terral-hardware-sizing

# Dimensionado de Hardware para Terral ## Fórmulas de cálculo ### RAM necesaria por componente ``` PostgreSQL = (active_data_gb × 0.25) + (max_connections × 10MB) + shared_buffers Redis = num_sessions × 0.01GB + (num_cached_keys × 0.001GB) Node.js = num_instances × 512MB MinIO = num_files × 0.001GB (solo metadatos) ChromaDB = num_embeddings × 0.002GB ``` ### Disco necesario ``` PostgreSQL_base = (num_rows × avg_row_size) × 1.5 (con índices) PostgreSQL_audit = num_mutations_per_month × 0.0005GB × 12 Documentos = num_docs × avg_doc_size × retention_years Total = PostgreSQL + Documentos + OS_overhead(20GB) + logs(10GB) ``` ### CPU necesaria ``` Para 100 queries/segundo = 2 cores mínimo Para 1000 queries/segundo = 4 cores Para 10000 queries/segundo = 8 cores + read replicas ``` ## Tablas de referencia por volumen ### Tier 1: Pueblo pequeño (5K habitantes) | Métrica | Valor | |---|---| | Activos | 500 | | Personal | 50 | | Usuarios concurrentes | 3-5 | | Audit entries/mes | 10.000 | | Documentos/año | 500 PDFs | | **RAM total** | **4GB** | | **CPU** | **2 cores** | | **Disco** | **40GB SSD** | | **Coste estimado** | **20-40€/mes** (VPS) | **Componentes:** - PostgreSQL: 1GB RAM, 20GB SSD - Redis: 256MB RAM - Node.js: 512MB RAM (1 instancia) - MinIO: 10GB - ChromaDB: 1GB RAM ### Tier 2: Ciudad mediana (50K habitantes) | Métrica | Valor | |---|---| | Activos | 5.000 | | Personal | 500 | | Usuarios concurrentes | 20-30 | | Audit entries/mes | 100.000 | | Documentos/año | 5.000 PDFs | | **RAM total** | **8GB** | | **CPU** | **4 cores** | | **Disco** | **200GB SSD** | | **Coste estimado** | **80-150€/mes** (VPS) | **Componentes:** - PostgreSQL: 4GB RAM, 100GB SSD - Redis: 1GB RAM - Node.js: 1GB RAM (2 instancias) - MinIO: 50GB - ChromaDB: 2GB RAM ### Tier 3: Ciudad grande (300K habitantes) | Métrica | Valor | |---|---| | Activos | 20.000 | | Personal | 3.000 | | Usuarios concurrentes | 100-200 | | Audit entries/mes | 500.000 | | Documentos/año | 25.000 PDFs | | **RAM total** | **32GB** | | **CPU** | **8 cores** | | **Disco** | **1TB SSD** | | **Coste estimado** | **300-600€/mes** (cloud) | **Componentes:** - PostgreSQL: 16GB RAM, 500GB SSD (read replica: 8GB) - Redis: 4GB RAM (cluster) - Node.js: 4GB RAM (4 instancias, load balancer) - MinIO: 200GB - ChromaDB: 4GB RAM ### Tier 4: Multi-tenant (10+ ayuntamientos) | Métrica | Valor | |---|---| | Activos totales | 100.000+ | | Personal total | 20.000+ | | Usuarios concurrentes | 500+ | | Audit entries/mes | 2.000.000+ | | Documentos total | 500.000+ PDFs | | **RAM total** | **64-128GB** | | **CPU** | **16-32 cores** | | **Disco** | **2-5TB SSD** | | **Coste estimado** | **1.000-3.000€/mes** (cloud) | **Componentes:** - PostgreSQL: 32GB RAM, 1TB SSD (2 read replicas) - Redis: 8GB RAM (cluster 3 nodos) - Node.js: 8GB RAM (6-8 instancias) - MinIO: 500GB (cluster) - ChromaDB: 8GB RAM (cluster) - Load balancer: Nginx/HAProxy ## Proyecciones de crecimiento ### Crecimiento de audit_log ``` Pueblo pequeño: 10K entries/mes × 12 = 120K/año × 5 años = 600K entries ≈ 3GB Ciudad mediana: 100K entries/mes × 12 = 1.2M/año × 5 años = 6M entries ≈ 30GB Ciudad grande: 500K entries/mes × 12 = 6M/año × 5 años = 30M entries ≈ 150GB ``` ### Crecimiento de documentos ``` Pueblo pequeño: 500 PDFs/año × 2MB avg × 5 años = 5GB Ciudad mediana: 5.000 PDFs/año × 3MB avg × 5 años = 75GB Ciudad grande: 25.000 PDFs/año × 5MB avg × 5 años = 625GB ``` ### Cuándo escalar | Señal | Acción | |---|---| | CPU > 80% sostenido 15 min | Añadir cores o read replica | | RAM > 85% | Añadir RAM o optimizar queries | | Disco > 80% | Añadir disco o archivar datos cold | | Queries > 500ms p95 | Optimizar índices o añadir cache | | Conexiones > 80% max | Añadir PgBouncer o read replica | | WebSocket > 1000 concurrentes | Redis pub/sub + cluster Node.js | ## Proveedores recomendados (España/Europa) ### Para desarrollo - **Local:** Docker en la microVM actual (1vCPU, 2GB) - **Limitación:** Solo para pruebas, no para producción real ### Para producción (Tier 1-2) - **OVH VPS:** 8GB/4cores/200GB = ~35€/mes - **Hetzner Cloud:** 8GB/4cores/160GB = ~30€/mes - **DigitalOcean:** 8GB/4cores/160GB = ~48€/mes ### Para producción (Tier 3-4) - **AWS RDS PostgreSQL:** db.r6g.large (16GB) = ~200€/mes - **Google Cloud SQL:** db-custom-8-32768 = ~250€/mes - **Self-hosted en Hetzner Dedicated:** AX102 (128GB, 16cores) = ~80€/mes ### Para documentos - **MinIO self-hosted:** Gratis (en el mismo servidor) - **AWS S3:** 0.023€/GB/mes (1TB = 23€/mes) - **Backblaze B2:** 0.005€/GB/mes (1TB = 5€/mes) ## Optimizaciones de rendimiento ### PostgreSQL ```sql -- shared_buffers = 25% de RAM total shared_buffers = '4GB' -- Para servidor 16GB -- work_mem para queries complejas work_mem = '64MB' -- Para ORDER BY, GROUP BY, JOINs -- effective_cache_size = 75% de RAM effective_cache_size = '12GB' -- maintenance_work_mem para VACUUM/CREATE INDEX maintenance_work_mem = '1GB' -- random_page_cost para SSD random_page_cost = 1.1 -- SSD es casi secuencial -- max_connections (considerar PgBouncer) max_connections = 100 ``` ### Redis ``` maxmemory: 2GB maxmemory-policy: allkeys-lru tcp-keepalive: 300 ``` ### Node.js ``` --集群模式 (cluster) const cluster = require('cluster'); const numCPUs = require('os').cpus().length; if (cluster.isPrimary) { for (let i = 0; i < numCPUs; i++) cluster.fork(); } ```