Cloud-Computing

Welche Parameter muss man kennen um die Leistungsfähigkeit einer Cloud-Lösung zu bewerten

Einleitung

Die Messung der Leistung von Cloud Computing ist von entscheidender Bedeutung, um die Effizienz, Skalierbarkeit und Qualität der bereitgestellten Dienste zu bewerten. Angesichts des stetigen Wachstums der Cloud-Infrastrukturen und der zunehmenden Abhängigkeit von Cloud-Diensten ist es unerlässlich, die Leistung dieser Systeme zu überwachen und zu optimieren. Um dies zu erreichen, müssen verschiedene Parameter erfasst und analysiert werden, um ein umfassendes Bild der Leistung zu erhalten.

PLM-Guide.de - Parameter zur Messung der Leistung von Cloud Computing

Die wichtigsten Parameter

Durch die Messung und Analyse dieser Parameter kann die Leistung von Cloud Computing objektiv bewertet und verbessert werden. Eine umfassende Überwachung und regelmäßige Evaluierung ermöglichen es Cloud-Anbietern und -Nutzern, Engpässe zu identifizieren, Leistungsprobleme zu beheben und die bestmögliche Nutzung der Cloud-Infrastruktur zu gewährleisten.

Antwortzeit ( Response Time ) Latenz

Die Antwortzeit, auch als Response Time bezeichnet, ist ein wichtiger Parameter zur Messung der Leistung von Cloud Computing. Sie gibt die Zeit an, die benötigt wird, um eine Anfrage an die Cloud-Infrastruktur zu senden und eine Antwort zurückzuerhalten. Die Antwortzeit umfasst die gesamte Latenzzeit, einschließlich der Zeit, die benötigt wird, um die Anfrage zu übertragen, zu verarbeiten und die Antwort zurückzusenden.

Die Messung der Antwortzeit kann auf verschiedene Weisen erfolgen. In der Regel wird die Zeit von dem Moment gemessen, in dem die Anfrage an die Cloud-Infrastruktur gesendet wird, bis zum Zeitpunkt, an dem die vollständige Antwort beim Nutzer ankommt. Dabei werden sowohl die Netzwerklatenz als auch die Verarbeitungszeit in der Cloud berücksichtigt.

Um die Antwortzeit zu messen, können spezielle Tools oder Überwachungssysteme eingesetzt werden. Diese senden Testanfragen an die Cloud-Infrastruktur und erfassen die Zeit, die für die Verarbeitung und Übertragung der Antworten benötigt wird. Die Messungen werden typischerweise mehrmals durchgeführt, um eine durchschnittliche Antwortzeit zu ermitteln und Variationen im Antwortverhalten zu erfassen.

Beispielwerte für eine gute und schlechte Performance der Antwortzeit können je nach Anwendungsfall und den spezifischen Anforderungen variieren. In der Regel gilt jedoch eine niedrige Antwortzeit als wünschenswert, da sie auf eine reibungslose und schnelle Kommunikation zwischen dem Nutzer und den Cloud-Diensten hinweist. Eine gute Performance kann beispielsweise eine durchschnittliche Antwortzeit von unter 100 Millisekunden bedeuten.

Auf der anderen Seite deutet eine hohe Antwortzeit auf Leistungsprobleme oder Engpässe in der Cloud-Infrastruktur hin. Eine schlechte Performance kann beispielsweise durch eine hohe Antwortzeit von über 1 Sekunde gekennzeichnet sein. Lange Antwortzeiten können zu einer negativen Benutzererfahrung führen, da sie Verzögerungen bei der Ausführung von Aktionen oder dem Abrufen von Informationen verursachen.

Es ist wichtig zu beachten, dass die optimalen Antwortzeitwerte von der Art der Anwendung, den spezifischen Anforderungen des Projekts und den Nutzererwartungen abhängen. Daher sollten die Zielwerte für die Antwortzeit anhand dieser Faktoren definiert und regelmäßig überwacht werden, um sicherzustellen, dass die Cloud-Infrastruktur eine akzeptable Leistung erbringt.

Um die Leistung der Netzwerkverfügbarkeit zu messen, werden oft die folgenden Parameter verwendet:

Round-Trip Time (RTT): Die Round-Trip Time ist die Zeit, die eine Netzwerkpaket hin und zurück benötigt, um von einer Quelle zu einem Ziel und zurück zu gelangen. Sie misst die Verzögerung oder Latenzzeit im Netzwerk. Die RTT wird üblicherweise in Millisekunden gemessen. Eine niedrige RTT zeigt an, dass das Netzwerk schnell und effizient arbeitet, während eine hohe RTT auf eine mögliche Überlastung oder andere Probleme im Netzwerk hinweisen kann.

RTT Standard Deviation (RTTsd): Die RTT-Standardabweichung gibt an, wie stark die RTT-Werte um den Durchschnitt herum schwanken. Eine niedrige RTTsd deutet auf eine stabile und konsistente Netzwerkleistung hin, während eine hohe RTTsd auf unvorhersehbare Schwankungen oder Probleme im Netzwerk hinweisen kann. Eine hohe RTTsd kann auf Engpässe, Paketverluste oder andere Störungen im Netzwerk hinweisen.

Loss: Der Verlust von Paketen im Netzwerk wird oft als Maß für die Netzwerkverfügbarkeit verwendet. Der Paketverlust tritt auf, wenn Datenpakete auf dem Weg von der Quelle zum Ziel nicht erfolgreich übertragen werden. Der Paketverlust wird in Prozent angegeben und gibt an, wie viele Pakete verloren gehen. Ein geringer Paketverlust deutet auf eine gute Netzwerkverfügbarkeit hin, während ein hoher Paketverlust auf eine instabile oder überlastete Netzwerkverbindung hinweisen kann.

Diese Parameter werden typischerweise verwendet, um die Leistung und Stabilität der Netzwerkverbindung in Cloud-Infrastrukturen zu bewerten. Durch die regelmäßige Messung und Überwachung von RTT, RTTsd und Paketverlust können potenzielle Netzwerkprobleme erkannt, Engpässe identifiziert und die Netzwerkverfügbarkeit optimiert werden. Eine zuverlässige und stabile Netzwerkverbindung ist entscheidend für eine reibungslose Kommunikation und effiziente Nutzung von Cloud-Diensten.

Echtzeitanwendungen

Der Begriff „Echtzeit“ bezieht sich allgemein auf die Fähigkeit eines Systems, Daten oder Informationen sofort oder ohne wahrnehmbare Verzögerung zu verarbeiten und zu liefern. In Bezug auf die Antwortzeit wird normalerweise eine bestimmte Obergrenze festgelegt, um eine Echtzeitreaktion zu gewährleisten.

Für viele Echtzeitanwendungen, wie beispielsweise Videokonferenzen, Online-Gaming, Finanztransaktionen oder Steuerungssysteme, wird eine Antwortzeit von weniger als 100 Millisekunden als akzeptabel betrachtet. In diesen Anwendungsfällen ist es wichtig, dass die Verzögerung zwischen einer Aktion und der Reaktion darauf so minimal wie möglich ist, um ein nahtloses und interaktives Erlebnis zu gewährleisten.

Es ist jedoch wichtig anzumerken, dass der Begriff „Echtzeit“ je nach Kontext unterschiedlich interpretiert werden kann. In einigen kritischen Anwendungen, wie beispielsweise bei medizinischen Geräten oder industriellen Steuerungssystemen, können sogar noch kürzere Antwortzeiten erforderlich sein, oft im Bereich von Mikrosekunden.

Die genaue Antwortzeit, die als „Echtzeit“ angesehen wird, kann variieren, abhängig von den spezifischen Anforderungen und der Art der Anwendung. Es ist ratsam, die spezifischen Echtzeitanforderungen für eine bestimmte Anwendung festzulegen und die Leistung entsprechend zu messen und zu überwachen, um sicherzustellen, dass die gewünschten Echtzeitreaktionen erreicht werden.

Was ist Jitter ?

Jitter bezieht sich auf die Variationen oder Unregelmäßigkeiten in der Verzögerungszeit bei der Übertragung von Datenpaketen über ein Netzwerk. Es ist eine Messgröße für die Konsistenz und Stabilität der Übertragung von Paketen.

Der Jitter wird oft als Standardabweichung der Verzögerungszeiten zwischen aufeinanderfolgenden Paketen gemessen. Eine niedrige Jitter-Messung deutet auf eine geringe Variation der Verzögerungszeiten hin, während ein hoher Jitter darauf hindeutet, dass die Verzögerungszeiten stark schwanken.

Um den Jitter zu messen, können verschiedene Methoden verwendet werden, darunter:

  • Paketmessungen: Bei dieser Methode werden die Verzögerungszeiten zwischen aufeinanderfolgenden Paketen gemessen und der Jitter durch Berechnung der Standardabweichung ermittelt.

  • Netzwerk-Monitoring-Tools: Es gibt spezielle Tools, die den Jitter und andere Netzwerkmetriken überwachen und Messungen durchführen können.

Beispielwerte für eine gute oder schlechte Jitter-Performance variieren je nach Art der Anwendung und den Anforderungen des Systems. Im Allgemeinen wird ein niedriger Jitter als gute Performance angesehen. In Echtzeit-Anwendungen wie VoIP (Voice over IP) oder Videokonferenzen ist ein geringer Jitter entscheidend, da er eine konsistente Übertragung ermöglicht und Verzögerungen oder Aussetzer minimiert.

Ein guter Jitter-Wert für Echtzeit-Anwendungen liegt typischerweise im Bereich von wenigen Millisekunden bis zu einigen zehn Millisekunden. Je geringer der Jitter, desto besser die Performance und Benutzererfahrung.

Eine schlechte Jitter-Performance tritt auf, wenn der Jitter hoch ist und die Verzögerungszeiten stark variieren. Dies kann zu Störungen, Unterbrechungen oder Beeinträchtigungen in der Audio- oder Videoqualität führen. Ein hoher Jitter kann beispielsweise durch Netzwerküberlastung, Störungen oder Probleme mit der Netzwerkinfrastruktur verursacht werden.

Es ist wichtig zu beachten, dass die Akzeptanzgrenzen für den Jitter von der Art der Anwendung und den spezifischen Anforderungen abhängen. Ein höherer Jitter kann in nicht-zeitkritischen Anwendungen wie dem Herunterladen von Dateien toleriert werden, während er in Echtzeit-Anwendungen einen negativen Einfluss haben kann.

Eine regelmäßige Überwachung des Jitters und die Implementierung von Netzwerkoptimierungsmaßnahmen können dazu beitragen, eine gute Performance zu gewährleisten und den Jitter auf akzeptable Werte zu reduzieren.

Durchsatz ( Throughput )

Der Durchsatz, auch als Throughput bezeichnet, ist ein technischer Parameter zur Messung der Leistung von Cloud Computing. Er gibt an, wie viele Daten oder Transaktionen pro Zeiteinheit von einem System verarbeitet werden können. Der Durchsatz wird häufig in Einheiten wie Bits pro Sekunde (bps) oder Transaktionen pro Sekunde (tps) gemessen.

Die Messung des Durchsatzes erfolgt in der Regel durch das Erfassen der Anzahl der übertragenen Daten oder abgeschlossenen Transaktionen innerhalb eines bestimmten Zeitintervalls. Dabei können spezielle Netzwerküberwachungstools oder Leistungstestwerkzeuge eingesetzt werden, um den Datenverkehr zu analysieren und den Durchsatz zu berechnen.

Beispielwerte für eine gute oder schlechte Performance des Durchsatzes variieren stark je nach Art der Anwendung und den spezifischen Anforderungen. In einem Hochgeschwindigkeits-Netzwerk, das große Datenmengen überträgt, könnte ein hoher Durchsatz im Gigabit-Bereich (z.B. 1 Gbps) als gute Performance angesehen werden. Bei Transaktionsverarbeitungssystemen wie Banken oder E-Commerce-Anwendungen könnte ein hoher Durchsatz im Bereich von Tausenden von Transaktionen pro Sekunde (tps) als angemessen betrachtet werden.

Eine schlechte Performance des Durchsatzes kann auf Engpässe, Überlastungen oder ineffiziente Ressourcennutzung hinweisen. Beispielsweise könnte ein niedriger Durchsatz von nur einigen hundert Kilobits pro Sekunde (Kbps) auf Probleme mit der Netzwerkbandbreite oder Systemressourcen hinweisen.

Es ist wichtig zu beachten, dass die optimalen Durchsatzwerte stark von der spezifischen Anwendung, den Netzwerkbedingungen und den Anforderungen des Projekts abhängen. Daher ist es ratsam, den Durchsatz in Bezug auf die jeweiligen Anforderungen festzulegen und regelmäßig zu überwachen, um sicherzustellen, dass das System den erwarteten Durchsatz erzielt und eine effiziente Datenverarbeitung gewährleistet.

Auslastung ( Utilization )

Die Auslastung, auch als Auslastungsgrad oder Utilization bezeichnet, ist ein Maß für den Grad der Nutzung oder Beanspruchung einer Ressource in einem System. Sie gibt an, wie viel Prozent der verfügbaren Kapazität einer Ressource tatsächlich verwendet wird.

Die Messung der Auslastung kann auf verschiedene Weisen erfolgen, abhängig von der Art der Ressource und des Systems. Im Kontext von Cloud Computing kann die Auslastung beispielsweise für die CPU (Central Processing Unit), den Arbeitsspeicher, die Netzwerkbandbreite oder den Speicherplatz gemessen werden.

Die Auslastung wird in der Regel durch die Überwachung der Nutzung einer Ressource über einen bestimmten Zeitraum ermittelt. Dabei wird die tatsächliche Nutzung in Bezug auf die maximale Kapazität der Ressource ausgedrückt. Die Messungen können durch interne Überwachungswerkzeuge des Systems oder externe Tools erfolgen, die die Ressourcenauslastung überwachen und Berichte oder Statistiken generieren.

Beispielwerte für eine gute oder schlechte Performance der Auslastung variieren je nach Ressource und System. Im Allgemeinen wird eine Auslastung von 70-80% als optimal angesehen, da sie darauf hinweist, dass die Ressource effizient genutzt wird und noch ausreichend Spielraum für Spitzenlasten oder unvorhergesehene Anforderungen vorhanden ist.

Eine schlechte Performance der Auslastung kann auftreten, wenn die Auslastung nahe oder über 100% liegt, was darauf hinweist, dass die Ressource überlastet ist und möglicherweise nicht in der Lage ist, die geforderte Leistung zu erbringen. Dies kann zu Verzögerungen, Engpässen oder einem Rückgang der Systemleistung führen.

Es ist wichtig zu beachten, dass die optimalen Auslastungswerte von der Art des Systems, der spezifischen Ressource und den Anforderungen des Projekts abhängen. Es ist ratsam, die Auslastungsgrenzen im Voraus zu definieren und regelmäßig zu überwachen, um sicherzustellen, dass die Ressourcen angemessen genutzt werden und eine effiziente Leistung gewährleistet ist.

Skalierbarkeit ( Scalability )

Die Skalierbarkeit ist ein Konzept, das die Fähigkeit eines Systems beschreibt, sich an unterschiedliche Anforderungen und Lasten anzupassen, indem es seine Ressourcen effizient erhöht oder verringert. Es geht darum, wie gut ein System in der Lage ist, mit steigender oder sinkender Belastung umzugehen, ohne dass die Leistung oder die Benutzererfahrung darunter leiden.

Die Messung der Skalierbarkeit kann auf verschiedene Weisen erfolgen und hängt von der Art des Systems ab. Im Allgemeinen wird die Skalierbarkeit anhand der Leistungsindikatoren des Systems bewertet, wenn die Belastung variiert wird. Dies kann durch die Durchführung von Leistungstests oder Lasttests geschehen, bei denen das System unter verschiedenen Szenarien getestet wird, um die Leistungsfähigkeit bei unterschiedlichen Belastungen zu bewerten.

Beispielwerte für eine gute oder schlechte Skalierbarkeit variieren je nach Anforderungen und dem erwarteten Wachstum. Eine gute Skalierbarkeit liegt vor, wenn das System in der Lage ist, mit steigender Belastung nahezu linear zu skalieren, was bedeutet, dass die Leistung proportional zur Erhöhung der Ressourcen bleibt. Beispielsweise könnte ein System bei einer Verdoppelung der Ressourcen (z. B. Server, Rechenleistung, Speicher) auch eine Verdoppelung der Leistung erzielen.

Eine schlechte Skalierbarkeit tritt auf, wenn das System nicht in der Lage ist, effizient mit zunehmender Belastung umzugehen und die Leistung abnimmt oder Engpässe auftreten. In diesem Fall könnten zusätzliche Ressourcen keine wesentliche Verbesserung der Leistung bewirken. Eine schlechte Skalierbarkeit kann zu einer begrenzten Benutzerkapazität, längeren Antwortzeiten oder sogar Ausfällen führen.

Es ist wichtig zu beachten, dass die Skalierbarkeit stark von der Architektur, dem Design und der Implementierung des Systems abhängt. Ein gut skalierbares System kann in der Lage sein, automatische Skalierungsfunktionen zu nutzen, um Ressourcen bei Bedarf dynamisch hinzuzufügen oder zu entfernen.

Die Bewertung der Skalierbarkeit sollte anhand der spezifischen Anforderungen und Ziele des Systems erfolgen. Ein System, das erfolgreich mit einer Million Benutzern skaliert, kann für eine andere Anwendung als schlecht skalierbar angesehen werden, wenn es nur 100 Benutzer unterstützen soll. Es ist ratsam, die Skalierbarkeit frühzeitig zu berücksichtigen und regelmäßige Tests durchzuführen, um sicherzustellen, dass das System zukünftigen Anforderungen gerecht werden kann.

Verfügbarkeit ( Availability )

Die Verfügbarkeit ist ein Maß für die Zuverlässigkeit eines Systems und gibt an, wie lange das System für die Benutzer verfügbar ist. Sie wird häufig als Prozentsatz der Betriebszeit im Verhältnis zur Gesamtzeit gemessen.

Die Messung der Verfügbarkeit basiert auf der Erfassung von Ausfallzeiten und der Betriebszeit des Systems. Hierbei können verschiedene Faktoren berücksichtigt werden, wie z. B. geplante Wartungsarbeiten, ungeplante Ausfälle, Systemaktualisierungen oder Netzwerkstörungen. Durch die Analyse dieser Daten kann die Gesamtverfügbarkeit des Systems berechnet werden.

Die Verfügbarkeit wird oft in Prozent ausgedrückt, wobei eine Verfügbarkeit von 100% bedeutet, dass das System rund um die Uhr ohne Unterbrechungen verfügbar ist. Es gibt jedoch immer eine gewisse Wahrscheinlichkeit von Ausfällen oder Unterbrechungen, so dass eine 100%ige Verfügbarkeit in der Praxis oft nicht realisierbar ist.

Beispielwerte für eine gute oder schlechte Verfügbarkeit variieren je nach den spezifischen Anforderungen und Erwartungen. Im Allgemeinen wird eine Verfügbarkeit von 99,9% als sehr gut angesehen. Dies entspricht einer Ausfallzeit von etwa 8,76 Stunden pro Jahr. Ein solcher Wert wird oft in geschäftskritischen Systemen wie E-Commerce-Plattformen, Banken oder Cloud-Diensten angestrebt.

Eine schlechte Verfügbarkeit liegt vor, wenn das System häufige Ausfallzeiten oder längere Unterbrechungen aufweist. Beispielsweise könnte eine Verfügbarkeit von 95% als schlechte Performance betrachtet werden, da dies einer Ausfallzeit von mehr als 18 Tagen pro Jahr entspricht. Eine solche niedrige Verfügbarkeit kann zu erheblichen Beeinträchtigungen der Benutzererfahrung, Produktivitätsverlusten oder Kundenabwanderung führen.

Es ist wichtig zu beachten, dass die angestrebte Verfügbarkeit stark von den Anforderungen des Systems und den Erwartungen der Benutzer abhängt. Manche Anwendungen erfordern eine nahezu kontinuierliche Verfügbarkeit, während andere mit geringfügigen Ausfallzeiten umgehen können. Daher sollten die Verfügbarkeitsziele im Voraus festgelegt und regelmäßig überwacht werden, um sicherzustellen, dass das System den gewünschten Verfügbarkeitsgrad erreicht.

Sicherheit ( Security )

Die Sicherheit im Zusammenhang mit Cloud Computing bezieht sich auf den Schutz von Daten, Ressourcen und Systemen vor unbefugtem Zugriff, Datenverlust, Bedrohungen und anderen Sicherheitsrisiken. Sie umfasst Maßnahmen wie Zugriffskontrolle, Verschlüsselung, Identitätsmanagement, Überwachung und Sicherheitsrichtlinien.

Die Messung der Sicherheit ist eine komplexe Aufgabe, da sie verschiedene Aspekte abdeckt und von vielen Faktoren beeinflusst wird. Es gibt verschiedene Ansätze und Frameworks, die verwendet werden können, um die Sicherheit zu bewerten, wie z. B. die Verwendung von Sicherheitsmetriken und -kennzahlen.

Beispielhafte Metriken zur Messung der Sicherheit können sein:

  • Anzahl der Sicherheitsvorfälle: Dies gibt an, wie oft Sicherheitsverletzungen oder Vorfälle auftreten. Eine niedrige Anzahl von Sicherheitsvorfällen deutet auf eine gute Sicherheitsleistung hin.

  • Dauer zur Erkennung von Sicherheitsvorfällen: Dies ist die Zeit, die benötigt wird, um einen Sicherheitsvorfall zu erkennen. Eine kurze Erkennungsdauer ist wünschenswert, da dies schnellere Reaktionen ermöglicht.

  • Dauer zur Behebung von Sicherheitsvorfällen: Dies ist die Zeit, die benötigt wird, um auf einen Sicherheitsvorfall zu reagieren und ihn zu beheben. Eine schnelle Reaktionszeit ist wichtig, um potenzielle Auswirkungen zu minimieren.

  • Compliance-Erfüllung: Die Einhaltung von Sicherheitsstandards und -richtlinien ist ein wichtiger Faktor für eine gute Sicherheitsleistung. Die Bewertung der Einhaltung von Compliance-Anforderungen kann helfen, die Sicherheit eines Systems zu bewerten.

Beispielwerte für eine gute oder schlechte Sicherheitsperformance hängen von den spezifischen Sicherheitszielen und -anforderungen ab. Eine gute Sicherheitsperformance könnte bedeuten, dass es nur wenige oder gar keine Sicherheitsvorfälle gibt, dass Sicherheitslücken schnell erkannt und behoben werden und dass das System die erforderlichen Compliance-Standards erfüllt.

Eine schlechte Sicherheitsperformance liegt vor, wenn es häufig zu Sicherheitsverletzungen kommt, Sicherheitsvorfälle lange unentdeckt bleiben oder die Compliance-Anforderungen nicht erfüllt werden. Dies kann zu Datenverlust, unbefugtem Zugriff, Betriebsunterbrechungen oder Reputationsverlust führen.

Es ist wichtig zu beachten, dass die Sicherheitsmaßnahmen kontinuierlich bewertet, überprüft und verbessert werden sollten, um den aktuellen Bedrohungen und Angriffsmethoden standzuhalten. Die Sicherheitsanforderungen variieren je nach Anwendungsbereich und Compliance-Anforderungen, und es ist ratsam, die Sicherheitsleistung regelmäßig zu überwachen und zu bewerten, um angemessenen Schutz zu gewährleisten.