Bewerten spezifischer Verbesserungen
Machen Sie sich mit den Ressourcen vertraut, die Ihre Workload für die Durchführung einer Arbeitseinheit vorsieht. Bewerten Sie potenzielle Verbesserungen und schätzen Sie ihre möglichen Auswirkungen, die Kosten für die Implementierung und die damit verbundenen Risiken ab.
Um Verbesserungen im Laufe der Zeit zu messen, müssen Sie zunächst verstehen, was Sie in AWS bereitgestellt haben und wie diese Ressourcen verbraucht werden.
Verschaffen Sie sich zunächst einen vollständigen Überblick über Ihren AWS-Verbrauch und nutzen Sie AWS-Kosten- und Verbrauchsberichte, um kritische Punkte zu identifizieren. Verwenden Sie diesen AWS-Beispielcode
Proxy-Metriken
Wenn Sie bestimmte Änderungen bewerten, müssen Sie auch beurteilen, welche Metriken die Auswirkungen dieser Änderung auf die zugehörige Ressource am besten quantifizieren. Diese Metriken werden als Proxy-Metriken bezeichnet. Wählen Sie Proxy-Metriken, die die Art der Verbesserung, die Sie bewerten, und die Ressourcen, auf die die Verbesserung abzielt, am besten widerspiegeln. Diese Metriken können sich im Laufe der Zeit weiterentwickeln.
Zu den Ressourcen, die zur Unterstützung Ihrer Workload bereitgestellt werden, gehören Datenverarbeitungs-, Speicher- und Netzwerkressourcen. Bewerten Sie die bereitgestellten Ressourcen anhand Ihrer Proxy-Metriken, um zu sehen, wie diese Ressourcen verbraucht werden.
Verwenden Sie Ihre Proxy-Metriken, um die Ressourcen zu messen, die zur Erreichung der Geschäftsergebnisse bereitgestellt werden.
| Ressource | Beispiele für Proxy-Metrik | Verbesserungsziele |
|---|---|---|
| Datenverarbeitung | vCPU-Minuten | Maximieren der Nutzung der bereitgestellten Ressourcen |
| Speicher | Bereitgestellte GB | Reduzieren der gesamten Bereitstellung |
| Netzwerk | Übertragene GB oder Pakete | Reduzieren der übertragenen Gesamtmenge und der Übertragungsentfernung |
Geschäftsmetriken
Wählen Sie Geschäftsmetriken aus, um das Erreichen von Geschäftsergebnissen zu quantifizieren. Ihre Geschäftsmetriken sollten den Wert widerspiegeln, den Ihre Workload bietet, z. B. die Anzahl der gleichzeitig aktiven Benutzer, die Anzahl der API-Aufrufe oder die Anzahl der abgeschlossenen Transaktionen. Diese Metriken können sich im Laufe der Zeit weiterentwickeln. Seien Sie vorsichtig bei der Bewertung von finanzbasierten Geschäftsmetriken, da Unstimmigkeiten beim Wert von Transaktionen Vergleiche ungültig machen.
Wichtige Leistungskennzahlen
Teilen Sie die bereitgestellten Ressourcen durch die erzielten Geschäftsergebnisse, um die bereitgestellten Ressourcen pro Arbeitseinheit zu ermitteln.
KPI-Formel
Verwenden Sie Ihre Ressourcen pro Arbeitseinheit als Ihre KPIs. Legen Sie Basiswerte auf der Grundlage der bereitgestellten Ressourcen als Grundlage für Vergleiche fest.
| Ressource | Beispiel-KPIs | Verbesserungsziele |
|---|---|---|
| Datenverarbeitung | vCPU-Minuten pro Transaktion | Maximieren der Nutzung der bereitgestellten Ressourcen |
| Speicher | GB pro Transaktion | Reduzieren der gesamten Bereitstellung |
| Netzwerk | Pro Transaktion übertragene GB oder Pakete | Reduzieren der übertragenen Gesamtmenge und der Übertragungsentfernung |
Schätzen der Verbesserung
Schätzen Sie die Verbesserung sowohl als quantitative Verringerung der bereitgestellten Ressourcen (wie durch Ihre Proxy-Metriken angegeben) als auch als prozentuale Veränderung im Vergleich zu Ihren Basisressourcen, die pro Arbeitseinheit bereitgestellt werden.
| Ressource | Beispiel-KPIs | Verbesserungsziele |
|---|---|---|
| Datenverarbeitung | Prozentuale Reduzierung der vCPU-Minuten pro Transaktion | Maximieren der Auslastung |
| Speicher | Prozentuale Reduzierung der GB pro Transaktion | Reduzieren der gesamten Bereitstellung |
| Netzwerk | Prozentuale Reduzierung der pro Transaktion übertragenen GB oder Pakete | Reduzieren der übertragenen Gesamtmenge und der Übertragungsentfernung |
Bewerten von Verbesserungen
Bewerten Sie mögliche Verbesserungen anhand des erwarteten Nettonutzens. Bewerten Sie den Zeit-, Kosten- und Arbeitsaufwand für die Implementierung und Wartung sowie die Geschäftsrisiken, z. B. unvorhergesehene Auswirkungen.
Gezielte Verbesserungen stellen oft einen Kompromiss zwischen den verschiedenen Arten von verbrauchten Ressourcen dar. So können Sie z. B. ein Ergebnis speichern, um den Datenverarbeitungsaufwand zu verringern, oder Sie können Daten verarbeiten, bevor Sie das Ergebnis an einen Client senden, um die übertragenen Daten zu begrenzen. Diese Kompromisse werden später noch ausführlicher erörtert.
Berücksichtigen Sie bei der Bewertung der Risiken für Ihre Workload auch nichtfunktionale Anforderungen wie Sicherheit, Zuverlässigkeit, Leistungseffizienz, Kostenoptimierung und die Auswirkungen von Verbesserungen auf Ihre Fähigkeit, Ihre Workload zu betreiben.
Indem Sie diesen Schritt auf das Beispielszenario anwenden, bewerten Sie die angestrebten Verbesserungen mit den folgenden Ergebnissen:
| Bewährte Methode | Gezielte Verbesserung | Potenzial | Kosten | Risk |
|---|---|---|---|---|
| Verwenden der geringstmöglichen Menge an Hardware zur Erfüllung Ihrer Anforderungen | Implementierung einer vorausschauenden Skalierung zur Verringerung von Zeiten geringer Auslastung | Mittel | Niedrig | Niedrig |
| Verwenden von Technologien, die Ihre Datenzugriffs- und Speichermuster am besten unterstützen | Implementierung effektiverer Komprimierungsmechanismen, um die Gesamtspeicherung und die dafür benötigte Zeit zu reduzieren | Hoch | Niedrig | Niedrig |
Die Implementierung von prädikativer Skalierung reduziert die vCPU-Stunden, die von nicht oder nur unzureichend ausgelasteten Instances verbraucht werden, und bietet mit einer geschätzten Reduzierung der verbrauchten Ressourcen um 11 % moderate Vorteile gegenüber bestehenden Skalierungsmechanismen. Die damit verbundenen Kosten sind gering und umfassen die Konfiguration der Cloud-Ressourcen und den Betrieb der vorausschauenden Skalierung für Amazon EC2 Auto Scaling. Das Risiko ist eine eingeschränkte Leistung, wenn die Aufskalierung reaktiv erfolgt, wenn die Nachfrage die Prognosen übersteigt.
Die Implementierung einer effektiveren Komprimierung wird sich erheblich auf die Dateigröße aller Original-Images und bearbeiteten Images auswirken und den Speicherbedarf in der Produktion um schätzungsweise 25 % verringern. Die Implementierung des neuen Algorithmus ist eine Substitution mit geringem Aufwand und Risiko.
