Los Droplets de DigitalOcean son máquinas virtuales (VM) basadas en Linux que se ejecutan sobre hardware virtualizado. Cada Droplet que crea es un nuevo servidor que puede usar, ya sea de forma independiente o como parte de una infraestructura más grande basada en la nube.

Elegir el plan Droplet correcto depende de su carga de trabajo. Un Droplet de gran tamaño infrautilizaría sus recursos y costaría más, pero un Droplet de tamaño insuficiente que se ejecutara con CPU o memoria completa sufriría un rendimiento degradado o errores.

Para ayudarlo a elegir el mejor plan de Droplet para su caso de uso, este artículo explica las diferencias entre las CPU compartidas y dedicadas, detalla cada plan de Droplet y concluye con cómo tomar una decisión basada en datos.

También puede cambiar el tamaño de un Droplet a un plan más grande después de la creación, incluido el cambio de tamaño a un plan de Droplet más grande de un tipo diferente. Por ejemplo, puede cambiar el tamaño de un plan Droplet básico a un plan Droplet optimizado para CPU más grande. Consulte la página de precios de Droplet para obtener una lista completa de planes y precios

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**Droplet** es una máquina virtual (VM) a la que se le asignan recursos, como CPU, RAM y almacenamiento en disco, desde un host físico

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**hipervisor también conocido como monitor de máquina virtual, se asegura de que los múltiples Droplets que se ejecutan en un host físico reciban cada uno sus recursos virtuales, como vCPU

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**vCPU** es una unidad de potencia de procesamiento correspondiente a un solo hiperproceso en un núcleo de procesador. Un procesador multinúcleo moderno tiene varias vCPU

El plan de Droplet que elija determina la cantidad de recursos asignados al Droplet. Los recursos como la RAM, el almacenamiento en disco y el ancho de banda de la red siempre están dedicados, pero puede elegir entre CPU compartida y planes de CPU dedicados para vCPU dedicados.

Los Droplets de CPU dedicados tienen acceso garantizado al hiperproceso completo en todo momento. Con los Droplets de CPU compartidos, el hiperproceso asignado al Droplet se puede compartir entre varios otros Droplets. Cuando un Droplet de CPU compartido experimenta una carga más pesada, el hipervisor le asigna dinámicamente más hiperprocesos.

Sin embargo, la cantidad de ciclos de CPU disponibles para que el hipervisor los asigne depende de la carga de trabajo de los otros Droplets que comparten ese host. Si estos Droplets vecinos tienen una carga alta, un Droplet podría recibir fracciones de hiperprocesos en lugar de acceso dedicado a los procesadores físicos subyacentes. En la práctica, esto significa que los Droplets de CPU compartidos
*puede* tener acceso a hiperprocesos completos, pero no está garantizado

Hay cinco planes de Droplet: un plan de CPU compartido y cuatro planes de CPU dedicados
|Plan de gota||CPU||vCPU||Memoria|
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|Básico (Regular y Premium) |Compartido||1 - 8||1 - 16 GB RAM|
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|Propósito general |Dedicado||2 - 40||8 - 160 GB RAM
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4 GB de RAM/vCPU
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|CPU optimizado |Dedicado||2 - 48||4 - 96 GB
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2 GB de RAM/vCPU
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|Memoria optimizada |Dedicado||2 - 32||16 - 256 GB de RAM
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8 GB de RAM/vCPU
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|Almacenamiento optimizado |Dedicado||2 - 32||16 - 256 GB de RAM
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8 GB de RAM/vCPU
150 - 225 GB SSD/vCPU
Los Droplets básicos tienen el uso de CPU más eficiente a un costo menor para cargas de trabajo que subutilizarían subprocesos dedicados. Son ideales para aplicaciones de ráfagas que pueden manejar niveles variables de CPU, como:
Los Droplets básicos vienen en una amplia variedad de configuraciones, desde 1 vCPU / 1 GB de memoria hasta 8 vCPU / 16 GB de memoria. También le brindan la flexibilidad de elegir la proporción de memoria a vCPU más adecuada para su aplicación

Los Droplets básicos son CPU compartida, que son ideales para aplicaciones que se ejecutan principalmente con carga baja o media y, en ocasiones, explotan durante breves períodos de tiempo. Para cargas de trabajo de producción donde el tiempo es esencial o el rendimiento variable es intolerable, debe elegir Droplets de CPU dedicados

Los droplets básicos pueden tener CPU normales o CPU premium. Puede elegir entre Intel y AMD para CPU Premium

Los Droplets básicos con CPU Premium están garantizados para usar una de las últimas dos generaciones de CPU que tenemos y SSD NVMe. Las SSD NVMe utilizan el paralelismo para ofrecer un rendimiento de disco más rápido que las SSD normales. Las cargas de trabajo que requieren una gran cantidad de transacciones tendrán una latencia mucho menor con SSD NVMe

Los Droplets de CPU premium también tienen un rendimiento de memoria mejorado, lo que puede jugar un factor importante en cargas de trabajo como bases de datos en memoria y cachés del lado del servidor para aplicaciones web. Premium AMD Droplets cuentan con una frecuencia de memoria de 3200 MHz y Premium Intel 2933 MHz

Los Droplets de CPU Premium tienen procesadores Intel Xeon Scalable de segunda o tercera generación o procesadores AMD EPYC de segunda o tercera generación. Los Droplets de CPU regulares tienen una combinación de procesadores Xeon Scalable de primera generación o más antiguos y procesadores AMD EPYC

Los Droplets de uso general tienen una proporción equilibrada de memoria por CPU dedicada, adecuada para una amplia variedad de cargas de trabajo de producción. Los Droplets de propósito general están disponibles en seis configuraciones que van desde 2 vCPU hasta 40 vCPU, con 8 GB hasta 160 GB de RAM. Esta proporción de memoria a CPU de 4:1 es óptima para cargas de trabajo estándar como:
También son una buena opción predeterminada si no está seguro de qué tipo de gota es mejor para su aplicación. Todos los Droplets de uso general tienen procesadores Intel Xeon Skylake o Cascade Lake, que tienen una velocidad de reloj base de 2,7 GHz. Son mejores para cargas de trabajo de producción de propósito general que requieren potencia informática dedicada

Si sus cargas de trabajo requieren un rendimiento de CPU garantizado y sostenido, pero no requieren tanta memoria, los Droplets optimizados para CPU le permiten minimizar el costo por CPU virtual dedicada. Con el respaldo de Intel® Ice Lake y procesadores más antiguos con velocidades de reloj base superiores a 2,6 Ghz, los Droplets optimizados para CPU están diseñados para cargas de trabajo vinculadas a la CPU como:
Los Droplets optimizados para CPU brindan una proporción de 2:1 de memoria a CPU, que van desde 2 vCPU con 4 GB de RAM hasta 32 vCPU y 64 GB de RAM. Esta configuración es óptima para las aplicaciones que exigen un rendimiento rápido y constante de las vCPU dedicadas, pero que no consumen tanta memoria como para requerir la RAM adicional proporcionada por los Droplets de propósito general.

Algunas cargas de trabajo, como grandes bases de datos de producción o cachés en memoria, requieren grandes cantidades de memoria para almacenar conjuntos de datos de trabajo. Sin suficiente memoria RAM, estas aplicaciones normalmente se ejecutan con lentitud o, en ocasiones, pueden volverse inestables y bloquearse. Con 8 GB de RAM para cada vCPU, los Droplets optimizados para memoria son ideales para estas aplicaciones:
Los Droplets optimizados para memoria van desde 2 vCPU y 8 GB de RAM hasta 32 vCPU y 256 GB de memoria. La memoria adicional puede ayudarlo a evitar cambios excesivos en el disco o errores de falta de memoria, los cuales afectan significativamente el rendimiento y la estabilidad de su aplicación. Le permiten minimizar el costo por GB de memoria, sin dejar de proporcionar CPU virtuales dedicadas

El almacenamiento rápido es necesario para las cargas de trabajo que capturan grandes cantidades de datos. Los Droplets optimizados para almacenamiento usan NVMe (memoria rápida no volátil), que es un protocolo de interfaz creado explícitamente para SSD modernos. Aprovecha el paralelismo para ofrecer un rendimiento de disco que puede ser un orden de magnitud más rápido que nuestros SSD normales. Debido a que el almacenamiento está conectado directamente al hipervisor (en lugar de estar conectado a través de la red), estos Droplets son ideales para cargas de trabajo que requieren una gran cantidad de transacciones con baja latencia, como:
La configuración 1X SSD de Storage-Optimized Droplets cuenta con 150 GB de almacenamiento para cada CPU virtual dedicada. La opción SSD 1.5X le brinda 225 GB por vCPU. Nuestro droplet de almacenamiento optimizado más grande tiene 7 terabytes de capacidad de almacenamiento


Antes de decidirse por un tipo de gota en particular, recomendamos comparar y probar su carga de trabajo para ver cómo funciona bajo una carga simulada. Para aplicaciones en ráfagas o trabajos por lotes, observe el uso de recursos cuando la carga está en su punto máximo esperado, especialmente cuando se usan Droplets básicos de CPU compartidos. Si nota que el rendimiento de su aplicación es demasiado variable para sus necesidades de producción, considere un tipo Droplet con CPU virtuales dedicadas.

Con los gráficos de Droplet, puede obtener más información sobre la carga de la CPU y el uso de la memoria de su Droplet:
Si su Droplet tiene un alto uso de la CPU la mayor parte del tiempo y también un uso significativo de la memoria, considere escalar tanto las vCPU como la memoria y usar un Droplet de uso general equilibrado.

Si su Droplet tiene un alto uso de CPU la mayor parte del tiempo pero un uso de memoria muy bajo, es posible que pueda ahorrar dinero con un Droplet optimizado para CPU

Si su Droplet tiene un alto uso de memoria la mayor parte del tiempo (potencialmente maximizando e intercambiando a disco) pero un uso de CPU bajo o moderado, considere escalar la memoria y usar un Droplet con memoria optimizada

Si su Droplet tiene un uso de CPU o memoria de bajo a moderado la mayor parte del tiempo, pero a veces se dispara y alcanza los límites de recursos, considere los Droplets básicos de CPU compartidos y escale el recurso limitante en consecuencia.

Con DigitalOcean Monitoring, puede crear políticas de alerta para notificarle por correo electrónico o Slack si sus Droplets alcanzan sus límites de recursos. Por ejemplo, puede configurar una política de alerta para que le notifique a través de Slack si uno de sus Droplets supera el 90 % del uso de la memoria durante más de 30 minutos, una indicación de que su carga de trabajo puede estar cerca de agotarse al máximo de la memoria disponible y puede generar una falta de memoria. -error de memoria

Todos los Droplets de DigitalOcean incluyen cantidades variables de almacenamiento en disco de estado sólido (SSD) local. Si necesita almacenamiento adicional, puede usar el almacenamiento en bloque conectado a la red para adjuntar volúmenes adicionales a un Droplet, o usar el almacenamiento de objetos de Spaces para descargar archivos y metadatos adjuntos.

Hay alguna penalización de rendimiento cuando se utiliza almacenamiento conectado a la red. Si necesita operaciones adicionales de entrada/salida por segundo (IOPS), considere escalar su Droplet a un tamaño más grande para almacenamiento SSD local adicional

Los droplets incluyen transferencia de datos de entrada gratuita ilimitada y cierta cantidad de transferencia de datos de salida gratuita, según el tipo y el tamaño de la instancia de Droplet. Según el tipo de carga de trabajo y el uso del ancho de banda, puede escalar su Droplet para aprovechar la transferencia de datos salientes gratuita adicional.

El monitoreo proporciona gráficos y políticas de alerta para monitorear tanto el disco como el ancho de banda, de la misma manera que monitorearía el uso de CPU y memoria.

Si usa Droplets para ejecutar un clúster de contenedores con DigitalOcean Kubernetes, existen diferentes consideraciones para elegir el mejor plan de Droplet. Puede combinar varios tipos diferentes de instancias de Droplet para crear un conjunto de recursos con el tamaño óptimo para sus contenedores en ejecución.

Muchos clústeres de contenedores, como Kubernetes, tienen funciones de programación avanzadas que le permiten especificar los Droplets en los que se ejecutarán sus contenedores. Por ejemplo, si está ejecutando una aplicación de procesamiento de datos vinculada a la memoria, puede programar esa carga de trabajo en un grupo de Droplets optimizados para memoria para evitar alcanzar los límites de memoria y cambiar a disco.

Obtenga más información en Programación avanzada en Kubernetes.