¿Cómo verificar el consumo de memoria RAM de mi Cloud Server Linux?

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Interpretando la memoria disponible y utilizada

Ingresando a la terminal de tu Cloud Server a través de SSH puedes ejecutar el comando free -h para obtener la información del consumo en ese instante.

$ free -h

Obtendrás una respuesta como este ejemplo:

 total used free shared buff/cache available
Memoria: 991M 221M 126M 31M 643M 585M
Swap: 0B 0B 0B
  • total: refleja la memoria RAM física total* de tu Cloud Server.
  • used: indica la RAM que está siendo utilizada por el sistema operativo y las aplicaciones.
  • free: es aquella que no está siendo utilizada en lo absoluto.
  • buff/cache: es memoria utilizada para gestionar caché de información almacenada en disco con el objeto de acelerar y hacer más performante la ejecución de los distintos procesos. Este espacio se ajusta a las necesidades del SO y las aplicaciones. Es decir, si los procesos en ejecución requieren más memoria, la tomarán de aquí.
  • available: es la memoria disponible para que las aplicaciones y el sistema operativo tomen en caso de necesidad. Esta memoria está incluida dentro de la memoria que figura como buff/caché y es el valor que debes tener en cuenta para saber de cuánta RAM dispone tu Cloud para operar.
Ten en cuenta que la memoria "total" mostrada será siempre un poco menor a la contratada. En el caso de este ejemplo, la capacidad contratada es de 1 GB sin embargo muestra 991 Mb. Esto es normal en los servidores con Linux y la diferencia está siendo utilizada por el kernel del Sistema Operativo.

¿Cuál es el estado ideal de la memoria RAM de mi Cloud Server?

No existe una receta única que aplique a todos los casos, pero como regla general debes cuidar que, la mayor parte del tiempo, la memoria disponible ("available") de tu Cloud Server sea del 20% (o más) del total. De esta manera tu servidor podrá soportar picos de carga temporales sin que notes un impacto en la performance de tu sitio o aplicación.
Si la memoria de tipo "available" está por debajo del 20% la mayor parte del tiempo, te sugerimos ampliar el recurso.

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