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PERF05-BP02 Verwenden von Überwachungslösungen, um Bereiche mit kritischem Leistungsbedarf zu identifizieren - AWS Well-Architected Framework
ImplementierungsleitfadenRessourcen

PERF05-BP02 Verwenden von Überwachungslösungen, um Bereiche mit kritischem Leistungsbedarf zu identifizieren

Ermitteln Sie die Bereiche, in denen sich durch Steigern der Workload-Leistung positive Auswirkungen auf die Effizienz oder den Kundenkomfort realisieren lassen. Beispiel: Eine Website mit zahlreichen Kundeninteraktionen kann von der Nutzung von Edge-Services profitieren, indem Inhalte näher bei den Kunden bereitgestellt werden.

Typische Anti-Muster:

  • Sie gehen davon aus, dass standardmäßige Datenverarbeitungsmetriken wie CPU-Auslastung oder Arbeitsspeicherdruck ausreichen, um Leistungsprobleme zu erfassen.

  • Sie verwenden nur die Standardmetriken, die von der Überwachungssoftware Ihrer Wahl aufgezeichnet wurden.

  • Sie überprüfen Metriken nur dann, wenn ein Problem vorliegt.

Vorteile der Nutzung dieser bewährten Methode: Das eingehende Verständnis kritischer Bereiche hilft Workload-Eigentümern dabei, KPIs zu überwachen und Verbesserungen mit größeren Auswirkungen zu priorisieren.

Risikostufe, wenn diese bewährte Methode nicht eingeführt wird: hoch

Implementierungsleitfaden

Richten Sie durchgehende Nachverfolgung ein, um Datenverkehrsmuster, Latenz und kritische Leistungsbereiche zu identifizieren. Überwachen Sie Ihre Datenzugriffsmuster auf langsame Abfragen oder schlecht fragmentierte und partitionierte Daten. Identifizieren Sie problematische Workload-Bereiche mithilfe von Lasttests oder -überwachung.

Erhöhen Sie die Leistungseffizienz durch eingehendes Verständnis Ihrer Architektur, der Datenverkehrs- und der Datenzugriffmuster und identifizieren Sie Ihre Latenz- und Verarbeitungszeiten. Identifizieren Sie potenzielle Engpässe, die sich bei zunehmenden Workloads auf den Kundenkomfort auswirken könnten. Nachdem Sie diese Bereiche untersucht haben, sollten Sie prüfen, welche Lösung Sie nutzen können, um diese Leistungsprobleme zu beseitigen.

Implementierungsschritte

  • Richten Sie durchgehende Überwachung ein, um alle Workload-Komponenten und -Metriken zu erfassen. Hier finden Sie Beispiele für Überwachungslösungen in AWS.

    Service Where to use
    Amazon CloudWatch Real-User Monitoring (RUM) To capture application performance metrics from real user client-side and frontend sessions.
    AWS X-Ray  To trace traffic through the application layers and identify latency between components and dependencies. Use X-Ray service maps to see relationships and latency between workload components.
    Amazon Relational Database Service Performance Insights  To view database performance metrics and identify performance improvements.
    Amazon RDS Erweiterte Überwachung  To view database OS performance metrics.
    Amazon DevOps Guru To detect abnormal operating patterns so you can identify operational issues before they impact your customers.

  • Führen Sie Tests durch, um Metriken zu generieren sowie Datenverkehrsmuster, Engpässe und kritische Leistungsbereiche zu identifizieren. Hier finden Sie einige Beispiele zum Durchführen von Tests:

    • Richten Sie CloudWatch Synthetic Canaries ein, um browserbasierte Benutzeraktivitäten programmgesteuert mit Linux-Cron-Aufträgen oder Ratenausdrücken nachzuahmen und im Zeitverlauf konsistente Metriken zu erhalten.

    • Verwenden Sie die Lösung AWS Distributed Load Testing, um Spitzendatenverkehr zu generieren oder Workloads mit der erwarteten Wachstumsrate zu testen.

  • Evaluieren Sie die Metriken und die Telemetriedaten, um Ihre kritischen Leistungsbereiche zu identifizieren. Prüfen Sie diese Bereiche zusammen mit Ihrem Team und besprechen Sie Überwachung und Lösung zur Vermeidung von Engpässen.

  • Experimentieren Sie mit Leistungsverbesserungen und messen Sie diese Änderungen anhand von Daten. Beispielsweise können Sie CloudWatch Evidently verwenden, um neue Verbesserungen und Leistungsauswirkungen auf Ihren Workload zu testen.

Ressourcen

Zugehörige Dokumente:

Zugehörige Videos:

Zugehörige Beispiele: