Empfehlungen für die Kapazitätsplanung

Artikel
11/15/2023

Gilt für die folgende Checkliste zur Leistungseffizienz von Azure Well-Architected Framework:

PE:02	Durchführung der Kapazitätsplanung. Die Kapazitätsplanung sollte durchgeführt werden, bevor vorhergesagte Änderungen in den Nutzungsmustern vorliegen. Zu den vorhergesagten Änderungen gehören saisonale Variationen, Produktupdates, Marketingkampagnen, besondere Ereignisse oder regulatorische Änderungen.

In diesem Leitfaden werden die Empfehlungen für die Kapazitätsplanung beschrieben. Kapazitätsplanung bezieht sich auf den Prozess der Ermittlung der Ressourcen, die zum Erreichen der Workloadleistungsziele erforderlich sind. Dabei wird die Menge der Computeressourcen wie CPU, Arbeitsspeicher, Speicher und Netzwerkbandbreite geschätzt, die zur Unterstützung der Leistungsanforderungen der Workload erforderlich sind. Die Kapazitätsplanung trägt dazu bei, eine Unterbereitstellung zu vermeiden und sicherzustellen, dass die Workload über ausreichende Ressourcen verfügt, um die erwarteten Workloadanforderungen zu bewältigen, ohne Leistungseinbußen oder Engpässe zu verursachen. Außerdem trägt es dazu bei, eine Überbereitstellung und unnötige Kosten zu verhindern. Ein Mangel an Kapazitätsplanung kann zu Leistungsproblemen, Ressourcenengpässen, erhöhten Kosten, ineffizienter Zuordnung, Skalierbarkeitsproblemen und unvorhersehbarer Workloadleistung führen.

Definitionen

Begriff	Definition
Kapazitätsplanung	Der Prozess der Vorhersage der Ressourcen, die eine Workload benötigt, um ihre Leistungsziele zu erreichen.
Funktionsanforderungen	Die Features und Funktionen, die eine Workload benötigen muss, um ihren beabsichtigten Zweck zu erfüllen.
Technische Anforderungen	Der Code und die Infrastruktur, die benötigt werden, um die funktionalen Anforderungen zu erfüllen.
Trendanalyse	Historische Datenanalyse zur Vorhersage des zukünftigen Bedarfs.

Wichtige Entwurfsstrategien

Die Kapazitätsplanung ist ein zukunftsorientierter Prozess, bei dem Entscheidungen auf der Grundlage der erwarteten Workloadanforderungen und -muster getroffen werden. Das Ziel ist es, die Workloadleistung sowohl für kontinuierliche als auch für Spitzenlastszenarien zu optimieren. Durch das Verständnis von Nutzungsänderungen, z. B. saisonale Verschiebungen oder Produktfreigaben, können Sie Ressourcen strategisch zuordnen, um systembedingte Belastungen in Zeiten hoher Nachfrage zu vermeiden. Diese proaktive Strategie reduziert Unterbrechungen und erhöht die Leistungseffizienz. Durch die Analyse vergangener Nutzungstrends und Wachstumsdaten können Sie kurz- und langfristige Anforderungen vorhersagen. Sie können potenzielle Engpässe und Skalierungsprobleme ermitteln, um eine konsistente und effiziente Workloadleistung sicherzustellen.

Sammeln von Kapazitätsdaten

Das Sammeln von Workloadauslastungsdaten umfasst das Sammeln und Analysieren von Informationen darüber, wie eine Workload Ressourcen verwendet. Sie sollten Daten zu verlaufsbezogenen Mustern für vorhandene Workloads und Vorhersagemaßnahmen für neue Workloads sammeln. Dieser Prozess trägt dazu bei, Geschäftsziele in technische Anforderungen zu übersetzen und ist für die Kapazitätsprognose von entscheidender Bedeutung. Beachten Sie die folgenden Empfehlungen:

Grundlegendes zu einer vorhandenen Workload

Um eine vorhandene Workload für die Kapazitätsplanung zu verstehen, müssen Verlaufsdaten analysiert werden, die sich auf die Ressourcennutzung der Workload beziehen. Sie umfasst Metriken wie Ressourcenauslastung, Leistungsdaten und Workloadmuster. Dieses Verständnis gewährleistet eine effiziente Ressourcenzuordnung, übersetzt Geschäftsziele in technische Anforderungen und hilft bei der Identifizierung potenzieller Engpässe.

Grundlegendes zu den Daten: Überprüfen Sie die verfügbaren Verlaufsdaten, und verstehen Sie deren Struktur, Format und Relevanz für die Kapazitätsplanung. Die Überprüfung kann Metriken zur Ressourcenauslastung, Workloadmuster, Leistungsmetriken und andere relevante Datenpunkte umfassen. Verstehen sie die Geschäftsprozesse und die Wichtigkeit der Anwendungen. Identifizieren Sie die Spitzenauslastungszeiten, die Benutzerauslastung, die Transaktionsraten und andere relevante Metriken.
Bereinigen und Vorverarbeiten der Daten: Bereiten Sie die Daten für die Analyse vor, indem Sie alle Inkonsistenzen, Fehler oder Ausreißer entfernen. Die Vorbereitung der Daten kann Techniken zur Datenbereinigung wie Die Datenberechnung, die Behandlung fehlender Werte oder die Normalisierung umfassen.
Identifizieren wichtiger Metriken: Identifizieren Sie die Metriken, die für die Kapazitätsplanung relevant sind. Metriken können CPU-Auslastung, Arbeitsspeicherauslastung, Netzwerkdurchsatz und Antwortzeiten umfassen.
Identifizieren von Engpässen: Messen Sie den Durchsatz und die Antwortzeiten, um die spezifischen Komponenten Ihres Systems zu identifizieren, die bei zunehmender Workload zu Engpässen werden können. Anforderungen pro Sekunde und die CPU-Auslastung der Datenbank können gute Indikatoren für die Kapazität sein.
Visualisieren der Daten: Erstellen Sie Visualisierungen wie Diagramme oder Diagramme, um bessere Einblicke in verlaufsbezogene Daten zu erhalten. Visualisierungen können Ihnen helfen, Muster, Trends und Anomalien in Daten zu identifizieren, um Ihnen ein besseres Verständnis des Workloadverhaltens zu vermitteln.

Grundlegendes zu einer neuen Workload

Das Verstehen einer neuen Workload für die Kapazitätsplanung bezieht sich auf die Vorhersage der Ressourcenanforderungen einer zukünftigen Aufgabe ohne Verlaufsdaten. Die Vorhersage der zukünftigen Anforderungen einer neuen Workload ohne Verlaufsdaten kann schwieriger sein. Dieser Prozess stellt sicher, dass Sie Ressourcen effizient zuordnen und Zuordnungen an Workloadzielen ausrichten, wenn die Workload eingeführt wird. Beachten Sie die folgenden Empfehlungen:

Marktforschung: Die Durchführung von Marktforschungen, um die Nachfrage nach ähnlichen Produkten oder Dienstleistungen zu verstehen, kann wertvolle Einblicke in die potenzielle Nachfrage nach einer neuen Workload bieten. Die Forschung kann die Analyse von Markttrends, die Durchführung von Umfragen oder das Untersuchen von Wettbewerberangeboten umfassen.
Experteneinschätzung: Beiträge von Fachexperten oder Fachleuten, die über Erfahrung in der Branche verfügen, können Ihnen helfen, die Nachfrage nach einer neuen Workload zu schätzen. Ihr Fachwissen und ihre Erkenntnisse können wertvolle Eingaben für Vorhersagen liefern.
Pilotprojekte oder Prototypen: Kleine Pilotprojekte oder Prototypen können Ihnen helfen, Echtzeitdaten und Feedback zu sammeln. Sie können diese Daten dann verwenden, um den Kapazitätsplanungsprozess zu informieren und den prognostizierten Bedarf anzupassen.
Externe Datenquellen: Externe Datenquellen wie Branchenberichte, Marktstudien oder Kundenumfragen können zusätzliche Informationen zur Schätzung der Nachfrage nach einer neuen Workload liefern. Diese Quellen können wertvolle Einblicke in Kundenpräferenzen, Markttrends und potenzielle Nachfragetreiber bieten.

Prognose des Bedarfs

Die Vorhersage des Bedarfs umfasst die Verwendung von Workloaddaten, um zukünftige Anforderungen für einen Dienst oder ein Produkt vorherzusagen. Für die Kapazitätsplanung ist es wichtig, eine effiziente Ressourcenzuordnung sicherzustellen, Wachstumsmuster zu antizipieren und sich auf potenzielle Nachfrageanstiege vorzubereiten. Wenn Sie den zukünftigen Bedarf vorhersagen, verwenden Sie Daten, um ein Gefühl für zukünftige Anforderungen zu erhalten. Sie wenden statistische Analyse-, Trendanalyse- oder Prädiktive Modellierungstechniken auf die Daten an, die Sie für die Vorhersage des zukünftigen Bedarfs benötigen. Diese Methoden berücksichtigen historische oder erwartete Muster und projizieren sie in die Zukunft, um Schätzungen des erwarteten Workloadbedarfs zu liefern. Berücksichtigen Sie die folgenden Strategien, um die Nachfrage vorherzusagen:

Berücksichtigen verschiedener Szenarien

Wenn Sie die Kapazitätsplanung durchführen, müssen Sie verschiedene Szenarien planen, die auftreten können. Diese Planung sollte sowohl vorhersagbare Wachstumsmuster als auch unerwartete Nachfragesteigerungen umfassen. Nutzungsmuster können wachsen oder verkleinern. Sie können organisch (mehr oder weniger Benutzer) oder anorganisch (ein Ereignis oder Sicherheitsvorfall) sein. Sie müssen die Kapazitätsplanung vor Nutzungsänderungen zu wichtigen Zeiten durchführen:

Entwurf (Vorhersage)
Reguläre Spitzen (8:00 Uhr anmeldungsschnell)
Start (Vorhersageüberprüfung)
Geschäftsmodelländerung
Übernahme oder Fusion
Marketing-Push
Saisonaler Wandel
Featurestart
Regelmäßig

Verwenden von Vorhersagetechniken

Die Vorhersage der zukünftigen Nachfrage nach einem Dienst oder Produkt umfasst Techniken wie statistische Analyse, Trendanalyse und Vorhersagemodellierung. Im Folgenden finden Sie eine Übersicht darüber, wie Sie diese Techniken verwenden können:

Statistische Analyse: Mit statistischen Methoden können Sie Muster und Beziehungen in historischen Daten aufdecken. Sie können diese Muster verwenden, um den zukünftigen Bedarf vorherzusagen. Sie können Techniken wie Zeitreihenanalyse, Regressionsanalyse und gleitende Durchschnittswerte verwenden, um Trends, Saisonalität und andere Muster in den Daten zu identifizieren.
Trendanalyse: Die Trendanalyse umfasst die Untersuchung historischer Daten, um konsistente Muster zu identifizieren und diese Muster in die Zukunft zu extrapolieren. Wenn die Workloadnachfrage im vergangenen Jahr beispielsweise um 10 Prozent gestiegen ist, können Sie eine Fortsetzung dieses Trends vorhersagen. Wenn Sie historische Nachfragedaten über einen bestimmten Zeitraum analysieren, können Sie Wachstums- oder Reduktionstrends identifizieren. Verwenden Sie diese Trends als Grundlage für die Prognose der zukünftigen Nachfrage. Die Trendanalyse kann auch die Auswirkungen von einmaligen Ereignissen identifizieren, die schnelle Verkehrsverschiebungen (anorganisiert) verursachen. Beispielsweise können Featurereleases die Nachfrage um 5 Prozent erhöhen. Wenn Sie über vier Hauptversionen pro Jahr verfügen, sollten Sie jedes Mal ein Wachstum von 5 Prozent planen.
Vorhersagemodellierung: Bei der Vorhersagemodellierung werden mathematische Modelle erstellt, die historische Daten und andere relevante Variablen verwenden, um Vorhersagen über den zukünftigen Bedarf zu treffen. Sie können Techniken wie Machine Learning-Algorithmen, neuronale Netzwerke oder Entscheidungsstrukturen verwenden. Diese Modelle können mehrere Faktoren und Variablen berücksichtigen, um genauere Vorhersagen zu liefern.

Ausrichten von Prognosen an Workloadzielen

Die Ausrichtung von Prognosen an Workloadzielen umfasst die Anpassung von Vorhersagekapazitätsmodellen, um sicherzustellen, dass sie die spezifischen Ziele und Anforderungen einer bestimmten Workload erfüllen. Durch diese Ausrichtung wird sichergestellt, dass Ressourcen angemessen bereitgestellt werden, wodurch sowohl eine Unterauslastung als auch potenzielle Workloadüberlastungen verhindert werden. Wenn Sie beispielsweise eine API für 1 Million Benutzer unterstützen möchten, um Dateien mit einer Größe von 1 MB in einer Sekunde hochzuladen, aber aktuelle Daten langsame Schreibgeschwindigkeiten aufweisen, müssen Sie Ihr System anpassen. Es ist wichtig, mit Den Projektbeteiligten zu sprechen, um die Anforderungen der Workload zu verstehen. Stellen Sie sicher, dass Ihre Pläne den Zusagen (SLAs) Ihrer Dienstanbieter entsprechen. Diese Ausrichtung stellt sicher, dass Ihre Kapazität dem erwarteten Bedarf entspricht, und hilft ihnen, Bereiche des Systems zu ermitteln, die möglicherweise Änderungen erfordern.

Bestimmen der Ressourcenanforderungen

Das Ermitteln der Ressourcenanforderungen für die Kapazitätsplanung umfasst die Bewertung der Ressourcen, die Sie benötigen, um den prognostizierten Bedarf zu decken. Wenn eine Anwendung beispielsweise während einer Werbeaktion einen Anstieg der Benutzer um 50 % erwartet, muss sie möglicherweise mehr Cloudinstanzen zuordnen oder ihre Parameter für die automatische Skalierung anpassen, um die erhöhte Last zu bewältigen.

Eine Workload kann über viele Ressourcen verfügen, sodass es keine Metrik gibt, die zum Ermitteln der Ressourcenanforderungen beobachtet werden muss. Sie müssen die Kapazität auf Ressourcenebene messen, um aussagekräftige Ergebnisse zu erhalten. Schätzen Sie die erwartete Nachfrage nach Ihren Ressourcen basierend auf historischen Daten, Markttrends und Geschäftsprognosen. Berücksichtigen Sie die Anzahl von Transaktionen, gleichzeitigen Benutzern oder anderen relevanten Metriken.

Berechnen Sie basierend auf dem prognostizierten Bedarf die Ressourcen, die zur Erfüllung dieser Nachfrage erforderlich sind. Berücksichtigen Sie Faktoren wie Serverkapazität, Netzwerkbandbreite, Speicherkapazität und Personal:

Serverkapazität: Ermitteln Sie die erforderliche Serverkapazität basierend auf der geschätzten Anzahl gleichzeitiger Benutzer oder Transaktionen. Berücksichtigen Sie Faktoren wie CPU, Arbeitsspeicher und Speicherplatzanforderungen, um sicherzustellen, dass Ihre Server die erwartete Workload verarbeiten können.
Netzwerkbandbreite: Bewerten Sie die Netzwerkbandbreite, die Sie benötigen, um die erwartete Datenverkehrsebene zu unterstützen. Sie sollten sowohl eingangs- als auch ausgehende Datenübertragungsraten einbeziehen, um eine reibungslose und effiziente Kommunikation zwischen Servern und Clients zu gewährleisten.
Speicherkapazität: Schätzen Sie die Datenmenge, die die Workload während des prognostizierten Bedarfs generiert oder verarbeitet. Berücksichtigen Sie Faktoren wie Datenbankgröße, Dateispeicheranforderungen und andere Datenspeicherungsanforderungen, die für Ihre Anwendung spezifisch sind.
Personal: Bewerten Sie die Personalressourcen, die erforderlich sind, um die Infrastruktur zu verwalten und zu warten, den Kundensupport zu übernehmen, die Systemwartung durchzuführen und einen reibungslosen Betrieb sicherzustellen. Berücksichtigen Sie Faktoren wie Workloadverteilung, Qualifikation und erforderliches Fachwissen.

Grundlegendes zu Ressourcenbeschränkungen

Für Ressourcen in Ihrer Workload gelten Leistungsbeschränkungen. Leistungsbeschränkungen gelten für Dienste und SKUs innerhalb der einzelnen Dienste. Sie müssen die Einschränkungen der Ressourcen in Ihrer Workload verstehen und diese Einschränkungen in Ihre Entwurfsentscheidungen einbeziehen. Sie sollten z. B. wissen, ob Ressourcenbeschränkungen es erfordern, SKUs zu ändern oder Ressourcen ganz zu ändern.

Außerdem müssen Sie erreichbare Grenzwerte identifizieren. Es bezieht sich auf das Festlegen der maximalen Schwellenwerte oder Grenzen einer Workload. Diese Grenzwerte gelten in der Regel für Infrastruktur (Compute, Arbeitsspeicher, Speicher, Netzwerk), Anwendungen (gleichzeitige Datenbankverbindungen, Antwortzeiten, Verfügbarkeit), Dienst (Anforderungen pro Sekunde) und Skalierung. Wenn bei der Kapazitätsplanung erreichbare Grenzwerte identifiziert werden, müssen Sie die Workload ändern, bevor durch den Grenzwert ein Leistungsproblem entsteht. Leistungsbaselines, kontinuierliche Überwachung und Tests sind für die Validierung der Grenzwerte und der Lösung von entscheidender Bedeutung.

Kompromiss: Eine falsch eingeschätzte Kapazitätsplanung kann zu einer Über- oder Unterbereitstellung von Ressourcen führen. Eine Überbereitstellung führt zu höheren Kosten. Eine Unterbereitstellung kann zu einer schlechten Leistung führen. Versuchen Sie, das richtige Gleichgewicht zu finden.

Azure-Erleichterung

Sammeln von Kapazitätsdaten und Vorhersagen des Bedarfs: Mit Azure Monitor können Sie Telemetriedaten aus Ihren Anwendungen und Ihrer Infrastruktur sammeln und analysieren. Es unterstützt die Überwachung verschiedener Azure-Ressourcen, einschließlich virtueller Computer, Container und Speicherkonten. Zu den wichtigsten Tools gehören Application Insights und Log Analytics. Durch Konfigurieren der Datensammlung und Definieren von Metriken und Protokollen, die Sie überwachen möchten, können Sie wertvolle Workloaddaten für die Analyse sammeln. Kombinieren Sie für die Netzwerküberwachung Azure Monitor mit Azure Network Watcher, Azure Monitor-Netzwerkerkenntnissen und Azure ExpressRoute-Überwachung.

Mit Azure Monitor können Sie Verlaufsdaten analysieren und Vorhersagetechniken anwenden, um zukünftige Workloadtrends und Kapazitätsanforderungen vorherzusagen. Sie können Vorhersagen generieren, die Ihnen bei der Kapazitätsplanung helfen können. Mithilfe dieser Prognosen können Sie die Serverkapazität, Die Netzwerkbandbreite, die Speicherkapazität und andere Ressourcenanforderungen anhand vorhergesagter Bedarfsmuster schätzen.

Ermitteln von Ressourcenanforderungen: Da sie eine vielzahl von Konfigurationen bieten, können Sie mit Azure-Tools und -Diensten technische Anforderungen definieren. Sie können Ihre Workloadanforderungen an die verfügbaren Azure-Ressourcen anpassen und so sicherstellen, dass Sie die entsprechenden Komponenten und Einstellungen auswählen, die Ihren funktionalen Anforderungen entsprechen.

Grundlegendes zu Ressourcenbeschränkungen: Azure bietet Dokumentation und Ressourcen, die Ihnen helfen, die Leistungsbeschränkungen verschiedener Azure-Dienste und SKUs zu verstehen. Wenn Sie diese Einschränkungen berücksichtigen, können Sie fundierte Entwurfsentscheidungen treffen und Ihre Workloadarchitektur auf Leistung und Kosteneffizienz optimieren.

Azure bietet Skalierbarkeitsoptionen wie die automatische Skalierung, die Ressourcen automatisch basierend auf dem Workloadbedarf anpassen kann. Sie können vertikal skalieren, indem Sie die Kapazität einer Ressource erhöhen, indem Sie eine größere VM-Größe verwenden, oder Sie können horizontal skalieren, indem Sie neue Instanzen einer Ressource hinzufügen. Azure-Dienste, die über Funktionen für die automatische Skalierung verfügen, können automatisch horizontal hochskaliert werden, um die Kapazität während Workloadspitzen sicherzustellen und wieder normal zu werden, wenn die Last abnimmt. Es gibt Skalierungsbeschränkungen innerhalb Ihrer Konfiguration und Ihrer Dienste, die Sie beachten sollten. Sie können die Dokumentation lesen oder Tests ausführen. Azure bietet Tools wie Azure Load Testing, die Auslastung und verschiedene Nutzungsmuster simulieren können, um Sie beim Sammeln relevanter Daten zu Ihrer Workload zu unterstützen.

Prüfliste zur Leistungseffizienz

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Checkliste für die Leistungseffizienz