{"id":19625,"date":"2026-06-02T18:18:36","date_gmt":"2026-06-02T16:18:36","guid":{"rendered":"https:\/\/webhosting.de\/server-process-affinity-numa-awareness-hosting-ressourcentuning\/"},"modified":"2026-06-02T18:18:36","modified_gmt":"2026-06-02T16:18:36","slug":"servidor-proceso-afinidad-numa-sensibilizacion-alojamiento-ressourcentuning","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/webhosting.de\/es\/server-process-affinity-numa-awareness-hosting-ressourcentuning\/","title":{"rendered":"Optimizar la afinidad de los procesos de servidor y el conocimiento de NUMA en el alojamiento"},"content":{"rendered":"<p>Aumento el rendimiento del servidor <strong>Afinidad de procesos<\/strong> y NUMA de forma selectiva y organizar as\u00ed de forma \u00f3ptima los hilos, los n\u00facleos y la memoria en relaci\u00f3n con los dem\u00e1s. Esto me permite reducir las latencias, aumentar el rendimiento y lograr tiempos de respuesta constantes en entornos de alojamiento con muchas aplicaciones.<\/p>\n\n<h2>Puntos centrales<\/h2>\n\n<p>Antes de realizar cualquier configuraci\u00f3n espec\u00edfica, aclaro mis objetivos, los patrones de carga de trabajo y la topolog\u00eda de hardware existente. Analizo qu\u00e9 subprocesos consumen mucha memoria y qu\u00e9 procesos necesitan tiempos de respuesta cortos. Considero cu\u00e1ntos n\u00facleos hay disponibles por nodo NUMA y cu\u00e1nta RAM local hay. Planifico la agrupaci\u00f3n de servicios nodo por nodo para que <strong>Localidad de la CPU<\/strong> se mantiene. Mido cada cambio con puntos de referencia y seguimiento para evitar falsas suposiciones.<\/p>\n<ul>\n  <li><strong>Afinidad<\/strong>Vincular procesos a grupos b\u00e1sicos<\/li>\n  <li><strong>NUMA<\/strong>Mantener la memoria local<\/li>\n  <li><strong>Topolog\u00eda<\/strong>Escala nodo por nodo<\/li>\n  <li><strong>Monitoreo<\/strong>: Hacer visibles los accesos remotos<\/li>\n  <li><strong>Alojamiento<\/strong>Controlar la ubicaci\u00f3n del hipervisor<\/li>\n<\/ul>\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\/06\/serverraum-optimierung-8392.png\" alt=\"\" width=\"1536\" height=\"1024\"\/>\n<\/figure>\n\n\n<h2>\u00bfQu\u00e9 significa Afinidad de Procesos en el servidor?<\/h2>\n\n<p>Con <strong>Afinidad de procesos<\/strong> Especifico en qu\u00e9 n\u00facleos de la CPU se ejecuta un proceso o hilo en lugar de dejar que el sistema operativo decida libremente. Esto mantiene la coherencia del contenido de la cach\u00e9, lo que reduce las p\u00e9rdidas de cach\u00e9 y los cambios de contexto. Fijo los subprocesos para que utilicen sus cach\u00e9s L1\/L2\/L3 de forma eficaz y no salten entre n\u00facleos. Esto mejora la predictibilidad de las latencias bajo carga elevada y garantiza una utilizaci\u00f3n uniforme de los n\u00facleos reservados. Para una introducci\u00f3n pr\u00e1ctica, esta gu\u00eda de <a href=\"https:\/\/webhosting.de\/es\/servidor-cpu-afinidad-alojamiento-optimizacion-kernelaffinity\/\">Afinidad de la CPU en el alojamiento<\/a>, porque lo utilizo para comparar variantes t\u00edpicas de fijaci\u00f3n.<\/p>\n\n<h2>NUMA: acceso local frente a acceso remoto<\/h2>\n\n<p><strong>NUMA<\/strong> divide la memoria de trabajo en nodos, cada uno de los cuales est\u00e1 estrechamente acoplado a z\u00f3calos de CPU espec\u00edficos. Un hilo accede m\u00e1s r\u00e1pido a la RAM local que a la memoria remota de otros nodos. Esta asimetr\u00eda tiene un impacto significativo en las cargas de trabajo reales, especialmente con muchos n\u00facleos y una gran cantidad de RAM. Por ello, asigno los hilos y sus accesos a la memoria a un nodo compartido para reducir las latencias y aumentar el ancho de banda. Si quieres profundizar en la topolog\u00eda, consulta los consejos pr\u00e1cticos de <a href=\"https:\/\/webhosting.de\/es\/nodos-numa-alojamiento-de-servidores-grandes-sistemas-serverboost\/\">Nodos NUMA en el servidor<\/a> y luego mide los efectos en la vida cotidiana.<\/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\/06\/server_optimierung_meeting_5492.png\" alt=\"\" width=\"1536\" height=\"1024\"\/>\n<\/figure>\n\n\n<h2>Conocimiento de NUMA en el sistema operativo y la aplicaci\u00f3n<\/h2>\n\n<p>Activo <strong>Conocimiento de NUMA<\/strong> en el sistema operativo, el hipervisor y la aplicaci\u00f3n para que la memoria se asigne localmente. Siempre que es posible, mantengo los hilos de una instancia en n\u00facleos del mismo nodo NUMA en lugar de distribuirlos entre nodos. Prefiero crear grandes heaps o buffers en la RAM local para que los costosos accesos remotos sigan siendo poco frecuentes. Si una aplicaci\u00f3n tiene varios trabajadores, los estructuro nodo a nodo en pools para evitar interferencias. Esto crea una clara asignaci\u00f3n de CPU y memoria, lo que reduce notablemente los tiempos de respuesta.<\/p>\n\n<h2>Interacci\u00f3n entre Affinity y NUMA<\/h2>\n\n<p><strong>Afinidad<\/strong> sin programaci\u00f3n NUMA desperdicia potencial si la memoria se encuentra en nodos remotos. Del mismo modo, la observaci\u00f3n de NUMA es poco \u00fatil si la programaci\u00f3n desplaza los subprocesos con frecuencia. Por tanto, asocio los subprocesos a los n\u00facleos de un nodo concreto y garantizo la asignaci\u00f3n de memoria local en paralelo. Si escalo la aplicaci\u00f3n, primero lleno un nodo antes de incluir m\u00e1s nodos. Este acoplamiento de la asignaci\u00f3n de n\u00facleos y la pol\u00edtica de memoria genera perfiles de latencia constantes bajo carga.<\/p>\n\n<h2>Ajuste de hardware y firmware (UEFI\/BIOS)<\/h2>\n\n<p>Para que Affinity y NUMA funcionen, configuro la base en el firmware para que sea estable. Prefiero los modos de rendimiento constantes en lugar de las opciones agresivas de ahorro de energ\u00eda, para minimizar las fluctuaciones de reloj y latencia. Puntos importantes que compruebo:<\/p>\n<ul>\n  <li>Perfil de rendimiento: m\u00e1xima potencia\/rendimiento en lugar de equilibrado; restringir los estados C bajos si la latencia es m\u00e1s cr\u00edtica que la eficiencia.<\/li>\n  <li>Estrategia turbo\/boost: refuerzo determinista bajo demanda para evitar la fluctuaci\u00f3n de los n\u00facleos P.<\/li>\n  <li>SMT\/Hyper-Threading: Prueba en funci\u00f3n de la carga de trabajo - para SLAs de latencia dura, suelo fijar hilos cr\u00edticos a n\u00facleos f\u00edsicos y hermanos SMT separados.<\/li>\n  <li>Intercalaci\u00f3n de memoria: desactivada para la optimizaci\u00f3n NUMA, de modo que los nodos permanezcan claramente delimitados.<\/li>\n  <li>Canales de memoria: configuraci\u00f3n sim\u00e9trica de las ranuras DIMM por nodo para obtener el m\u00e1ximo ancho de banda.<\/li>\n<\/ul>\n\n<h2>Ruta de configuraci\u00f3n: An\u00e1lisis hasta la fijaci\u00f3n<\/h2>\n\n<p>Empiezo con una grabaci\u00f3n de la topolog\u00eda, normalmente con <strong>lscpu<\/strong>, numactl -hardware o hwloc. A continuaci\u00f3n, defino el n\u00famero de n\u00facleos necesarios para cada servicio y los asigno a un nodo. Implemento el pinning con taskset o mediante opciones de systemd para que la asignaci\u00f3n siga siendo reproducible. Durante la prueba, ajusto el tama\u00f1o de los grupos de n\u00facleos hasta que la latencia y el rendimiento est\u00e9n en una buena proporci\u00f3n. Me aseguro de que ning\u00fan servicio de uso intensivo de CPU comparta el mismo grupo de n\u00facleos y, por tanto, desplace las cach\u00e9s de los dem\u00e1s.<\/p>\n\n<p>En Linux me gusta establecer la afinidad y la pol\u00edtica de memoria de forma declarativa a trav\u00e9s de cgroups (v2): Defino cpuset.cpus y cpuset.mems por nodos e inicio servicios con par\u00e1metros systemd como CPUAffinity= y NUMAMask=. Mantengo pools separados para los procesos por lotes o secundarios para que no se metan en los n\u00facleos del nivel de latencia cr\u00edtica. Para trabajos recurrentes, planifico ventanas de inicio exactas en las que los n\u00facleos est\u00e1n libres.<\/p>\n\n<h2>Afinidad de interrupci\u00f3n y E\/S<\/h2>\n\n<p>No s\u00f3lo los subprocesos de las aplicaciones necesitan localidad - tambi\u00e9n <strong>Interrupciones<\/strong> y organizo las rutas de E\/S cerca del nodo:<\/p>\n<ul>\n  <li>Red: Vincule las colas RX\/TX de una NIC a los n\u00facleos del mismo nodo NUMA (configure RSS\/XPS) para que el procesamiento de paquetes y los subprocesos de aplicaciones compartan cach\u00e9 y localidad RAM.<\/li>\n  <li>Almacenamiento: Pin colas NVMe e hilos IO por nodo; comprueba la distribuci\u00f3n de colas para blk-mq para que los vol\u00famenes calientes no crucen nodos.<\/li>\n  <li>irqbalance: Configurar espec\u00edficamente o desactivar para colas cr\u00edticas y establecer manualmente mediante smp_affinity.<\/li>\n<\/ul>\n\n\n<figure class=\"wp-block-image size-full is-resized\">\n  <img decoding=\"async\" src=\"https:\/\/webhosting.de\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/server-optimize-numa-awareness-2381.png\" alt=\"\" width=\"1536\" height=\"1024\"\/>\n<\/figure>\n\n\n<h2>Uso espec\u00edfico de las funciones del sistema operativo<\/h2>\n\n<p>Utilizo deliberadamente las caracter\u00edsticas del kernel para perfiles de latencia estrictos:<\/p>\n<ul>\n  <li>isolcpus\/nohz_full\/rcu_nocbs: Desacopla los n\u00facleos de la programaci\u00f3n general, minimiza la carga de ticks y reubica las retrollamadas RCU - ideal para hilos de alto rendimiento.<\/li>\n  <li>Pol\u00edticas del programador: Utilizar SCHED_FIFO\/RR con moderaci\u00f3n para componentes en tiempo real; en caso contrario, utilizar CFS con afinidad cercana.<\/li>\n  <li>Auto NUMA Balancing: A menudo desactivado para cargas de trabajo estrictamente pinned para que el kernel no desplace la memoria.<\/li>\n  <li>Transparent Huge Pages: En la mayor\u00eda de los casos se establece en madvise y se utilizan Huge Pages expl\u00edcitas para heaps realmente grandes con el fin de reducir los fallos de TLB.<\/li>\n<\/ul>\n\n<h2>Pol\u00edtica de almacenamiento consciente de NUMA<\/h2>\n\n<p>Con <strong>numactl<\/strong> Impongo la asignaci\u00f3n preferente de memoria local o utilizo pol\u00edticas como preferred e interleave. En la medida de lo posible, mantengo las grandes estructuras en memoria, como los buffer pools de bases de datos, dentro de un nodo. Si aumentan las necesidades de memoria, observo el incremento de los accesos remotos y reacciono segmentando o fragmentando. Los conocimientos pr\u00e1cticos sobre el ajuste me proporcionan directrices para <a href=\"https:\/\/webhosting.de\/es\/numa-equilibrio-servidor-optimizacion-de-memoria-hardware-numaflux\/\">Equilibrio NUMA<\/a>, que luego confirmo con pruebas de carga. Esto mantiene el tiempo de acceso a la memoria bajo y predecible.<\/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\/06\/server_optimierung_tech_office_4821.png\" alt=\"\" width=\"1536\" height=\"1024\"\/>\n<\/figure>\n\n\n<h2>T\u00e9cnicas de almacenamiento: Huge pages, heaps y garbage collection<\/h2>\n\n<p>La gesti\u00f3n de la memoria determina a menudo las latencias de P99. Utilizo p\u00e1ginas enormes donde dominan los heaps grandes y de larga duraci\u00f3n (por ejemplo, buffers de BD, heaps de JVM). Esto reduce las p\u00e9rdidas de TLB y los paseos por p\u00e1ginas. Para las cargas de trabajo de JVM, presto atenci\u00f3n al tama\u00f1o del mont\u00f3n por nodo y activo la optimizaci\u00f3n NUMA para que los hilos de GC y los montones permanezcan locales. En .NET y Go, planifico las GC y los grupos de goroutines para que no llenen los n\u00facleos de los nodos de forma incontrolada. En las bases de datos, divido los buffer pools grandes en segmentos locales de nodo o ejecuto varias instancias m\u00e1s peque\u00f1as por nodo.<\/p>\n\n<h2>Alojamiento pr\u00e1ctico: cargas de trabajo t\u00edpicas<\/h2>\n\n<p>Las bases de datos, las memorias cach\u00e9 y los grandes servidores de aplicaciones reaccionan sensiblemente a <strong>Localidad de la CPU<\/strong> y latencia de memoria. Una VM distribuida en varios nodos NUMA aumenta los recorridos de computaci\u00f3n y memoria y ralentiza las consultas o las llamadas a la API. Por ello, coloco las m\u00e1quinas virtuales de modo que sus vCPU se asignen a un nodo f\u00edsico y la memoria permanezca all\u00ed. Los grupos de contenedores reciben conjuntos de CPU coherentes para que los trabajadores no salten de un nodo a otro. Este cuidado merece la pena, sobre todo para los servicios de comercio electr\u00f3nico y API con un alto paralelismo.<\/p>\n\n<h2>Estrategias de aplicaci\u00f3n precisas<\/h2>\n\n<p>A nivel de aplicaci\u00f3n, desacoplar\u00e9 los nodos para que se mantenga la localidad:<\/p>\n<ul>\n  <li>Grupos de trabajo: Un pool por nodo NUMA, cada uno con una cola local para evitar la comunicaci\u00f3n entre nodos.<\/li>\n  <li>Sharding: Mantener los datos y las sesiones a nivel de nodo; seleccionar hashing para que los shards calientes no crucen m\u00faltiples nodos.<\/li>\n  <li>Cach\u00e9s: replicados en lugar de centralizados; los lectores prefieren las copias locales de nodo.<\/li>\n  <li>Fijaci\u00f3n de hilos en tiempos de ejecuci\u00f3n: para pilas de red (p. ej. Netty) y clientes de base de datos, vincule los trabajadores a n\u00facleos fijos, observe la proximidad de IRQ.<\/li>\n<\/ul>\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\/06\/devdesk_serveroptimierung_4832.png\" alt=\"\" width=\"1536\" height=\"1024\"\/>\n<\/figure>\n\n\n<h2>Supervisi\u00f3n y resoluci\u00f3n de problemas<\/h2>\n\n<p>Una supervisi\u00f3n sensata muestra algo m\u00e1s que la utilizaci\u00f3n global de la capacidad, porque <strong>NUMA<\/strong>-los efectos se ocultan en los valores detallados de los nodos. Superviso la carga de la CPU por n\u00facleo y nodo, la utilizaci\u00f3n de la memoria por nodo y las tasas de acceso remoto. Si algunos n\u00facleos se desbordan mientras otros permanecen sin utilizar, esto indica una mala configuraci\u00f3n de la afinidad. Si la RAM de un nodo est\u00e1 llena mientras otro tiene reserva, tengo que ajustar la pol\u00edtica de memoria o la colocaci\u00f3n. Utilizo estas se\u00f1ales para documentar objetivamente los cuellos de botella y derivar los pr\u00f3ximos cambios.<\/p>\n\n<table>\n  <thead>\n    <tr>\n      <th>M\u00e9tricas<\/th>\n      <th>Nota\/S\u00edntoma<\/th>\n      <th>Causa t\u00edpica<\/th>\n      <th>Acci\u00f3n r\u00e1pida<\/th>\n    <\/tr>\n  <\/thead>\n  <tbody>\n    <tr>\n      <td><strong>CPU por n\u00facleo<\/strong><\/td>\n      <td>Algunos n\u00facleos permanentemente altos<\/td>\n      <td>Fijaci\u00f3n incorrecta<\/td>\n      <td>Redistribuir los grupos b\u00e1sicos<\/td>\n    <\/tr>\n    <tr>\n      <td><strong>RAM por nodo<\/strong><\/td>\n      <td>Un nodo en el l\u00edmite<\/td>\n      <td>Memoria no local<\/td>\n      <td>set numactl preferred<\/td>\n    <\/tr>\n    <tr>\n      <td><strong>Tarifa remota<\/strong><\/td>\n      <td>Alto acceso remoto<\/td>\n      <td>VM\/contenedor mediante nodos<\/td>\n      <td>Conjunto vCPU\/CPU<\/td>\n    <\/tr>\n    <tr>\n      <td><strong>Cambios de contexto<\/strong><\/td>\n      <td>Latencia err\u00e1tica<\/td>\n      <td>Subida de hilo<\/td>\n      <td>Afinidad de pines m\u00e1s dif\u00edcil<\/td>\n    <\/tr>\n  <\/tbody>\n<\/table>\n\n<h2>Antipatrones y escollos t\u00edpicos<\/h2>\n\n<p>Evito los l\u00edmites globales de CPU independientemente de NUMA porque asignan n\u00facleos entre nodos. Tambi\u00e9n \u201eUna gran VM\u201c con demasiadas vCPUs raramente escala linealmente - instancias m\u00faltiples, nodo-locales son mejores. Las p\u00e1ginas enormes transparentes en modo siempre a veces causan picos de fallos de p\u00e1gina; madvise m\u00e1s p\u00e1ginas enormes dirigidas es m\u00e1s predecible. irqbalance ejecut\u00e1ndose sin control diluye la localidad de E\/S. Y: Fijar demasiado sin n\u00facleos de b\u00fafer puede ahogar el mantenimiento y la carga lateral - yo siempre planifico unos cuantos n\u00facleos libres por nodo.<\/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\/06\/serverprozessoptimierung-4812.png\" alt=\"\" width=\"1536\" height=\"1024\"\/>\n<\/figure>\n\n\n<h2>Medir los efectos del rendimiento<\/h2>\n\n<p>Mido los efectos de <strong>Afinidad<\/strong> y NUMA cambia siempre con puntos de referencia reproducibles. Las comparaciones del antes y el despu\u00e9s con un conjunto de datos id\u00e9ntico muestran las mejoras de forma transparente. Combino pruebas sint\u00e9ticas con perfiles de carga realistas para que las optimizaciones den sus frutos en el uso diario. Las cifras de resultados clave, como las latencias P95 y P99, suelen ser m\u00e1s significativas que los valores medios. Esto me permite validar decisiones y reconocer efectos secundarios en una fase temprana.<\/p>\n\n<h2>Virtualizaci\u00f3n y contenedores<\/h2>\n\n<p>En las configuraciones de hipervisor utilizo <strong>vNUMA<\/strong>, para que la VM invitada entienda la topolog\u00eda f\u00edsica. Empaqueto las vCPUs de una VM en un nodo f\u00edsicamente coincidente para minimizar el acceso remoto. Para los contenedores, defino las solicitudes y los l\u00edmites de CPU para que los conjuntos de CPU permanezcan coherentes y el gestor de topolog\u00eda respete la localizaci\u00f3n de nodos. S\u00f3lo distribuyo las m\u00e1quinas virtuales grandes con muchas vCPU entre nodos si la aplicaci\u00f3n permite la segmentaci\u00f3n interna. Eval\u00fao cada ubicaci\u00f3n bas\u00e1ndome en la latencia, el rendimiento y la utilizaci\u00f3n por nodo.<\/p>\n\n<h2>Orquestaci\u00f3n: Cgroups, Kubernetes y co.<\/h2>\n\n<p>En contenedores, conf\u00edo en clases garantizadas o burstable con conjuntos de CPU estables y asignaci\u00f3n de mems. El gestor de topolog\u00eda en modo \u201esingle-numa-node\u201c ayuda a mantener los pods nodo-locales. Para las partes de larga ejecuci\u00f3n en tiempo real, utilizo el gestor de CPU en modo \u201eest\u00e1tico\u201c para mantener los n\u00facleos exclusivos. Programo HugePages como peticiones\/l\u00edmites y agrupo los pods por rol de carga de trabajo para que los nodos no se sobrecarguen heterog\u00e9neamente. Importante: Mantenga las etiquetas de los nodos correctamente para que las reglas de colocaci\u00f3n no rompan la localidad involuntariamente.<\/p>\n\n<h2>Papel del proveedor de alojamiento<\/h2>\n\n<p>Un buen proveedor ofrece transparencia <strong>Topolog\u00eda NUMA<\/strong>, opciones de afinidad y conocimiento de las m\u00e9tricas de los nodos. Me aseguro de que el hipervisor y la orquestaci\u00f3n tomen en serio la conciencia de NUMA y que la colocaci\u00f3n de vCPU siga siendo controlable. Tambi\u00e9n es importante una supervisi\u00f3n que proporcione cuotas de CPU, RAM y remotas por nodo. Esto me permite decidir por m\u00ed mismo cu\u00e1n estrictamente pincho y c\u00f3mo establezco las pol\u00edticas de memoria. Este control hace que las cargas de trabajo exigentes sean fiables y predecibles.<\/p>\n\n<h2>Modelo operativo: introducir cambios con seguridad<\/h2>\n\n<p>Introduzco las pol\u00edticas de pinning y NUMA de forma iterativa: primero en un nodo, con pasos de retroceso claramente definidos. Documento la topolog\u00eda, las asignaciones y los par\u00e1metros del n\u00facleo para garantizar la reproducibilidad. Para los lanzamientos, utilizo tr\u00e1fico canario, controlo P95\/P99, los cambios de contexto y las tasas remotas durante al menos una fase de carga completa y s\u00f3lo entonces hago un despliegue m\u00e1s amplio. De este modo, las mejoras se mantienen estables y los riesgos son manejables.<\/p>\n\n<h2>Mejores pr\u00e1cticas, aplicadas de forma compacta<\/h2>\n\n<p>Empiezo cada optimizaci\u00f3n con un <strong>An\u00e1lisis topol\u00f3gico<\/strong> y documento la asignaci\u00f3n de n\u00facleos y nodos. A continuaci\u00f3n, divido las cargas de trabajo de modo que la base de datos, la cach\u00e9 y el servidor de aplicaciones reciban recursos de nodo independientes. Determino los procesos cr\u00edticos y doy prioridad a la memoria local antes de ajustar el tama\u00f1o del grupo. Acompa\u00f1o cada ajuste con benchmarks y m\u00e9tricas de nodo para ver claramente los efectos. Para el crecimiento, planifico nodo por nodo y mantengo las instancias reducidas en lugar de inflar una instancia gigante monol\u00edtica.<\/p>\n\n<h2>Resumen y pr\u00f3ximos pasos<\/h2>\n\n<p>Con objetivos <strong>Afinidad de procesos<\/strong> y un conocimiento real de NUMA, adelanto notablemente las cargas de trabajo en el mismo hardware. La colocaci\u00f3n clara, la asignaci\u00f3n de memoria local y la medici\u00f3n coherente de los resultados son cruciales. Agrupar las m\u00e1quinas virtuales y los contenedores cerca del nodo reduce la latencia y aumenta el rendimiento. Recomiendo iniciar un proyecto piloto en un host, probar la afinidad y la pol\u00edtica de memoria y adoptar la mejor configuraci\u00f3n. De este modo, el rendimiento aumenta paso a paso sin tener que comprar nuevos servidores.<\/p>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Aprenda a maximizar el rendimiento de su alojamiento y a aprovechar al m\u00e1ximo la localizaci\u00f3n de las CPU con Server Process Affinity y NUMA 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