Die vorliegende Übersetzung wurde maschinell erstellt. Im Falle eines Konflikts oder eines Widerspruchs zwischen dieser übersetzten Fassung und der englischen Fassung (einschließlich infolge von Verzögerungen bei der Übersetzung) ist die englische Fassung maßgeblich.

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 die Verbesserungen im Laufe der Zeit messen zu können, sollten Sie sich zunächst darüber im Klaren sein, was Sie bereitgestellt haben AWS und wie diese Ressourcen verbraucht werden.

Verschaffen Sie sich zunächst einen vollständigen Überblick über Ihre AWS Nutzung und nutzen Sie AWS Kosten- und Nutzungsberichte, um Schwachstellen zu identifizieren. Verwenden Sie diesen AWS -Beispielcode, um Sie bei der Überprüfung und Analyse Ihres Berichts mithilfe von Amazon Athena zu unterstützen.

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.

Geschäftsmetriken

Wählen Sie Geschäftsmetriken aus, um das Erreichen von Geschäftsergebnissen zu quantifizieren. Ihre Geschäftskennzahlen sollten den Wert widerspiegeln, den Ihre Arbeitslast bietet, z. B. die Anzahl der gleichzeitig aktiven Benutzer, die Anzahl der bedienten API Anrufe 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.

Verwenden Sie Ihre Ressourcen pro Arbeitseinheit als IhreKPIs. Legen Sie Basiswerte auf der Grundlage der bereitgestellten Ressourcen als Grundlage für Vergleiche fest.

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.

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:

Durch die Implementierung von Predictive Scaling werden die CPU 5 Stunden reduziert, die für nicht ausreichend oder ungenutzte Instances benötigt werden. Dies bietet moderate Vorteile gegenüber bestehenden Skalierungsmechanismen, wobei der Ressourcenverbrauch um schätzungsweise 11% reduziert wird. Die damit verbundenen Kosten sind gering und beinhalten die Konfiguration der Cloud-Ressourcen und den Betrieb von Predictive Scaling 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.