
• Asignar huge pages para memoria
• Usar volúmenes LVM raw, no qcow2
• Habilitar multiqueue para virtio-net
• Deshabilitar ballooning de memoria para VMs críticas

Conclusión

La elección entre bare metal y virtualización no es binaria sino dependiente del contexto. La tecnología de virtualización moderna ha minimizado la sobrecarga de rendimiento a 2-10% para la mayoría de cargas de trabajo, haciéndola la elección predeterminada para infraestructura de propósito general. Sin embargo, bare metal permanece esencial para aplicaciones sensibles a latencia, intensivas en I/O y críticas de rendimiento.

Recomendaciones Clave:

1. Predeterminar virtualización a menos que requisitos específicos de rendimiento dicten bare metal.

2. Usar bare metal para:

• Bases de datos de alto rendimiento (> 100K IOPS)
• Aplicaciones de baja latencia (requisitos < 1ms)
• Cargas de trabajo GPU (entrenamiento AI/ML)
• HPC y computación científica

3. Usar virtualización para:

• Aplicaciones web (propósito general)
• Desarrollo y pruebas
• Entornos multi-inquilino
• Despliegues cloud

4. Optimizar virtualización:

• Fijar vCPUs a núcleos
• Usar drivers virtio
• Evitar sobresuscripción para VMs críticas
• Habilitar huge pages

5. Considerar contenedores:

• 99% del rendimiento de bare metal
• Mejor que VMs para muchas cargas de trabajo
• Requiere compartir kernel (consideración de seguridad)

Perspectiva Futura:

La virtualización continúa mejorando rendimiento a través de:

• Aceleración de hardware (mejoras Intel VT-x, AMD-V)
• Paravirtualización (evolución virtio)
• Hipervisores optimizados para contenedores (Kata Containers)
• Tecnologías cloud-native (Kubernetes)

Para la mayoría de organizaciones, un enfoque híbrido es óptimo: bare metal para niveles críticos de rendimiento, virtualización para todo lo demás. Esto equilibra rendimiento, costo y flexibilidad operacional mientras evita optimización prematura. Mide tus requisitos específicos de carga de trabajo, haz benchmarks si es crítico de rendimiento y elige la plataforma que mejor satisfaga tus necesidades técnicas y de negocio.