Computación Elástica
La capacidad de una infraestructura en la nube para aprovisionar y desaprovisionar automáticamente recursos de cómputo (servidores, contenedores, funciones) en respuesta a la demanda real — pagando solo por lo que se usa.
En la infraestructura blockchain, la computación elástica es crítica para nodos indexadores y proveedores RPC que deben absorber picos repentinos de tráfico durante mints de NFT o lanzamientos de tokens.
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🧠 Prueba de conocimiento
🧒 Explícalo como si tuviera 5 años
Imagina un restaurante cuya cocina puede crecer o reducirse mágicamente según cuántos clientes lleguen. Un martes tranquilo hay 2 cocineros; un sábado por la noche ocupado, aparecen 20 instantáneamente. Solo pagas las horas en que realmente cocinan. La computación elástica es esta cocina mágica para el software: la nube añade automáticamente más 'computadoras-cocinero' cuando tu aplicación está ocupada y las retira cuando el tráfico baja.
🤓 Expert Deep Dive
Auto Scaling Group (ASG): Target Tracking Scaling mantiene un valor objetivo de métrica (p.ej., CPU promedio al 60%). El período de cooldown (300s por defecto) evita el 'thrashing'. Kubernetes HPA v2: consulta Metrics Server cada 15 segundos. Fórmula: desiredReplicas = ceil[currentReplicas × (currentMetricValue / desiredMetricValue)]. Cold Starts en Lambda: Lambda mantiene un pool de entornos cálidos. Tras ~15 min de inactividad, se congelan. La siguiente invocación debe cargar el paquete y arrancar el runtime — 100–1000ms de latencia. Provisioned Concurrency pre-calienta N entornos (facturados continuamente).
❓ Preguntas frecuentes
What is the difference between elastic computing and auto-scaling?
Auto-scaling is the specific mechanism (adding/removing servers based on metrics). Elastic computing is the broader principle — the cloud infrastructure's ability to match capacity to demand dynamically. Auto-scaling is one implementation of elasticity.
What is a 'cold start' in serverless computing?
A cold start occurs when a serverless function (like AWS Lambda) is invoked after its execution environment has been idle and deallocated. The cloud must provision a new environment, load the runtime, and run initialization code before the function logic executes, adding 100ms–1s of latency.
Is elastic computing always cheaper than fixed infrastructure?
No. Elasticity saves money for workloads with high variability (e.g., e-commerce sites with day/night cycles). For flat, predictable workloads, reserved instances with 1-3 year commitments are typically 40–60% cheaper than on-demand elastic pricing.