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Im Laufe meiner Karriere durfte ich Abertausenden von Meetings beiwohnen. Trotzdem konnte bislang niemand die eine entscheidende Frage beantworten:
Wie messen wir die Effizienz unserer Cloud-Architektur und welche Maßnahmen fassen wir ins Auge, um sie zu optimieren?
Das ist etwas traurig. Denn diese Frage zu stellen - und sie vor allem zufriedenstellend beantworten zu können - ist essenziell.
Effizienz bedeutet, ein gewünschtes Ergebnis unter minimalem Ressourceneinsatz (Zeit, Aufwand, Energie, Geld) zu erreichen. Der Grad der Effizienz spiegelt dabei wider, wie gut eine Maschine, ein System oder ein Prozess Inputs in Outputs verwandelt. Natürlich spielen dabei auch betriebliche und organisatorische Aspekte eine Rolle - beispielsweise Verschwendung zu minimieren und Produktivität zu maximieren. Quantifiziert wird das Ganze häufig in Form von Metriken wie:
Return on Investment (RoI),
Durchsatz oder
Ressourcennutzungsraten.
Abzugrenzen ist die Effizienz dabei von der Effektivität, die die Zielerreichung fokussiert - unabhängig vom Ressourcenaufwand. Systeme können also effektiv sein, aber Effizienz vermissen lassen. Leider ist es das genau die Kategorie, in die (auch) viele Cloud-Architekturen fallen.
Cloud-Architektureffizienz messen
Effizientes Cloud Computing zu realisieren, heißt nicht nur Kosten zu senken, sondern auch Ressourcen bestmöglich zu nutzen, die Performance zu optimieren und Skalierbarkeit zu gewährleisten. Um die Effizienz konvergenter Architekturen effektiv messen zu können, müssen Sie verschiedene Schlüssel-Metriken und -Prozesse einbeziehen:
Kennzahlen zur Ressourcennutzung geben darüber Auskunft, wie gut die Cloud-Infrastruktur die ihr zugewiesenen Ressourcen nutzt. Hohe Auslastungsraten deuten auf eine effiziente Ressourcennutzung hin, eine niedrige Auslastung auf eine unzureichende - oder Overprovisioning. Tools, die die CPU-, RAM- und Storage-Auslastung in Echtzeit überwachen, können dabei ebenfalls wertvolle Insights zu Tage fördern.
Kosteneffizienz-Metriken stellen die Kosten von Cloud-Ressourcen mit dem Wert, den diese liefern, ins Verhältnis. Das umfasst, dass die Ausgaben getrackt, sie mit Forecasts abgeglichen und kosteneffektive Allocation-Strategien entwickelt werden. An dieser Stelle kommt der Finops-Ansatz ins Spiel, mit dessen Hilfe sich Cloud-Kosten transparent gestalten und kontrollieren lassen.
Performance-Metriken wie Latenz, Durchsatz und Fehlerraten sind wichtige Leistungsindikatoren. Sie müssen kontinuierlich überwacht werden, um gewährleisten zu können, dass Applikationen und Services innerhalb der definierten Leistungsparameter arbeiten.
Scalability-Kennzahlen sind ein Markenzeichen der Cloud. Skalierungsprozesse mit Blick auf Zeit und Effizienz zu messen, stellt sicher, dass die Architektur variierende Lasten bewältigen kann, ohne dabei an Performance einzubüßen oder übermäßige Kosten zu verursachen.
Cloud-Architekturen effizient gestalten
Sie können zwar die Effizienz jeder einzelnen Komponente der Cloud-Architektur messen - das ist aber nur die halbe Miete. Erst in Kombination betrachtet, bilden die gewonnenen Metriken eine konvergente Architektur. Diese realisiert verschiedene Vorteile, wenn es darum geht, Effizienz zu messen und zu erreichen:
Konvergente Architekturen können zentral gemanagt werden, weil sie Rechen-, Speicher- und Netzwerkressourcen kombinieren. Diese vereinheitlichte Perspektive erleichtert Monitoring sowie Optimierungen und reduziert Komplexität.
Mit einem integrierten Ansatz können konvergente Architekturen Ressourcen dynamisch auf der Grundlage des Echtzeitbedarfs zuweisen. Dadurch wird die Auslastung optimiert - und die Effizienz steigt.
Eingebettete Automatisierungs-Tools können bei Routineaufgaben wie Skalierung, Provisioning oder Load Balancing unterstützen. Sie passen die Ressourcenzuweisung in Echtzeit an und stellen so optimale Performance sicher - ohne manuelles Zutun.
Monitoring-Tools und Analytics-Plattformen, die in solche Architekturen integriert sind, bieten detaillierte Einblicke in Ressourcennutzung, Kosten und Leistungsmetriken. Das ermöglicht, Cloud-Ressourcen sukzessive zu optimieren und vorausschauend zu managen.
Wenn Sie Einblicke in Effizienz-Metriken haben, können Sie diese Komponenten miteinander kombinieren und dazu nutzen, die Effizienz zu steigern.
Ein Beispiel: Ein Storage-System ist möglicherweise mit Blick auf I/O ineffizient. In Kombination mit einem Caching-Middleware-System, ist die Architektur jedoch effizient (gemessen an den Kosten für die Systemkombination und der Leistung, die sie liefert). Allerdings können auch Komponenten, die bereits hocheffizient sind (etwa Serverless Computing und Serverless Databases), in Kombination noch effizienter werden.
Das ist letzten Endes nicht so komplex, wie es unter Umständen erscheint. Im Grunde müssen Sie lediglich darauf achten, effiziente Komponenten zu nutzen und überprüfen, wie, respektive ob diese effizient zusammen funktionieren. Das wäre aktuell auch mit Blick auf KI-Systeme besonders wichtig. (fm)