{"id":15663,"date":"2025-11-29T18:21:50","date_gmt":"2025-11-29T17:21:50","guid":{"rendered":"https:\/\/webhosting.de\/blog-numa-architektur-server-performance-hosting-hardware-optimierung-infrastruktur\/"},"modified":"2025-11-29T18:21:50","modified_gmt":"2025-11-29T17:21:50","slug":"blog-numa-arquitectura-servidor-rendimiento-alojamiento-hardware-optimizacion-infraestructura","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/webhosting.de\/es\/blog-numa-architektur-server-performance-hosting-hardware-optimierung-infrastruktur\/","title":{"rendered":"Arquitectura NUMA: por qu\u00e9 desempe\u00f1a un papel importante en los servidores modernos"},"content":{"rendered":"<p>El <strong>Arquitectura NUMA<\/strong> determina la velocidad a la que los servidores modernos suministran memoria a los subprocesos y la capacidad de escalado de las cargas de trabajo con cargas elevadas. Muestro por qu\u00e9 los accesos a la memoria local dominan la latencia y el ancho de banda, c\u00f3mo los hipervisores utilizan NUMA y qu\u00e9 ajustes en las m\u00e1quinas virtuales liberan ganancias directas de rendimiento.<\/p>\n\n<h2>Puntos centrales<\/h2>\n\n<p>Resumo brevemente las conclusiones m\u00e1s importantes y destaco los factores que tienen mayor repercusi\u00f3n en los centros de datos.<\/p>\n<ul>\n  <li><strong>Memoria local<\/strong> Minimiza la latencia y aumenta el rendimiento.<\/li>\n  <li><strong>Nodo NUMA<\/strong> Estructuran las CPU y la RAM de manera eficiente.<\/li>\n  <li><strong>Tama\u00f1o de la vCPU<\/strong> Ajustar por VM al tama\u00f1o del nodo<\/li>\n  <li><strong>NUMA virtual<\/strong> Pasar al sistema operativo invitado<\/li>\n  <li><strong>Reglas de tensi\u00f3n<\/strong> para grandes necesidades de RAM<\/li>\n<\/ul>\n<p>Me centro sistem\u00e1ticamente en <strong>Latencia<\/strong> y proximidad de datos, porque es ah\u00ed donde se decide el rendimiento del servidor. Los sockets grandes, los n\u00facleos m\u00faltiples y la gran cantidad de RAM sirven de poco si los subprocesos esperan constantemente a \u00e1reas de memoria remotas. Dimensiono las m\u00e1quinas virtuales de modo que quepan en un nodo NUMA y la asignaci\u00f3n de memoria permanezca local. Apoyo las funciones del hipervisor de forma selectiva, en lugar de activarlas todas de forma global. De este modo, me aseguro de que <strong>Escala<\/strong> sin sorpresas en los picos de carga.<\/p>\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full is-resized\">\n  <img fetchpriority=\"high\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/webhosting.de\/wp-content\/uploads\/2025\/11\/numa-serverarchitektur-4831.png\" alt=\"\" width=\"1536\" height=\"1024\"\/>\n<\/figure>\n\n\n<h2>Lo que realmente caracteriza a NUMA<\/h2>\n\n<p>Pienso en <strong>Nodo<\/strong>: Cada nodo NUMA combina n\u00facleos de CPU y un \u00e1rea de RAM local con rutas de acceso muy cortas. Si un subproceso encuentra los datos en la cach\u00e9 L1, L2 o L3, todo funciona con extrema rapidez; si el conjunto de datos se encuentra en la RAM local, la latencia sigue siendo baja. Sin embargo, si el subproceso accede a otro nodo, el tiempo de espera aumenta y el rendimiento disminuye. Son precisamente estas diferencias las que hacen que <strong>No uniforme<\/strong> Acceso a la memoria. Por lo tanto, organizo las cargas de trabajo de manera que la mayor parte del acceso se mantenga a nivel local.<\/p>\n\n<h2>Por qu\u00e9 UMA llega a sus l\u00edmites<\/h2>\n\n<p>UMA asigna a todos los procesadores un <strong>ruta de almacenamiento<\/strong> lo que genera congesti\u00f3n a medida que aumenta el n\u00famero de n\u00facleos. Cada n\u00facleo adicional se suma a las mismas colas y compite por el ancho de banda. En muchas configuraciones antiguas, esto provocaba una acumulaci\u00f3n de latencia hasta que, aunque la utilizaci\u00f3n de la CPU era alta, la aplicaci\u00f3n respond\u00eda con lentitud. Da la sensaci\u00f3n de que la CPU est\u00e1 al l\u00edmite, aunque en realidad el cuello de botella se encuentra en el acceso a la memoria. NUMA resuelve precisamente este problema. <strong>Atascos<\/strong> mediante rutas locales y topolog\u00eda de nodos.<\/p>\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full is-resized\">\n  <img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/webhosting.de\/wp-content\/uploads\/2025\/11\/numa_servermeeting_4027.png\" alt=\"\" width=\"1536\" height=\"1024\"\/>\n<\/figure>\n\n\n<h2>NUMA frente a UMA: resumen de las diferencias<\/h2>\n\n<p>Me gusta resumir las diferencias m\u00e1s importantes en un formato compacto. <strong>Cuadro<\/strong> firme, para que las decisiones se tomen m\u00e1s r\u00e1pidamente. Este resumen muestra lo que es importante en cuanto a arquitectura, latencia y escalabilidad. Me ayuda a dimensionar nuevos hosts, as\u00ed como a depurar errores en entornos productivos. Quien ve claramente la diferencia entre el acceso local y el remoto, toma mejores decisiones a la hora de adaptar las m\u00e1quinas virtuales y asignar la RAM. Aqu\u00ed es precisamente donde se decide la <strong>Actuaci\u00f3n<\/strong> bajo carga.<\/p>\n\n<table>\n  <thead>\n    <tr>\n      <th>Criterio<\/th>\n      <th>NUMA<\/th>\n      <th>UMA<\/th>\n      <th>Efecto pr\u00e1ctico<\/th>\n    <\/tr>\n  <\/thead>\n  <tbody>\n    <tr>\n      <td>acceso a la memoria<\/td>\n      <td>Local o remoto<\/td>\n      <td>Normalizado<\/td>\n      <td>El acceso local es m\u00e1s r\u00e1pido; el acceso remoto tiene un coste de latencia.<\/td>\n    <\/tr>\n    <tr>\n      <td>Escala<\/td>\n      <td>Muy bueno con nudos<\/td>\n      <td>Limitado desde el principio<\/td>\n      <td>M\u00e1s n\u00facleos escalan de forma m\u00e1s fiable con NUMA<\/td>\n    <\/tr>\n    <tr>\n      <td>Topolog\u00eda<\/td>\n      <td>Varios nodos<\/td>\n      <td>Pool uniforme<\/td>\n      <td>Es necesario realizar una planificaci\u00f3n que tenga en cuenta la topolog\u00eda<\/td>\n    <\/tr>\n    <tr>\n      <td>hipervisor<\/td>\n      <td>NUMA virtual disponible<\/td>\n      <td>Menos relevante<\/td>\n      <td>El sistema operativo invitado puede planificar NUMA-aware.<\/td>\n    <\/tr>\n    <tr>\n      <td>Ajuste fino<\/td>\n      <td>vCPU\/RAM por nodo<\/td>\n      <td>Ajuste global<\/td>\n      <td>Las m\u00e1quinas virtuales compatibles con nodos proporcionan estabilidad<\/td>\n    <\/tr>\n  <\/tbody>\n<\/table>\n\n<h2>NUMA en entornos virtuales<\/h2>\n\n<p>Dejo que el hipervisor se encargue de la <strong>Topolog\u00eda<\/strong> al sistema operativo invitado para que el programador y la gesti\u00f3n de memoria planifiquen localmente. Virtual NUMA muestra al invitado los l\u00edmites de sus nodos, lo que permite a las bases de datos, JVM y trabajadores .NET organizar sus montones y subprocesos de forma m\u00e1s econ\u00f3mica. De este modo, evito costosos accesos remotos y mantengo estable la latencia. En configuraciones sensibles, lo combino con una estrategia de fijaci\u00f3n coherente y una asignaci\u00f3n fija de RAM. Para tiempos de respuesta extremadamente cortos, tambi\u00e9n utilizo <a href=\"https:\/\/webhosting.de\/es\/micro-latencia-alojamiento-optimizacion-base-de-datos-red-relampago\/\">Alojamiento con microlatencia<\/a> para reducir a\u00fan m\u00e1s la fluctuaci\u00f3n.<\/p>\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full is-resized\">\n  <img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/webhosting.de\/wp-content\/uploads\/2025\/11\/numa-architektur-servertechnik-9381.png\" alt=\"\" width=\"1536\" height=\"1024\"\/>\n<\/figure>\n\n\n<h2>Pr\u00e1cticas recomendadas para tama\u00f1os de m\u00e1quinas virtuales y asignaci\u00f3n de CPU<\/h2>\n\n<p>Dimensiono <strong>vCPU<\/strong> de modo que una m\u00e1quina virtual quepa en un nodo NUMA o solo lo roce ligeramente. Ejemplo: si un host tiene dos nodos de 20 n\u00facleos cada uno, planifico m\u00e1quinas virtuales con entre 4 y 16 vCPU preferiblemente dentro de un nodo. Si se supera este l\u00edmite, se corre el riesgo de accesos remotos y tiempos de espera innecesarios. Distribuyo la RAM de la forma m\u00e1s est\u00e1tica posible para que el sistema operativo invitado mantenga sus p\u00e1ginas localmente. Para cargas de trabajo con una fuerte proporci\u00f3n de un solo subproceso, incluyo la estrategia de n\u00facleo adecuada y utilizo an\u00e1lisis como <a href=\"https:\/\/webhosting.de\/es\/un-solo-hilo-vs-multi-nucleo-web-hosting-cpu-comparacion-2025-eficiencia\/\">Un hilo frente a varios n\u00facleos<\/a>.<\/p>\n\n<h2>Ventajas concretas para el hardware de alojamiento<\/h2>\n\n<p>Con una planificaci\u00f3n NUMA limpia, aumento la <strong>densidad<\/strong> por host, sin sacrificar los tiempos de respuesta. En muchos centros de datos, esto permite operar un n\u00famero notablemente mayor de m\u00e1quinas virtuales por z\u00f3calo, mientras que las aplicaciones responden de forma fiable. La menor latencia repercute directamente en la experiencia del usuario y en el rendimiento por lotes. Los costes por carga de trabajo se reducen, ya que el tiempo de CPU y la RAM se utilizan de forma m\u00e1s eficiente. Quienes eligen el hardware de forma fundamentada se benefician adem\u00e1s de la moderna <a href=\"https:\/\/webhosting.de\/es\/alto-rendimiento-webhosting-hardware-cpu-nvme-memoria-rendimiento-turbo-servidor\/\">Hardware de alojamiento web de alto rendimiento<\/a> con gran capacidad de almacenamiento.<\/p>\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full is-resized\">\n  <img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/webhosting.de\/wp-content\/uploads\/2025\/11\/numa_techoffice_nacht9462.png\" alt=\"\" width=\"1536\" height=\"1024\"\/>\n<\/figure>\n\n\n<h2>Ajuste de la carga de trabajo: bases de datos, cach\u00e9s, contenedores<\/h2>\n\n<p>Me aseguro de que <strong>Bases de datos<\/strong> mantienen sus montones localmente y calculan los subprocesos de trabajo en \u201esu\u201c nodo. Para los motores SQL, las cach\u00e9s en memoria y las JVM, vale la pena asignar CPU y reservar memoria de forma fija. La orquestaci\u00f3n de contenedores se beneficia de las afinidades de los nodos, de modo que los pods utilicen las rutas de almacenamiento m\u00e1s cortas. En caso de E\/S intensiva, apuesto por asignaciones NVMe cercanas a NUMA para mantener los datos cerca de los nodos. De este modo, las rutas de acceso permanecen cortas y las <strong>Tiempo de respuesta<\/strong> amable.<\/p>\n\n<h2>Supervisi\u00f3n y resoluci\u00f3n de problemas en NUMA<\/h2>\n\n<p>Mido <strong>Latencia<\/strong> y el acceso remoto de forma espec\u00edfica, en lugar de limitarme a mirar los porcentajes de CPU. Las herramientas me muestran, por cada nodo, cu\u00e1ntas p\u00e1ginas se encuentran en remoto y qu\u00e9 subprocesos generan presi\u00f3n en la memoria. Si aumentan los fallos remotos, ajusto el tama\u00f1o de la vCPU, las afinidades o la asignaci\u00f3n de RAM. Si el rendimiento sigue siendo bajo a pesar de las elevadas reservas de CPU, a menudo se debe a las rutas de memoria. Para m\u00ed, la visibilidad desde la perspectiva de los nodos es la forma m\u00e1s r\u00e1pida de <strong>Causas<\/strong>, no solo a los s\u00edntomas.<\/p>\n\n<h2>NUMA-Spanning: uso correcto<\/h2>\n\n<p>Activo <strong>Tensi\u00f3n<\/strong> Espec\u00edficamente para m\u00e1quinas virtuales con grandes necesidades de RAM o un ancho de banda excepcional. La m\u00e1quina virtual puede entonces obtener memoria a trav\u00e9s de varios nodos, lo que permite en primer lugar las instancias individuales con una huella masiva. El precio es el acceso remoto ocasional, que mitigo con afinidades de CPU y una mayor proporci\u00f3n de localidad de p\u00e1gina. En el caso de cargas mixtas, prefiero elegir varias m\u00e1quinas virtuales de tama\u00f1o medio en lugar de una instancia muy grande. De este modo, se mantiene <strong>Planificabilidad<\/strong> en la vida cotidiana.<\/p>\n\n<h2>Licencias, densidad y costes reales<\/h2>\n\n<p>Tasa I <strong>Costos<\/strong> no a nivel de host, sino por carga de trabajo y mes en euros. Cuando NUMA aumenta la densidad de las m\u00e1quinas virtuales, los costes fijos por instancia disminuyen y las reservas de rendimiento aumentan. Esto afecta tanto a las licencias por n\u00facleo como a los costes de asistencia t\u00e9cnica y energ\u00eda. Quien reduce el acceso remoto, acorta el tiempo de c\u00e1lculo y ahorra energ\u00eda realizando la misma tarea. Al final, lo que cuenta es el <strong>Balance general<\/strong> por resultado, no solo por servidor.<\/p>\n\n<h2>Interpretaci\u00f3n correcta de la topolog\u00eda del hardware y las interconexiones<\/h2>\n\n<p>Me refiero a la f\u00edsica. <strong>Topolog\u00eda<\/strong> activamente en mi planificaci\u00f3n. Los servidores modernos utilizan dise\u00f1os de CPU de varios componentes y conectan chiplets o matrices a trav\u00e9s de interconexiones. Esto significa que no todos los n\u00facleos tienen el mismo camino hacia cada m\u00f3dulo RAM, e incluso dentro de un z\u00f3calo hay rutas preferentes. Cuanto m\u00e1s tr\u00e1fico pasa por los enlaces entre z\u00f3calos, m\u00e1s aumenta <strong>Latencia<\/strong> y la sobrecarga de coherencia. Por lo tanto, compruebo cu\u00e1ntos canales de memoria est\u00e1n activos por nodo, si todas las ranuras DIMM est\u00e1n equipadas sim\u00e9tricamente y c\u00f3mo est\u00e1n conectados los nodos en la placa base. Las caracter\u00edsticas Sub-NUMA, que dividen los nodos en dominios m\u00e1s peque\u00f1os, pueden equilibrar los puntos cr\u00edticos cuando las cargas de trabajo est\u00e1n claramente segmentadas. Tambi\u00e9n observo la <strong>Topolog\u00eda L3<\/strong>: Si los subprocesos y sus datos se encuentran en diferentes dominios de cach\u00e9, la transferencia de cach\u00e9 por s\u00ed sola consume una cantidad notable de rendimiento. Una simple prueba de ancho de banda y una visi\u00f3n general de la topolog\u00eda muestran r\u00e1pidamente si la plataforma ofrece la localidad esperada o si las interconexiones se convierten en un cuello de botella.<\/p>\n\n<h2>Opciones de firmware y BIOS con efecto<\/h2>\n\n<p>En la BIOS, me aseguro de que <strong>Intercalaci\u00f3n de nodos<\/strong> est\u00e1 desactivado para que la estructura NUMA siga siendo visible. Utilizo el cl\u00faster Sub-NUMA o modos similares de forma espec\u00edfica cuando las cargas de trabajo tienen muchas cantidades de trabajo medianas y claramente separadas. Para obtener latencias consistentes, selecciono perfiles de energ\u00eda orientados al rendimiento y reduzco los m\u00e1s profundos. <strong>Estados C<\/strong> y evita el estacionamiento agresivo del n\u00facleo. Optimizo la asignaci\u00f3n de memoria para aprovechar al m\u00e1ximo <strong>Ancho de banda del canal de memoria<\/strong>; Las configuraciones DIMM asim\u00e9tricas afectan directamente al rendimiento y al tiempo de espera. Tambi\u00e9n compruebo las opciones de prefetcher y RAS: algunos mecanismos de protecci\u00f3n aumentan la latencia sin servir a la carga de trabajo. Importante: pruebo cada ajuste de la BIOS con carga real, ya que los microefectos causados por las cach\u00e9s y las interconexiones a menudo solo se manifiestan bajo presi\u00f3n.<\/p>\n\n<h2>Sistema operativo invitado y ajuste del tiempo de ejecuci\u00f3n: desde el primer contacto hasta las p\u00e1ginas enormes<\/h2>\n\n<p>En Gast utilizo <strong>Primer toque<\/strong>-Asignaci\u00f3n a mi favor: los subprocesos inicializan \u201esu\u201c memoria para que las p\u00e1ginas se creen localmente. En Linux, activo o desactivo el equilibrio NUMA autom\u00e1tico en funci\u00f3n de la carga de trabajo; los sistemas relacionados con bases de datos suelen beneficiarse de una conexi\u00f3n estable, mientras que los trabajadores web distribuidos soportan migraciones reducidas. Con numactl o task pinning, conecto servicios a nodos y defino <strong>membind<\/strong>-Directrices. <strong>P\u00e1ginas enormes<\/strong> Reduzco la presi\u00f3n TLB; en bases de datos con latencia cr\u00edtica, prefiero p\u00e1ginas enormes est\u00e1ticas y memoria caliente (pre-touch) para evitar picos de fallos de p\u00e1gina. Dependiendo del motor, utilizo p\u00e1ginas enormes transparentes en \u201emadvise\u201c o las desactivo si generan latencias de desfragmentaci\u00f3n. Controlo <strong>Afinidades IRQ<\/strong> y distribuyo las interrupciones de red y NVMe a los nodos adecuados; RPS\/XPS y las colas m\u00faltiples ayudan a mantener la coherencia de las rutas de datos. En Windows, utilizo grupos de procesadores y Soft-NUMA en la pila, me aseguro de que se bloqueen las p\u00e1ginas en la memoria para los servicios que consumen mucha memoria y activo el GC del servidor en .NET. Para las JVM, utilizo heur\u00edsticas conscientes de NUMA, pre-touche Heaps y controlo la afinidad de los subprocesos para que GC y Worker utilicen los mismos nodos.<\/p>\n\n<h2>Alinear correctamente los ajustes espec\u00edficos del hipervisor<\/h2>\n\n<p>Me paso a la <strong>Topolog\u00eda vNUMA<\/strong> a la estructura f\u00edsica. Selecciono los par\u00e1metros \u201eSockets\u201c, \u201eCores per Socket\u201c y \u201eThreads per Core\u201c de tal manera que el hipervisor no divida la m\u00e1quina virtual en nodos. Para las instancias sensibles a la latencia, reservo RAM para evitar el ballooning y el swapping, y aseguro los recursos pCPU mediante afinidad u opciones de programador adecuadas. Precauci\u00f3n con la adici\u00f3n en caliente de CPU o memoria: muchas plataformas desactivan vNUMA en el invitado, lo que da lugar a accesos remotos ocultos. Planifico la migraci\u00f3n en vivo de manera que los hosts de destino tengan una topolog\u00eda NUMA compatible y, tras la migraci\u00f3n, doy tiempo a las m\u00e1quinas virtuales para que <strong>Localidad de la p\u00e1gina<\/strong> Reconstruir (pre-touch, calentamiento). En entornos KVM, utilizo las opciones de ajuste NUMA y cpuset-Cgroups; en otros hipervisores, las herramientas exstop\/similares ayudan a ver la distribuci\u00f3n de vCPU y los nodos activos en tiempo real.<\/p>\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full is-resized\">\n  <img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/webhosting.de\/wp-content\/uploads\/2025\/11\/numa_server_workspace_8721.png\" alt=\"\" width=\"1536\" height=\"1024\"\/>\n<\/figure>\n\n\n<h2>No desperdicie la localidad PCIe y E\/S<\/h2>\n\n<p>Organizo <strong>NVMe<\/strong>-Unidades, HBA y NIC al nodo en el que se ejecutan los subprocesos de c\u00e1lculo. Vinculo las colas SR-IOV o vNIC a los n\u00facleos del mismo nodo y controlo las interrupciones en consecuencia. Para altas tasas de paquetes, escalo las colas de recepci\u00f3n\/transmisi\u00f3n y las distribuyo de manera consistente entre los n\u00facleos locales. En el caso de las pilas de almacenamiento, me aseguro de que los subprocesos de trabajo para env\u00edos y finalizaciones de E\/S funcionen en el mismo nodo, de modo que la ruta de datos no atraviese la interconexi\u00f3n. Tambi\u00e9n planifico las rutas m\u00faltiples y el RAID de software espec\u00edficos para cada nodo; una ruta \u201em\u00e1s corta\u201c casi siempre supera a la ruta \u201em\u00e1s amplia\u201c con accesos externos. De este modo, reduzco la fluctuaci\u00f3n y, bajo la carga de E\/S, consigo la <strong>tiempo de CPU<\/strong> all\u00ed donde tiene efecto.<\/p>\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full is-resized\">\n  <img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" src=\"https:\/\/webhosting.de\/wp-content\/uploads\/2025\/11\/numa-serverrack-7412.png\" alt=\"\" width=\"1536\" height=\"1024\"\/>\n<\/figure>\n\n\n<h2>Planificaci\u00f3n de capacidad, sobrecompromiso y funciones de memoria<\/h2>\n\n<p>Prefiero ejecutar cargas de trabajo orientadas a la latencia sin <strong>Overcommit<\/strong> en la RAM y moderadamente en la vCPU. El ballooning, la compresi\u00f3n y el intercambio de hipervisores generan accesos externos o picos de fallos de p\u00e1gina, que es precisamente lo que quiero evitar. El intercambio transparente de p\u00e1ginas es ineficaz en muchas configuraciones y puede ocultar la visibilidad de la localidad real. Calibro la combinaci\u00f3n de m\u00e1quinas virtuales para que no colisionen varias instancias que consumen mucho ancho de banda de memoria en el mismo nodo. Para los motores en memoria, planifico generosamente <strong>Reservas<\/strong> y, cuando sea conveniente, p\u00e1ginas enormes en el invitado que el hipervisor pueda pasar. De este modo, la tasa de aciertos TLB y los tiempos de acceso siguen siendo predecibles.<\/p>\n\n<h2>Migraci\u00f3n en vivo y alta disponibilidad<\/h2>\n\n<p>Tengo en cuenta que una <strong>Migraci\u00f3n<\/strong> destruyo temporalmente la localizaci\u00f3n lateral de una m\u00e1quina virtual. Tras el traslado, caliento los montones cr\u00edticos y dejo que los trabajos en segundo plano reconstruyan los hotsets. Planifico los hosts de destino con una topolog\u00eda NUMA similar para que no sea necesario volver a cortar vNUMA. Para casos de alta disponibilidad con hardware heterog\u00e9neo, establezco pol\u00edticas: o bien acepto una latencia m\u00e1s alta durante un breve periodo de tiempo, o bien doy prioridad a los hosts con un tama\u00f1o de nodo compatible. Es importante la observaci\u00f3n tras la migraci\u00f3n: si aumentan las proporciones de p\u00e1ginas remotas, ajusto las afinidades o activo el prefalling hasta que la <strong>Localidad<\/strong> vuelve a encajar.<\/p>\n\n<h2>Modelos pr\u00e1cticos de diagn\u00f3stico<\/h2>\n\n<p>Reconozco los problemas t\u00edpicos de NUMA por unos pocos patrones: la CPU se \u201ecalienta\u201c, pero la <strong>Instrucciones por ciclo<\/strong> siguen siendo bajos; la latencia salta en oleadas; algunos subprocesos se bloquean en los accesos a la memoria, aunque los n\u00facleos est\u00e9n libres. En estos casos, compruebo los accesos remotos, la utilizaci\u00f3n de la interconexi\u00f3n, los fallos de TLB y la distribuci\u00f3n de los subprocesos activos por nodo. Correlaciono la carga de interrupciones con los n\u00facleos que soportan la aplicaci\u00f3n y compruebo si las cach\u00e9s entre nodos se invalidan constantemente. Una simple prueba de verificaci\u00f3n consiste en reducir la m\u00e1quina virtual a un nodo: si las latencias caen inmediatamente, la causa era el spanning o la programaci\u00f3n. Del mismo modo, las pruebas espec\u00edficas revelan el ancho de banda de la RAM por nodo y muestran si el equipamiento DIMM o las opciones del BIOS est\u00e1n ralentizando el sistema.<\/p>\n\n<h2>Lista de comprobaci\u00f3n pr\u00e1ctica<\/h2>\n\n<ul>\n  <li>Comprender la topolog\u00eda: nodos, canales de memoria, asignaci\u00f3n PCIe, dominios de cach\u00e9<\/li>\n  <li>Comprobar BIOS: Node Interleaving desactivado, perfil energ\u00e9tico Rendimiento, estados C planos.<\/li>\n  <li>Recortar m\u00e1quinas virtuales: vCPU por m\u00e1quina virtual \u2264 tama\u00f1o del nodo, vNUMA correcto, tener en cuenta la adici\u00f3n en caliente.<\/li>\n  <li>Asegurar la RAM: reservas para cargas de trabajo de latencia, p\u00e1ginas enormes cuando sea conveniente.<\/li>\n  <li>Establecer afinidad: vincular subprocesos, IRQ e colas de E\/S al mismo nodo<\/li>\n  <li>Contenedores\/pods: utilizar la afinidad de nodos, el gestor de CPU y la conciencia topol\u00f3gica<\/li>\n  <li>Aplicar solo de forma selectiva: acompa\u00f1ar las grandes instancias con pol\u00edticas y supervisi\u00f3n<\/li>\n  <li>Planificar la migraci\u00f3n: topolog\u00eda de destino adecuada, heaps pre-touch, observar la localidad<\/li>\n  <li>Mejorar la supervisi\u00f3n: accesos remotos, ancho de banda por nodo, utilizaci\u00f3n de la interconexi\u00f3n.<\/li>\n  <li>Realizar pruebas peri\u00f3dicas: comprobaciones de ancho de banda\/latencia tras cambios de firmware o de host.<\/li>\n<\/ul>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Descubra c\u00f3mo la arquitectura NUMA est\u00e1 revolucionando el rendimiento de los servidores y por qu\u00e9 es esencial en el hardware de alojamiento moderno. Conozca las mejores pr\u00e1cticas y consejos de optimizaci\u00f3n.<\/p>","protected":false},"author":1,"featured_media":15656,"comment_status":"","ping_status":"","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"_crdt_document":"","inline_featured_image":false,"footnotes":""},"categories":[922],"tags":[],"class_list":["post-15663","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-technologie"],"acf":[],"_wp_attached_file":null,"_wp_attachment_metadata":null,"litespeed-optimize-size":null,"litespeed-optimize-set":null,"_elementor_source_image_hash":null,"_wp_attachment_image_alt":null,"stockpack_author_name":null,"stockpack_author_url":null,"stockpack_provider":null,"stockpack_image_url":null,"stockpack_license":null,"stockpack_license_url":null,"stockpack_modification":null,"color":null,"original_id":null,"original_url":null,"original_link":null,"unsplash_location":null,"unsplash_sponsor":null,"unsplash_exif":null,"unsplash_attachment_metadata":null,"_elementor_is_screenshot":null,"surfer_file_name":null,"surfer_file_original_url":null,"envato_tk_source_kit":null,"envato_tk_source_index":null,"envato_tk_manifest":null,"envato_tk_folder_name":null,"envato_tk_builder":null,"envato_elements_download_event":null,"_menu_item_type":null,"_menu_item_menu_item_parent":null,"_menu_item_object_id":null,"_menu_item_object":null,"_menu_item_target":null,"_menu_item_classes":null,"_menu_item_xfn":null,"_menu_item_url":null,"_trp_menu_languages":null,"rank_math_primary_category":null,"rank_math_title":null,"inline_featured_image":null,"_yoast_wpseo_primary_category":null,"rank_math_schema_blogposting":null,"rank_math_schema_videoobject":null,"_oembed_049c719bc4a9f89deaead66a7da9fddc":null,"_oembed_time_049c719bc4a9f89deaead66a7da9fddc":null,"_yoast_wpseo_focuskw":null,"_yoast_wpseo_linkdex":null,"_oembed_27e3473bf8bec795fbeb3a9d38489348":null,"_oembed_c3b0f6959478faf92a1f343d8f96b19e":null,"_trp_translated_slug_en_us":null,"_wp_desired_post_slug":null,"_yoast_wpseo_title":null,"tldname":null,"tldpreis":null,"tldrubrik":null,"tldpolicylink":null,"tldsize":null,"tldregistrierungsdauer":null,"tldtransfer":null,"tldwhoisprivacy":null,"tldregistrarchange":null,"tldregistrantchange":null,"tldwhoisupdate":null,"tldnameserverupdate":null,"tlddeletesofort":null,"tlddeleteexpire":null,"tldumlaute":null,"tldrestore":null,"tldsubcategory":null,"tldbildname":null,"tldbildurl":null,"tldclean":null,"tldcategory":null,"tldpolicy":null,"tldbesonderheiten":null,"tld_bedeutung":null,"_oembed_d167040d816d8f94c072940c8009f5f8":null,"_oembed_b0a0fa59ef14f8870da2c63f2027d064":null,"_oembed_4792fa4dfb2a8f09ab950a73b7f313ba":null,"_oembed_33ceb1fe54a8ab775d9410abf699878d":null,"_oembed_fd7014d14d919b45ec004937c0db9335":null,"_oembed_21a029d076783ec3e8042698c351bd7e":null,"_oembed_be5ea8a0c7b18e658f08cc571a909452":null,"_oembed_a9ca7a298b19f9b48ec5914e010294d2":null,"_oembed_f8db6b27d08a2bb1f920e7647808899a":null,"_oembed_168ebde5096e77d8a89326519af9e022":null,"_oembed_cdb76f1b345b42743edfe25481b6f98f":null,"_oembed_87b0613611ae54e86e8864265404b0a1":null,"_oembed_27aa0e5cf3f1bb4bc416a4641a5ac273":null,"_oembed_time_27aa0e5cf3f1bb4bc416a4641a5ac273":null,"_tldname":null,"_tldclean":null,"_tldpreis":null,"_tldcategory":null,"_tldsubcategory":null,"_tldpolicy":null,"_tldpolicylink":null,"_tldsize":null,"_tldregistrierungsdauer":null,"_tldtransfer":null,"_tldwhoisprivacy":null,"_tldregistrarchange":null,"_tldregistrantchange":null,"_tldwhoisupdate":null,"_tldnameserverupdate":null,"_tlddeletesofort":null,"_tlddeleteexpire":null,"_tldumlaute":null,"_tldrestore":null,"_tldbildname":null,"_tldbildurl":null,"_tld_bedeutung":null,"_tldbesonderheiten":null,"_oembed_ad96e4112edb9f8ffa35731d4098bc6b":null,"_oembed_8357e2b8a2575c74ed5978f262a10126":null,"_oembed_3d5fea5103dd0d22ec5d6a33eff7f863":null,"_eael_widget_elements":null,"_oembed_0d8a206f09633e3d62b95a15a4dd0487":null,"_oembed_time_0d8a206f09633e3d62b95a15a4dd0487":null,"_aioseo_description":null,"_eb_attr":null,"_eb_data_table":null,"_oembed_819a879e7da16dd629cfd15a97334c8a":null,"_oembed_time_819a879e7da16dd629cfd15a97334c8a":null,"_acf_changed":null,"_wpcode_auto_insert":null,"_edit_last":null,"_edit_lock":null,"_oembed_e7b913c6c84084ed9702cb4feb012ddd":null,"_oembed_bfde9e10f59a17b85fc8917fa7edf782":null,"_oembed_time_bfde9e10f59a17b85fc8917fa7edf782":null,"_oembed_03514b67990db061d7c4672de26dc514":null,"_oembed_time_03514b67990db061d7c4672de26dc514":null,"rank_math_news_sitemap_robots":null,"rank_math_robots":null,"_eael_post_view_count":"2432","_trp_automatically_translated_slug_ru_ru":null,"_trp_automatically_translated_slug_et":null,"_trp_automatically_translated_slug_lv":null,"_trp_automatically_translated_slug_fr_fr":null,"_trp_automatically_translated_slug_en_us":null,"_wp_old_slug":null,"_trp_automatically_translated_slug_da_dk":null,"_trp_automatically_translated_slug_pl_pl":null,"_trp_automatically_translated_slug_es_es":null,"_trp_automatically_translated_slug_hu_hu":null,"_trp_automatically_translated_slug_fi":null,"_trp_automatically_translated_slug_ja":null,"_trp_automatically_translated_slug_lt_lt":null,"_elementor_edit_mode":null,"_elementor_template_type":null,"_elementor_version":null,"_elementor_pro_version":null,"_wp_page_template":null,"_elementor_page_settings":null,"_elementor_data":null,"_elementor_css":null,"_elementor_conditions":null,"_happyaddons_elements_cache":null,"_oembed_75446120c39305f0da0ccd147f6de9cb":null,"_oembed_time_75446120c39305f0da0ccd147f6de9cb":null,"_oembed_3efb2c3e76a18143e7207993a2a6939a":null,"_oembed_time_3efb2c3e76a18143e7207993a2a6939a":null,"_oembed_59808117857ddf57e478a31d79f76e4d":null,"_oembed_time_59808117857ddf57e478a31d79f76e4d":null,"_oembed_965c5b49aa8d22ce37dfb3bde0268600":null,"_oembed_time_965c5b49aa8d22ce37dfb3bde0268600":null,"_oembed_81002f7ee3604f645db4ebcfd1912acf":null,"_oembed_time_81002f7ee3604f645db4ebcfd1912acf":null,"_elementor_screenshot":null,"_oembed_7ea3429961cf98fa85da9747683af827":null,"_oembed_time_7ea3429961cf98fa85da9747683af827":null,"_elementor_controls_usage":null,"_elementor_page_assets":[],"_elementor_screenshot_failed":null,"theplus_transient_widgets":null,"_eael_custom_js":null,"_wp_old_date":null,"_trp_automatically_translated_slug_it_it":null,"_trp_automatically_translated_slug_pt_pt":null,"_trp_automatically_translated_slug_zh_cn":null,"_trp_automatically_translated_slug_nl_nl":null,"_trp_automatically_translated_slug_pt_br":null,"_trp_automatically_translated_slug_sv_se":null,"rank_math_analytic_object_id":null,"rank_math_internal_links_processed":null,"_trp_automatically_translated_slug_ro_ro":null,"_trp_automatically_translated_slug_sk_sk":null,"_trp_automatically_translated_slug_bg_bg":null,"_trp_automatically_translated_slug_sl_si":null,"litespeed_vpi_list":null,"litespeed_vpi_list_mobile":null,"rank_math_seo_score":null,"rank_math_contentai_score":null,"ilj_limitincominglinks":null,"ilj_maxincominglinks":null,"ilj_limitoutgoinglinks":null,"ilj_maxoutgoinglinks":null,"ilj_limitlinksperparagraph":null,"ilj_linksperparagraph":null,"ilj_blacklistdefinition":null,"ilj_linkdefinition":null,"_eb_reusable_block_ids":null,"rank_math_focus_keyword":"NUMA-Architektur","rank_math_og_content_image":null,"_yoast_wpseo_metadesc":null,"_yoast_wpseo_content_score":null,"_yoast_wpseo_focuskeywords":null,"_yoast_wpseo_keywordsynonyms":null,"_yoast_wpseo_estimated-reading-time-minutes":null,"rank_math_description":null,"surfer_last_post_update":null,"surfer_last_post_update_direction":null,"surfer_keywords":null,"surfer_location":null,"surfer_draft_id":null,"surfer_permalink_hash":null,"surfer_scrape_ready":null,"_thumbnail_id":"15656","footnotes":null,"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/webhosting.de\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/15663","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/webhosting.de\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/webhosting.de\/es\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/webhosting.de\/es\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/webhosting.de\/es\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=15663"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/webhosting.de\/es\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/15663\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/webhosting.de\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media\/15656"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/webhosting.de\/es\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=15663"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/webhosting.de\/es\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=15663"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/webhosting.de\/es\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=15663"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}