{"id":18689,"date":"2026-04-03T18:19:44","date_gmt":"2026-04-03T16:19:44","guid":{"rendered":"https:\/\/webhosting.de\/server-cpu-affinity-hosting-optimierung-kernelaffinity\/"},"modified":"2026-04-03T18:19:44","modified_gmt":"2026-04-03T16:19:44","slug":"servidor-cpu-afinidad-alojamiento-optimizacion-kernelaffinity","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/webhosting.de\/es\/server-cpu-affinity-hosting-optimierung-kernelaffinity\/","title":{"rendered":"Afinidad de la CPU del servidor: optimizaci\u00f3n en el funcionamiento del alojamiento"},"content":{"rendered":"<p><strong>Afinidad CPU servidor<\/strong> asigna espec\u00edficamente procesos a n\u00facleos de CPU fijos y reduce as\u00ed las migraciones, los cambios de contexto y las cach\u00e9s fr\u00edas en las pilas de alojamiento. Muestro c\u00f3mo este anclaje crea latencias predecibles, mayores tasas de aciertos de cach\u00e9 y un rendimiento constante en servidores web, PHP-FPM, bases de datos, m\u00e1quinas virtuales y contenedores.<\/p>\n\n<h2>Puntos centrales<\/h2>\n<p>Los siguientes aspectos fundamentales constituyen las directrices para una aplicaci\u00f3n eficaz de Affinity en el alojamiento.<\/p>\n<ul>\n  <li><strong>Proximidad de la cach\u00e9<\/strong> minimiza la latencia y aumenta la eficacia de las cargas de trabajo multihilo.<\/li>\n  <li><strong>Planificabilidad<\/strong> mediante la fijaci\u00f3n: menos valores at\u00edpicos en p99 y tiempos de respuesta constantes.<\/li>\n  <li><strong>Conocimiento de NUMA<\/strong> acopla memoria y CPU, reduce los costosos accesos remotos.<\/li>\n  <li><strong>Cgroups<\/strong> complementar Affinity con cuotas, prioridades y un reparto equitativo.<\/li>\n  <li><strong>Monitoreo<\/strong> con perf\/Prometheus descubre migraciones y fallos.<\/li>\n<\/ul>\n\n<h2>\u00bfQu\u00e9 significa CPU Affinity en hosting?<\/h2>\n\n<p>Se une por afinidad <strong>Hilos<\/strong> a n\u00facleos fijos para que el programador no los disperse por todo el socket. Como resultado, las cach\u00e9s L1\/L2\/L3 permanecen calientes, lo que es particularmente importante para las aplicaciones de latencia cr\u00edtica. <strong>Consultas por Internet<\/strong> cuenta. El CFS de Linux equilibra din\u00e1micamente por defecto, pero genera migraciones superfluas en las fases calientes. Limito espec\u00edficamente estas migraciones en lugar de ralentizar el planificador por completo. Proporciono una introducci\u00f3n m\u00e1s profunda a las alternativas del CFS aqu\u00ed: <a href=\"https:\/\/webhosting.de\/es\/linux-scheduler-cfs-alojamiento-alternativo-kernelperf-boost\/\">Opciones del programador de Linux<\/a>.<\/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\/2026\/04\/cpu-affinity-serverraum-1842.png\" alt=\"\" width=\"1536\" height=\"1024\"\/>\n<\/figure>\n\n\n<h2>An\u00e1lisis y perfil de la carga de trabajo<\/h2>\n\n<p>Antes de fijar, examino el <strong>Caracter\u00edstica<\/strong> de los servicios. Los servidores web basados en eventos generan pocos cambios de contexto, pero se benefician enormemente de la coherencia de la cach\u00e9. Las bases de datos son sensibles a las migraciones del n\u00facleo durante uniones intensivas o puntos de control. Mido la latencia p95\/p99, hago un seguimiento de las migraciones de CPU con <strong>perfecto<\/strong> y busco fallos de LLC. S\u00f3lo entonces escribo reglas fijas y las pruebo bajo carga m\u00e1xima.<\/p>\n\n<h2>Topolog\u00eda de la CPU, SMT y pares de n\u00facleos<\/h2>\n<p>Tengo en cuenta la topolog\u00eda f\u00edsica: complejos de n\u00facleos, rebanadas L3 y <strong>SMT<\/strong>-siblings. Para los servicios de latencia cr\u00edtica, s\u00f3lo asigno un subproceso SMT por n\u00facleo para que los subprocesos calientes no compartan unidades de ejecuci\u00f3n. SMT permanece activo para los trabajos por lotes que se benefician del rendimiento adicional. En AMD-EPYC presto atenci\u00f3n a los l\u00edmites de CCD\/CCX: Los trabajadores permanecen dentro de un segmento L3 para mantener altos los hits LLC estables. Para pilas NIC-heavy, emparejo las colas RX\/TX con el <strong>N\u00facleos<\/strong>, en el que se ejecutan los trabajadores del espacio de usuario. Este emparejamiento evita los fisgones entre n\u00facleos y mantiene cortas las rutas entre IRQ, SoftIRQ y la aplicaci\u00f3n.<\/p>\n\n<h2>Estrategias de fijaci\u00f3n de servidores web y PHP-FPM<\/h2>\n\n<p>Para las interfaces web utilizo <strong>NGINX<\/strong> A menudo utilizo un conjunto de n\u00facleos estrecho, por ejemplo 0-3, para garantizar tiempos de respuesta consistentes. Divido PHP-FPM: hot workers en 4-7, trabajos en segundo plano en 8-11. Alivio Node.js con hilos de trabajador y enlazo las tareas que consumen mucha CPU a mis propios hilos de trabajador. <strong>n\u00facleos<\/strong>. Mantengo Apache en el MPM de eventos con l\u00edmites ajustados en colas de ejecuci\u00f3n cortas. Estas disposiciones mantienen limpias las canalizaciones y reducen notablemente el jitter.<\/p>\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full is-resized\">\n  <img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/webhosting.de\/wp-content\/uploads\/2026\/04\/server_cpu_affinity_3621.png\" alt=\"\" width=\"1536\" height=\"1024\"\/>\n<\/figure>\n\n\n<h2>Par\u00e1metros del n\u00facleo y del programador en el contexto de Affinity<\/h2>\n<p>La afinidad tiene un efecto m\u00e1s fuerte si el kernel no la contrarresta permanentemente. Para los servicios muy sensibles a la cach\u00e9, aumento la <strong>sched_migration_cost_ns<\/strong>, para que el SFC considere \u201ebaratas\u201c las migraciones con menos frecuencia. <strong>sched_min_granularity_ns<\/strong> y <strong>sched_wakeup_granularity_ns<\/strong> influyen en los intervalos de tiempo y en el comportamiento de tanteo; aqu\u00ed utilizo pruebas A\/B. Para los n\u00facleos de latencia aislada, utilizo espec\u00edficamente <em>limpieza<\/em>-CPUs y colocar los hilos RCU\/kernel lejos de los n\u00facleos calientes (nohz_full\/rcu_nocbs en hosts seleccionados). Estas intervenciones son <strong>dependiente del contexto<\/strong>S\u00f3lo los cambio por clase de carga de trabajo y los revierto con una estrecha supervisi\u00f3n si la varianza o el rendimiento se resienten.<\/p>\n\n<h2>Bases de datos y m\u00e1scaras de afinidad<\/h2>\n\n<p>En las bases de datos, un buen <strong>Asignaci\u00f3n<\/strong> Transacciones en l\u00ednea, trabajos de mantenimiento y gesti\u00f3n de E\/S. SQL Server soporta m\u00e1scaras de afinidad, que utilizo para definir conjuntos de CPU para hilos de motor y por separado para E\/S. Evito solapamientos entre la m\u00e1scara de afinidad y la m\u00e1scara de E\/S, de lo contrario los subprocesos calientes compiten con la E\/S de bloque. Para hosts con m\u00e1s de 32 n\u00facleos, utilizo las m\u00e1scaras extendidas de 64 bits. Esto mantiene los log flushers, check pointers y query workers limpios unos de otros. <strong>aislado<\/strong>.<\/p>\n\n<h2>V\u00edas de almacenamiento y colas NVMe<\/h2>\n<p>En <strong>blk-mq<\/strong> Asigno colas NVMe y de almacenamiento a n\u00facleos en el mismo dominio NUMA que los trabajadores de la base de datos. Los subprocesos de descarga de registro y las IRQ de cola NVMe asociadas aterrizan en n\u00facleos vecinos para que las confirmaciones de escritura no se ejecuten a trav\u00e9s del socket. Me aseguro de que los subprocesos de aplicaci\u00f3n y las IRQ de almacenamiento muy utilizadas no compartan el mismo n\u00facleo, ya que de lo contrario se crear\u00edan bloques de cabecera. Utilizo planificadores de colas m\u00faltiples de forma que el n\u00famero de colas coincida con los n\u00facleos realmente asignados: demasiadas colas s\u00f3lo aumentan la sobrecarga, muy pocas crean contenci\u00f3n de bloqueos.<\/p>\n\n<h2>Virtualizaci\u00f3n, vCPU pinning y NUMA<\/h2>\n\n<p>En KVM o Hyper-V par <strong>vCPU<\/strong> a los n\u00facleos f\u00edsicos para evitar robar tiempo. Separo las colas vhost-net\/virtio de los n\u00facleos calientes de los hu\u00e9spedes para evitar que el IO estrangule los hilos de la aplicaci\u00f3n. NUMA tambi\u00e9n requiere un ojo en la localidad de la memoria, de lo contrario los tiempos de acceso se duplican. Para m\u00e1s informaci\u00f3n sobre topolog\u00edas y ajustes, consulta este art\u00edculo: <a href=\"https:\/\/webhosting.de\/es\/blog-numa-arquitectura-servidor-rendimiento-alojamiento-hardware-optimizacion-infraestructura\/\">Arquitectura NUMA en el alojamiento<\/a>. En configuraciones densas, este acoplamiento produce unos resultados notablemente m\u00e1s uniformes. <strong>Latencias<\/strong>.<\/p>\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full is-resized\">\n  <img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/webhosting.de\/wp-content\/uploads\/2026\/04\/cpu-affinity-optimization-7253.png\" alt=\"\" width=\"1536\" height=\"1024\"\/>\n<\/figure>\n\n\n<h2>Orquestaci\u00f3n de contenedores: pol\u00edticas de cpuset y QoS<\/h2>\n<p>En recipientes coloco <strong>cpuset.cpus<\/strong> coherente con las cuotas de CPU. Kubernetes utiliza el gestor de CPU (pol\u00edtica \u201eest\u00e1tica\u201c) para proporcionar n\u00facleos exclusivos a los pods de la clase QoS Garantizada si se establece Requests=Limits. Esto significa que los pods cr\u00edticos aterrizan en n\u00facleos fijos, mientras que las cargas de trabajo de mejor esfuerzo permanecen flexibles. Planifico los pods teniendo en cuenta la topolog\u00eda: divido las rutas de latencia (entrada, aplicaci\u00f3n, cach\u00e9) por nodo NUMA para que la memoria y la carga IRQ permanezcan locales. Es importante <strong>Planificabilidad<\/strong> tambi\u00e9n para los rollouts: las r\u00e9plicas reciben conjuntos de n\u00facleos id\u00e9nticos, de lo contrario los valores medidos se distancian entre instancias.<\/p>\n\n<h2>Cgrupos, equidad y aislamiento<\/h2>\n\n<p>La afinidad por s\u00ed sola no garantiza <strong>Equidad<\/strong>, por eso los combino con cgroups. cpu.shares prioriza los grupos relativamente, cpu.max establece l\u00edmites m\u00e1ximos por intervalo de tiempo. As\u00ed es como mantengo a los vecinos ruidosos bajo control, incluso si se est\u00e1n ejecutando con CPU limitada. En el alojamiento multi-tenant, protejo los servicios cr\u00edticos con cuotas m\u00e1s altas. En conjunto, esto crea una clara <strong>Separaci\u00f3n<\/strong> sin correr riesgos excesivos.<\/p>\n\n<h2>Gesti\u00f3n de energ\u00eda y frecuencia para latencias predecibles<\/h2>\n<p>Los estados de potencia influyen notablemente en el jitter. Para los objetivos estrictos de p99, mantengo estables las frecuencias base altas en los n\u00facleos calientes (Governor performance o high <em>preferencia_energ\u00e9tica<\/em>) y limitar los estados C profundos para que no dominen los tiempos de despertar. Yo uso Turbo con moderaci\u00f3n: los hilos individuales se benefician, pero los l\u00edmites t\u00e9rmicos pueden causar un funcionamiento en paralelo. <strong>n\u00facleos<\/strong> acelerador. Para obtener un rendimiento uniforme, establezco l\u00edmites de frecuencia superior\/inferior por z\u00f3calo y traslado la l\u00f3gica de ahorro de energ\u00eda a los n\u00facleos fr\u00edos. Esto reduce la variaci\u00f3n sin restringir excesivamente el rendimiento global.<\/p>\n\n<h2>systemd, taskset y Windows: Implementaci\u00f3n<\/h2>\n\n<p>Para los servicios permanentes utilizo <strong>systemd<\/strong> con CPUAffinity=0-3 en la unidad, combinado con CPUSchedulingPolicy=fifo para cargas de trabajo RT. Inicio trabajos puntuales con taskset -c 4-7 para que las copias de seguridad no salten a cach\u00e9s calientes. Encapsulo los contenedores mediante cpuset.cpus y cgroupv2 para que los pods reciban sus n\u00facleos fijos. En Windows, establezco ProcessorAffinity en una m\u00e1scara de bits hexadecimal mediante PowerShell. Estas opciones me proporcionan <strong>Controlar<\/strong> hasta el l\u00edmite del n\u00facleo.<\/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\/2026\/04\/cpu_affinity_optimization_9876.png\" alt=\"\" width=\"1536\" height=\"1024\"\/>\n<\/figure>\n\n\n<h2>Control y pruebas: medir en lugar de adivinar<\/h2>\n\n<p>Compruebo el \u00e9xito con <strong>perfecto<\/strong> (cambios de contexto, migraciones, errores de cach\u00e9) y realizar un seguimiento de p95\/p99 por serie temporal. Las repeticiones de la carga de trabajo con wrk, hey o sysbench muestran si los valores at\u00edpicos se est\u00e1n reduciendo. Tambi\u00e9n controlo el tiempo de robo en las m\u00e1quinas virtuales y la carga de IRQ en los n\u00facleos del host. Una breve comparaci\u00f3n A\/B bajo carga m\u00e1xima revela suposiciones incorrectas. S\u00f3lo cuando las cifras coinciden, congelo las reglas de forma permanente. <strong>Pol\u00edticas<\/strong> en.<\/p>\n\n<h2>Riesgos, l\u00edmites y antipatrones<\/h2>\n\n<p>N\u00facleos de latas de fijaci\u00f3n r\u00edgida <strong>quedarse seco<\/strong> cuando el tr\u00e1fico fluct\u00faa. Por lo tanto, s\u00f3lo configuro los hilos cr\u00edticos y dejo los no cr\u00edticos en el planificador. Overcommit tambi\u00e9n consume recursos si dos m\u00e1quinas virtuales ruidosas quieren el mismo n\u00facleo. Si fijas demasiado, m\u00e1s tarde tendr\u00e1s problemas de hotspots y mala utilizaci\u00f3n. Una buena prueba de realidad: este art\u00edculo sobre CPU pinning es <a href=\"https:\/\/webhosting.de\/es\/cpu-pinning-hosting-rara-vez-tiene-sentido-optimizacion-ajuste\/\">Raramente \u00fatil<\/a> requiere un enfoque mesurado, con objetivos claros y resultados concluyentes. <strong>M\u00e9tricas<\/strong>.<\/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\/2026\/04\/server_cpu_affinity_1984.png\" alt=\"\" width=\"1536\" height=\"1024\"\/>\n<\/figure>\n\n\n<h2>Casos especiales: Alta frecuencia y tiempo real<\/h2>\n\n<p>Para submilisegundos enlazo <strong>Afinidad<\/strong> con pol\u00edtica RT, ajuste IRQ y consistencia NUMA. Vinculo las IRQ de red a sus propios n\u00facleos y mantengo los subprocesos del espacio de usuario alejados de ellas. En AMD-EPYC con topolog\u00eda chiplet, aseguro rutas cortas entre el n\u00facleo, el controlador de memoria y la NIC. Las p\u00e1ginas grandes (HugeTLB) ayudan a reducir las tasas de fallos de la TLB. Estos pasos reducen significativamente la varianza y crean <strong>Planificabilidad<\/strong> con HF-Tr\u00e1fico.<\/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\/2026\/04\/serverraum-cpu-affinitat-8291.png\" alt=\"\" width=\"1536\" height=\"1024\"\/>\n<\/figure>\n\n\n<h2>Ajuste fino para pilas populares<\/h2>\n\n<p>En <strong>PHP-FPM<\/strong> Configuro pm dynamic con pm.max_children y process_idle_timeout coincidentes para que se omitan los trabajadores ociosos. NGINX se ejecuta con worker_processes auto, pero yo vinculo los workers espec\u00edficamente a los n\u00facleos calientes. Mantengo Apache en el evento-MPM corto para que la cola de ejecuci\u00f3n no crezca. Para Node.js, encapsulo la carga de CPU en hilos de trabajador con su propia afinidad. Esto mantiene el bucle de eventos libre y receptivo <strong>r\u00e1pido<\/strong> a E\/S.<\/p>\n\n<h2>Control de IRQ y separaci\u00f3n de E\/S<\/h2>\n\n<p>I pin <strong>IRQ<\/strong>-handler mediante smp_affinity en n\u00facleos dedicados para que las inundaciones de paquetes no desplacen a los hilos de la aplicaci\u00f3n. Comparto las NIC de cola m\u00faltiple entre varios n\u00facleos para que coincidan con la distribuci\u00f3n RSS. Separo las interrupciones de almacenamiento de las IRQ de red para evitar el bloqueo de cabecera. La E\/S as\u00edncrona y los grupos de hilos de NGINX evitan el bloqueo de las llamadas al sistema en los n\u00facleos calientes. Esta separaci\u00f3n mantiene las rutas cortas y protege <strong>Carga m\u00e1xima<\/strong>.<\/p>\n\n<h2>Gu\u00eda para la introducci\u00f3n gradual<\/h2>\n\n<p>Empiezo con <strong>Perfil<\/strong> en Real-Traffic y luego configuro s\u00f3lo los servicios cr\u00edticos. Despu\u00e9s compruebo p95\/p99 y migraciones antes de enlazar m\u00e1s hilos. Cgroups me da opciones de correcci\u00f3n sin reiniciar. Documento los cambios por host y resumo las reglas en unidades systemd. S\u00f3lo despu\u00e9s de valores medidos estables despliego el <strong>Configuraci\u00f3n<\/strong> ampliamente.<\/p>\n\n<h2>Funcionamiento, gesti\u00f3n de cambios y desmantelamiento<\/h2>\n<p>Trato las reglas de afinidad como c\u00f3digo. versiono unidades systemd y politicas cgroup, las ruedo <strong>puesta en escena<\/strong> (primero los canarios, luego los m\u00e1s amplios) y tener preparado un camino claro de vuelta. Si los SLO de p99 se rompen o el rendimiento disminuye, es obligatorio realizar un retroceso r\u00e1pido. Congelo los cambios antes de las horas punta y controlo las tasas de migraci\u00f3n, las tasas de fallo de LLC y la utilizaci\u00f3n por n\u00facleo despu\u00e9s de cada paso. Esto reduce los riesgos operativos y evita que \u201ebuenas\u201c optimizaciones individuales generen efectos secundarios no deseados en la red.<\/p>\n\n<h2>Efectos de seguridad y aislamiento<\/h2>\n<p>Affinity tambi\u00e9n ayuda con <strong>Aislamiento<\/strong>En entornos multiusuario, no comparto hermanos SMT entre clientes para minimizar la diafon\u00eda y los canales laterales. Los servicios sensibles se ejecutan en n\u00facleos exclusivos, separados de fuentes IRQ ruidosas. Las mitigaciones del kernel contra las brechas de ejecuci\u00f3n especulativa aumentan los costes de cambio de contexto; el pineado limpio minimiza el efecto porque menos hilos cruzan los l\u00edmites de los mosaicos. Importante: Equilibre los objetivos de seguridad y los de rendimiento; a veces est\u00e1 justificado \u201edesactivar SMT\u201c para unas pocas cargas de trabajo que merecen especialmente protecci\u00f3n, mientras que el resto sigue benefici\u00e1ndose del rendimiento de SMT.<\/p>\n\n<h2>Indicadores clave de rendimiento, objetivos estrat\u00e9gicos y rentabilidad<\/h2>\n<p>Defino <strong>de antemano<\/strong> KPI claros: latencia p95\/p99, rendimiento, cs\/req (cambios de contexto por petici\u00f3n), migraciones por segundo y tasa de fallos LLC. Los corredores de objetivos ayudan a evaluar compensaciones, como \u201ep99 -25% a \u22645% menos rendimiento m\u00e1ximo\u201c. A nivel de host, controlo el desequilibrio de los n\u00facleos y el tiempo de inactividad para que el anclaje no provoque tiempos de inactividad costosos. La afinidad tiene sentido desde el punto de vista econ\u00f3mico si la previsibilidad conseguida reduce las penalizaciones por SLO o aumenta la densidad en los cl\u00fasteres porque los b\u00faferes de reserva pueden ser m\u00e1s peque\u00f1os. Sin este seguimiento num\u00e9rico, el pinning sigue siendo una intuici\u00f3n. <strong>Optimizaci\u00f3n<\/strong>.<\/p>\n\n<h2>Revisi\u00f3n y categorizaci\u00f3n<\/h2>\n\n<p>Affinity ofrece <strong>Servidores<\/strong> con muchos n\u00facleos a menudo ofrece una cantidad asombrosa de previsibilidad por poca intervenci\u00f3n. En m\u00e1quinas virtuales con exceso de compromisos o tr\u00e1fico muy fluctuante, acelero el despliegue. El conocimiento de NUMA, el ajuste de IRQ y las cuotas justas determinan el \u00e9xito. Sin supervisi\u00f3n, la fijaci\u00f3n se convierte r\u00e1pidamente en una carga, mientras que con n\u00fameros sigue siendo una herramienta. El enfoque selectivo gana <strong>Previsibilidad<\/strong> y utiliza el hardware de forma eficiente.<\/p>\n\n<h2>Resumen<\/h2>\n\n<p>Utilizo <strong>Afinidad de la CPU del servidor<\/strong>, para mantener los hilos calientes cerca de sus datos, reducir las migraciones y suavizar los picos de latencia. En servidores web, PHP-FPM, bases de datos y m\u00e1quinas virtuales, combino Affinity con Cgroups, ajuste de IRQ y disciplina NUMA. Las opciones de Systemd, taskset y container cpusets hacen que la implementaci\u00f3n sea adecuada para el uso diario. Aseguro el efecto con mediciones usando perf y series de tiempo y gradualmente giro los controles. Si utilizas el pinning de forma dirigida, obtienes tiempos de respuesta constantes, cach\u00e9s limpias y un rendimiento mediblemente superior. <strong>Rendimiento<\/strong>.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>La afinidad de la CPU del servidor optimiza el rendimiento del alojamiento mediante el anclaje y ajuste de procesos. Menos latencia, mayor rendimiento: consejos pr\u00e1cticos.<\/p>","protected":false},"author":1,"featured_media":18682,"comment_status":"","ping_status":"","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"_crdt_document":"","inline_featured_image":false,"footnotes":""},"categories":[676],"tags":[],"class_list":["post-18689","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-server_vm"],"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":"521","_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"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