Abbildung von Ressourcen-Profilen für Unternehmens- anwendungen durch Performance-Modelle

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1 FAKULTÄT FÜR INFORMATIK DER TECHNISCHEN UNIVERSITÄT MÜNCHEN Master s Thesis in Finanz- & Informationsmanagement Abbildung von Ressourcen-Profilen für Unternehmens- anwendungen durch Performance-Modelle Kilian Wischer

2 FAKULTÄT FÜR INFORMATIK DER TECHNISCHEN UNIVERSITÄT MÜNCHEN Master s Thesis in Finanz- & Informationsmanagement Abbildung von Ressourcen-Profilen für Unternehmensanwendungen durch Performance-Modelle Representing Resource Profiles for Enterprise Applications using Performance Models Bearbeiter: Kilian Wischer Aufgabensteller: Prof. Dr. Helmut Krcmar Betreuer: Andreas Brunnert Abgabedatum: 15. Januar 2014

3 Erklärung Ich versichere, dass ich diese Master s Thesis selbständig verfasst und nur die angegebenen Quellen und Hilfsmittel verwendet habe. München, den 15. Januar 2014 Kilian Wischer II

4 Danksagung An dieser Stelle möchte ich mich bei all jenen bedanken, die mich bei der Erstellung der vorliegenden Arbeit sowohl fachlich als auch persönlich unterstützt haben. Zunächst möchte ich mich bei Prof. Dr. Helmut Krcmar für die Ermöglichung und Förderung dieser Arbeit bedanken. Besonderer Dank gilt Andreas Brunnert, der durch seine exzellente Betreuung maßgeblich zum Ergebnis dieser Arbeit beigetragen hat. Weiterhin möchte ich mich bei der fortiss GmbH für die Bereitstellung der notwendigen IT- Infrastruktur bedanken. An dieser Stelle gilt mein Dank auch den Mitarbeitern der Forschungsgruppe Information Systems, für das angenehme Arbeitsumfeld sowie die konstruktiven Diskussionen. Mein ganz besonderer Dank gilt meiner Familie, die nicht nur bei der Erstellung dieser Arbeit geholfen hat, sondern mir in all den Jahren in jeglicher Hinsicht unterstützend zur Seite stand. III

5 Zusammenfassung Vor Einführung einer neuen Unternehmensanwendung stellt sich die Frage, welche Hardware benötigt wird, um eine bestimmte Performance, wie Antwortzeiten und Durchsatzraten, zu erreichen. In Zeiten stetig steigender Energiekosten ist zudem interessant, wie sich der Energieverbrauch eines Rechenzentrums durch eine neue Unternehmensanwendung erhöht. Für die Beantwortung dieser Fragen erarbeitet diese Arbeit das Konzept eines Ressourcen-Profils einer Unternehmensanwendung. Das Ressourcen-Profil ist ein Modell, welches die Performance sowie den Ressourcen- und Energiebedarf einer Unternehmensanwendung abbildet. Diese Metriken sind abhängig von einer konkreten Hardwareinfrastruktur und dem Benutzerverhalten. In einem idealen Prozess wird das Ressourcen-Profil einmalig vom Softwarehersteller angefertigt und an den Kunden ausgehändigt. Der Kunde spezifiziert seine Hardwareinfrastruktur und sein Benutzerverhalten und kann dadurch die Performance und den Ressourcen- und Energiebedarf der Anwendung in seinem kundenspezifischen Umfeld analysieren. Performance-Modelle sind bereits in der Lage, die Performance und den Ressourcenbedarf von Anwendungssystemen zu prognostizieren. Damit ein Performance-Modell als Ressourcen-Profil dienen kann, ist Voraussetzung, dass die Softwarearchitektur, die Hardwarearchitektur und das Benutzerverhalten getrennt voneinander modelliert werden können. Wichtig ist, dass der modellierte Ressourcenbedarf Anwendung zwischen zwei Hardwarearchitekturen skaliert werden kann. Das Palladio Component Model (PCM) erfüllt diese Voraussetzungen. Soll ein PCM-Modell als Ressourcen-Profil agieren, muss ein initial vom Softwarehersteller angefertigtes PCM-Modell auf die Hardwarearchitektur des Kunden angepasst werden. Im initialen PCM-Modell ist der Ressourcenbedarf der in der Softwarearchitektur modellierten Anwendungsroutinen relativ zur Verarbeitungsgeschwindigkeit der Hardwareressourcen spezifiziert. Diese Arbeit schlägt vor, die Verarbeitungsgeschwindigkeit der Hardwareressourcen im kundenspezifischen Modell anhand von Benchmark-Ergebnissen anzupassen. Dazu wird sowohl für die entsprechende Hardwareressource beim Softwarehersteller, als auch beim Kunden ein Hardware-Benchmark durchgeführt. Durch den Vergleich der Benchmark-Ergebnisse kann die Verarbeitungsgeschwindigkeit der Hardwareressource im kundenspezifischen PCM-Modell entsprechend skaliert werden. Da PCM keine Funktionalität besitzt, den Energiebedarf eines Anwendungssystems zu prognostizieren, wird PCM um das Modellierungselement eines linearen Leistungsaufnahme-Modells erweitert. Das Leistungsaufnahme-Modell prognostiziert die Leistungsaufnahme eines Servers auf Basis der Auslastung spezifizierter Hardwareressourcen. Ein Leistungsaufnahme-Modell kann in einer Kalibrierungsphase für einen Server generiert werden. Dabei werden die Hardwareressourcen in unterschiedlicher Intensität belastet und gleichzeitig die Leistungsaufnahme des Servers gemessen. Eine lineare Regression auf diesen Messwerten generiert das Leistungsaufnahme-Modell. Durch Anpassen eines initialen PCM-Modells auf die kundenspezifische Hardwareinfrastruktur und durch Hinzufügen des Leistungsaufnahme-Modells erhält man ein kundenspezifisches Ressourcen-Profil der Unternehmensanwendung. Dieses Konzept eines Ressourcen-Profils auf Basis von PCM wird anhand der Benchmark-Anwendung SPECjEnterprise2010 evaluiert. Dazu wird ein initiales PCM-Modell für die Anwendung auf einem AMDbasierten Server erstellt und auf einen Intel-basierten Server angepasst. Für beide PCM- Modelle wird ein Leistungsaufnahme-Modell hinzugefügt. Beide Modelle können die Leistungsaufnahme des jeweiligen Servers mit einer Abweichung zwischen 10 und 20 % zu den realen Messwerten prognostizieren. Die Antwortzeiten, der Durchsatz und die Auslastung des Prozessors kann in den meisten Fällen mit einer Abweichung unter 10 % prognostiziert werden. Stichworte: Ressourcen-Profil, Performance Modellierung, Palladio Component Model, Ressourcenbedarf, Energiebedarf, Unternehmensanwendung IV

6 Inhaltsverzeichnis Erklärung... II Danksagung... III Zusammenfassung... IV Inhaltsverzeichnis... V Abbildungsverzeichnis... VII Tabellenverzeichnis... VIII Formelverzeichnis... IX Anhangsverzeichnis... X Abkürzungsverzeichnis... XI 1 Einleitung Forschungsfragen Aufbau der Arbeit Ressourcen-Profile für Unternehmensanwendungen Begriffsklärung Ressourcen- und Energiebedarf eines Anwendungssystems Struktur des Ressourcen-Profils Anwendungsgebiete für ein Ressourcen-Profil Performance-Modelle als Basistechnologie für ein Ressourcen-Profil Performance-Modell-Typen Bewertungsschema Queuing Network Model (QNM) Java Modelling Tools (JMT) SPE ED Layered Queuing Network Model (LQNM) Layered Queuing Network Solver (LQNS) Component Based Modeling Language (CBML) UML-to-LQNM Queuing Petri Net Model (QPNM) Palladio Component Model (PCM) Ansätze aus der Praxis Zusammenfassung und Wahl des Performance-Metamodells Abbildung des Energiebedarfs im Palladio Component Model V

7 4.1 Leistungsaufnahme-Modell Generierung des Leistungsaufnahme-Modells Integration des Leistungsaufnahme-Modells in das PCM-Metamodell Erweiterung des PCM-Metamodells Erweiterung der Simulationsumgebungen Transfer eines PCM-Modells zwischen zwei Hardwarearchitekturen Anpassung der Hardwareressourcen gemäß Benchmark-Ergebnissen Voraussetzungen für die Transferierbarkeit eines PCM-Modells Das Palladio Component Model als Ressourcen-Profil Evaluation SPECjEnterprise2010-Benchmark Benchmark-Architektur Orders Domain Benchmark-Driver Versuchsumgebung Erzeugung und Anpassung des Ressourcen-Profils Erstellung der Leistungsaufnahme-Modelle Vergleich der Mess- und Simulationsergebnisse Aufbau der Evaluation Evaluation des initialen PCM-Modells Evaluation des angepassten PCM-Modells Zusammenfassung und Ausblick Zusammenfassung Ausblick Literaturverzeichnis Anhang VI

8 Abbildungsverzeichnis Abbildung 1: Aufbau der Arbeit... 4 Abbildung 2: Typische Architektur eines Anwendungssystems im betrieblichen Kontext... 7 Abbildung 3: Einflussfaktoren auf die Performance und den Ressourcen- und Energiebedarf eines Anwendungssystems... 9 Abbildung 4: Das Ressourcen-Profil Abbildung 5: Anwendungsgebiete für ein Ressourcen-Profil Abbildung 6: Performance-Modell Abbildung 7: Abstraktionsgrad von Performance-Modellen Abbildung 8: Queuing Network Model Abbildung 9: Java Modelling Tools Abbildung 10: Layered Queuing Network Model Abbildung 11: Queuing Petri Net Model Abbildung 12: Teilmodelle des Palladio Component Models Abbildung 13: PCM Repository Model mit RDSEFF Abbildung 14: PCM System Model Abbildung 15: PCM Resource Environment Model Abbildung 16: PCM Allocation Model Abbildung 17: PCM Usage Model Abbildung 18: Wirkungszusammenhänge beim Energieverbrauch einer Anwendung Abbildung 19: Integration des Leistungsaufnahme-Modells in das PCM-Metamodell Abbildung 20: Anlegen des Power Consumption Models im XML-basierten Editor Abbildung 21: Graphische Repräsentation des Power Consumption Models Abbildung 22: Erweiterung der Simulationsumgebung Abbildung 23: Power Sensor mit Power Sensor Report Abbildung 24: Abbildung des Ressourcenbedarfs mit PCM Abbildung 25: Anpassung eines PCM-Modells an kundenspezifische Hardwareinfrastruktur (einfaches Szenario) Abbildung 26: Anpassung eines PCM-Modells an kundenspezifische Hardwareinfrastruktur (komplexes Szenario) Abbildung 27: PCM als Ressourcen-Profil Abbildung 28: SPECjEnterprise2010 Anwendungsarchitektur Abbildung 29: SPECjEnterprise 2010 Orders Domain Abbildung 30: Versuchsumgebung Abbildung 31: Generiertes Resource Environment Model Abbildung 32: Initiales Resource Environment Model Abbildung 33: Angepasstes Resource Environment Model Abbildung 34: Lineare Regression auf den Messdaten des AMD-basierten Servers Abbildung 35: Lineare Regression auf den Messdaten des Intel-basierten Servers Abbildung 36: SPECjEnterprise2010 Usage Model VII

9 Tabellenverzeichnis Tabelle 1: Übersicht der untersuchten Performance-Metamodelle Tabelle 2: Übersicht der untersuchten Fallstudien zu den Performance-Metamodellen Tabelle 3: Messergebnisse des Kalibrierungslaufs für die Modellgenerierung Tabelle 4: Initialer AMD-basierter Hardwareserver Tabelle 5: Intel-basierter Ziel-Hardwareserver Tabelle 6: Load-Driver Server Tabelle 7: Vergleich der gemessenen und simulierten Antwortzeiten und Durchsatzzahlen auf dem AMD-basierten Server Tabelle 8: Vergleich der gemessenen und simulierten CPU-Auslastung und Leistungsaufnahme des AMD-basierten Servers Tabelle 9: Vergleich der gemessenen und simulierten Antwortzeiten und Durchsatzzahlen auf dem Intel-basierten Server Tabelle 10: Vergleich der gemessenen und simulierten CPU-Auslastung und Leistungsaufnahme des Intel-basierten Servers Tabelle 11: Vergleich der beiden Leistungsaufnahme-Modelle für den AMD- und den Intelbasierten Server VIII

10 Formelverzeichnis Formel 1: Berechnung des Energieverbrauchs... 8 Formel 2: Ratio Modeling Technique Formel 3: Lineares Leistungsaufnahme-Modell eines Servers Formel 4: Beispiel eines Leistungsaufnahme-Modells Formel 5: Skalierung der Processing Rate Formel 6: Leistungsaufnahme-Modell des AMD-basierten Servers Formel 7: Leistungsaufnahme-Modell des Intel-basierten Servers Formel 8: Berechnung des relativen Fehlers IX

11 Anhangsverzeichnis Anhang 1: SPEC CPU2006 Benchmark-Ergebnis des AMD-basierten Servers Anhang 2: SPEC CPU2006 Benchmark-Ergebnis des Intel-basierten Servers X

12 Abkürzungsverzeichnis AS CBML CPU CSV CORBA RDSEFF DB DBMS EDF EJB EMF ERP FF HDD HTML HTTP IPMI Java EE JDBC JMS JMT JPA JSP JVM LQNM LQNS NET PCM QNM QPME QPNM RAM SAPS SPA SPE SPEC UML XML Application Server Component Based Modeling Language Central Processing Unit, Prozessor Comma-separated values Common Object Request Broker Architecture Resource Demanding Service Effect Specifications Datenbank Datenbankmanagementsystem Enterprise Data Fabric Enterprise Java Bean Eclipse Modeling Framework Enterprise Resource Planning Forschungsfrage Hard Disk Drive, Festplattenspeicher HyperText Markup Language Hypertext Transfer Protocol Intelligent Platform Management Interface Java Enterprise Edition Java Database Connectivity Java Message Service Java Modelling Tools Java Persistence API JavaServer Pages Java Virtual Machine Layered Queuing Network Model Layered Queuing Network Solver Network, Netzwerk Palladio Component Model Queuing Network Model Queuing Petri Net Modeling Environment Queuing Petri Net Model Random Access Memory, Arbeitsspeicher SAP Application Performance Standard Stochastic Process Algebra Software Performance Engineering Standard Performance Evaluation Corporation Unified Modeling Language Extensible Markup Language XI

13 1 Einleitung Vor der Einführung einer neuen Unternehmensanwendung ist es schwierig abzuschätzen, welche Hardwareinfrastruktur für den Betrieb der Anwendung bereitgestellt werden muss, um eine bestimmte Performance, also gewisse Antwortzeiten oder Durchsatzraten, zu erzielen. So stellt sich z.b. ein potentieller Kunde eines Softwareherstellers die Frage, ob die bereits existierende Hardwareinfrastruktur ausreichend ist, oder ob zusätzliche Hardware benötigt wird, um die Unternehmensanwendung zufriedenstellend betreiben zu können. Im Grunde möchte der Kunde wissen, welche Anforderungen eine Unternehmensanwendung an die Hardwareressourcen eines Servers stellt. Für Einzelbenutzer-Anwendungen, wie Textverarbeitungsprogramme oder Computerspiele, geben die Softwarehersteller meistens die Systemvoraussetzungen an. Die Systemvoraussetzungen beinhalten u.a. die Mindestanforderungen an die Geschwindigkeit bestimmter Hardwareressourcen, wie dem Prozessor (CPU), dem Arbeitsspeicher (RAM) oder der Festplatte (HDD), um den Bedarf der Anwendung an diese Ressourcen zu erfüllen und damit eine bestimmte Performance zu gewährleisten. Der Bedarf einer Anwendung an bestimmte Hardwareressourcen wird im Folgenden als Ressourcenbedarf bezeichnet. Eine derartige Beschreibung wäre auch für Unternehmensanwendungen nützlich. Es ist aber nicht so einfach, den Ressourcenbedarf für Unternehmensanwendungen, die von mehreren Benutzern gleichzeitig benutzt werden, im Vorhinein zu bestimmen. Denn der konkrete Bedarf einer Unternehmensanwendung hängt im Gegensatz zu Einzelbenutzer-Anwendungen von mehreren Faktoren ab. So haben u.a. die Anzahl der Benutzer und deren Benutzerverhalten maßgeblichen Einfluss auf den Ressourcenbedarf und damit auf die Performance eines Anwendungssystems. Der Ressourcenbedarf einer Anwendung kann auch nicht unabhängig von der konkreten Hardwareressource bestimmt werden, denn zwei verschiedene Prozessortypen benötigen z.b. trotz gleicher Prozessorfrequenz unterschiedlich viel Zeit, einen Algorithmus auszuführen. Aufgrund der vielen Abhängigkeiten kann ein Softwarehersteller keine allgemeingültigen Informationen über den Ressourcenbedarf seiner Unternehmensanwendung für den Kunden bereitstellen. Neben der Frage der notwendigen Hardware für eine Unternehmensanwendung und der entstehenden Kosten für deren potentiell notwendige Neuanschaffung ist auch der Energiebedarf eines Anwendungssystems eine interessante Information für einen Kunden. Denn neben den Anschaffungskosten für neue Hardware ist auch der Energieverbrauch einer der Hauptkostentreiber in Rechenzentren (Greenberg et al. 2008, 68). Rechenzentrumsbetreiber unternehmen große Anstrengungen, den Energieverbrauch und die damit verbundenen Kosten zu senken (Fan/Weber/Barroso 2007, 14; Rivoire et al. 2007, 39). Wie der Ressourcenbedarf ist aber auch der Energiebedarf einer Anwendung abhängig von den konkreten Hardwareressourcen und von der durch die Benutzer erzeugten Last. Wie dargestellt, sind der Ressourcenbedarf und die sich daraus ergebende Performance sowie der Energieverbrauch einer Unternehmensanwendung wichtige Informationen für einen Kunden. Der Softwarehersteller kann diese Informationen aber aufgrund der geschilderten Abhängigkeiten nicht allgemeingültig für alle Kunden bereitstellen. Um diese Problematik zu lösen, entwickelt diese Arbeit das Konzept eines Ressourcen-Profils einer Unternehmensanwendung. 1

14 Das Ressourcen-Profil ist ein parametrisierbares Modell, welches den Ressourcen- und Energiebedarf einer Unternehmensanwendung in Abhängigkeit zur Hardwareinfrastruktur und der Anzahl an Benutzer und deren Benutzerverhalten abbildet. Ein Softwarehersteller kann dieses Modell einmalig erstellen und für die Kunden bereitstellen. Die Kunden können mit diesem Modell den Ressourcen- und Energiebedarf der Anwendung in ihrem kundenspezifischen Umfeld analysieren. In Kapitel 1.1 wird dargestellt, welche Forschungsfragen im Zusammenhang mit dem Ressourcen-Profil in dieser Arbeit beantwortet werden. Kapitel 1.2 zeigt den Aufbau der Arbeit. 1.1 Forschungsfragen Die Arbeit beantwortet die drei im Folgenden vorgestellten Forschungsfragen. Forschungsfrage 1: Welche Ansätze existieren in der Literatur und in der Praxis, den Ressourcen- und Energiebedarf von serverbasierten Unternehmensanwendungen, die von mehreren Nutzern parallel verwendet werden, zu beschreiben? Performance-Modelle sind in der Lage, die Performance und den Ressourcenbedarf einer Anwendung in Abhängigkeit einer spezifizierten Last zu prognostizieren. Sie werden nach den Regeln von Performance-Metamodellen erstellt. Zur Beantwortung dieser Forschungsfrage wird anhand einer Literaturrecherche nach Metamodellen gesucht, die es erlauben, den Ressourcen- und Energiebedarf einer Unternehmensanwendung in Abhängigkeit einer bestimmten Nutzerlast in einem Modell abzubilden. Des Weiteren wird ein Bewertungsschema ausgearbeitet, nach dem die einzelnen Performance-Metamodelle auf die Eignung zur Repräsentation eines Ressourcen-Profils untersucht werden. Da das Ressourcen-Profil einen hohen praktischen Nutzen hat, wird im Rahmen dieser Forschungsfrage auch untersucht, wie Softwarehersteller versuchen den Kunden bei der Analyse des Ressourcen- und Energiebedarf ihrer Unternehmensanwendung zu helfen. Insbesondere wird untersucht inwiefern dort parametrisierbare Modelle zur Analyse des Ressourcen- und Energiebedarfs zum Einsatz kommen. Forschungsfrage 2: Wie kann der Energiebedarf von Unternehmensanwendungen in einem auf Performance-Modellen basierenden Ressourcen-Profil abgebildet werden? Durch die Beantwortung der ersten Forschungsfrage stellt sich heraus, dass keines der untersuchten Performance-Metamodelle die Möglichkeit vorsieht, den Energiebedarf eines Anwendungssystems abzubilden. Zur Beantwortung der obigen Forschungsfrage soll daher ein Konzept entwickelt werden, wie der Energiebedarf auf Basis eines Performance-Modells abgebildet werden kann. Im speziellen wird ein Konzept erarbeitet und implementiert, welches Performance-Modelle auf Basis des Palladio Component Models (PCM) (Becker/Koziolek/Reussner 2009) um die Funktionalität zur Abbildung des Energieverbrauchs erweitert. Da das Ressourcen-Profil ein Austauschmedium zwischen Softwarehersteller und Kunde ist, muss in diesem Zusammenhang auch beantwortet werden, wie ein Ressourcen-Profil konkret durch ein PCM- Modells realisiert werden kann. 2

15 Forschungsfrage 3: Wie genau kann die Simulation auf Basis des erweiterten Performance- Modells den Energiebedarf der realen Unternehmensanwendung abbilden? Damit ein solches Ressourcen-Profil in der Praxis Verwendung finden kann, muss es eine hohe Genauigkeit aufweisen. Die Prognose des Ressourcen- und Energiebedarfs einer Anwendung sollte also mit einer zufriedenstellenden Präzision der Realität entsprechen. Durch die Beantwortung dieser Forschungsfrage soll daher evaluiert werden, welche Präzision mit dem in der zweiten Forschungsfrage entwickelten Ansatz eines Ressourcen-Profils erreicht werden kann. Insbesondere wird evaluiert, wie genau der Energiebedarf eines Anwendungssystems mit dem erweiterten PCM-Modell prognostiziert werden kann. Dazu soll ein Ressourcen-Profil auf Basis von PCM für die Benchmark-Anwendung SPECjEnterprise2010 (SPEC 2010a) erstellt werden und die Simulationsergebnisse mit den realen Messergebnissen verglichen werden. 1.2 Aufbau der Arbeit Zur Bearbeitung der Forschungsfragen ist diese Arbeit in Anlehnung an den Design Science - Prozess von Pfeffers et al. (2006, 89-92) aufgebaut. Diese Arbeit fasst die ursprünglich sechs Phasen zu vier Phasen zusammen. Die erste Phase ist die Problem- und Zielbeschreibung. Hierbei wird das bestehende Problem beschrieben, welches durch die Arbeit gelöst werden soll. Ausgehend von der Problembeschreibung wird das Ziel der Arbeit formuliert. Der Weg zur Zielerreichung wird in der zweiten Phase, der Konzeptions- und Entwicklungsphase, beschrieben. Die dritte Phase in dieser Arbeit ist die Demonstrations- und Evaluationsphase. Hier wird die entwickelte Lösung anhand einer Fallstudie getestet und evaluiert, inwiefern das angestrebte Ziel erreicht wurde. In der vierten Phase werden die Ergebnisse zusammengefasst und weiterer Forschungsbedarf aufgezeigt. In Abbildung 1 ist der Aufbau der Arbeit in Anlehnung an diesen Prozess abgebildet. Zusätzlich ist dargestellt, in welchen Kapiteln die jeweiligen Forschungsfragen (FF) behandelt werden. 3

16 Problem- und Zielbeschreibung 1. Einleitung 2. Das Ressourcen-Profil Konzeption und Entwicklung 3. Performance-Modelle als Ressourcen-Profile FF 1 4. Abbildung des Energiebedarfs in PCM 5. Transformation eines PCM-Modells FF 2 6. PCM als Ressourcen- Profil Demonstration und Evaluation 7. Evaluation FF 3 Kommunikation 8. Zusammenfassung und Ausblick Abbildung 1: Aufbau der Arbeit Quelle: In Anlehnung an (Gradl 2012, 11) Kapitel 1 motiviert die Notwendigkeit einer Beschreibung des Ressourcen- und Energiebedarfs einer Unternehmensanwendung. In Kapitel 2 werden zunächst die begrifflichen Grundlagen gelegt, die zum Verständnis der restlichen Arbeit benötigt werden. Anschließend wird gezeigt, warum es so schwierig ist, den Ressourcen- und Energiebedarf einer Unternehmensanwendung zu bestimmen, indem die verschiedenen Einflussfaktoren dargestellt werden. Das Kapitel zeigt auch, wie ein Ressourcen- Profil diese Einflussfaktoren in einem Modell, welches zwischen einem Softwarehersteller und einem Kunden ausgetauscht werden kann, abbilden soll. Um die Nützlichkeit eines solchen Ressourcen-Profils aufzuzeigen, werden verschiedene Anwendungsfälle demonstriert. Kapitel 3 beantwortet die erste Forschungsfrage. Dazu wird gezeigt, dass Performance-Modelle sich als grundlegende Technologie eines Ressourcen-Profils eignen. Das Kapitel geht auf die grundlegende Theorie der Performance-Modelle ein und erklärt, dass Performance-Modelle nach den Regeln eines Performance-Metamodells erstellt werden. Um die Eignung eines Performance-Metamodells zur Repräsentation eines Ressourcen-Profils zu analysieren, erarbeitet 4

17 das Kapitel ein Bewertungsschema. Auf Basis dieses Bewertungsschemas werden mehrere Performance-Metamodelle untersucht. Auf Grundlage dieser Untersuchung trifft das Kapitel eine Auswahl eines Performance-Metamodells, mit dem das Konzept des Ressourcen-Profils in den weiteren Kapiteln weiterverfolgt wird. Es wird sich für das Palladio Component Model (PCM) entschieden. Da PCM keine Funktionalität besitzt, den Energiebedarf eines Anwendungssystems zu prognostizieren, wird PCM in Kapitel 4 um das Modellierungselement eines linearen Leistungsaufnahme-Modells erweitert. Dazu wird das Konzept des Leistungsaufnahme-Modells erläutert und gezeigt, wie ein solches Modell in einem Kalibrierungslauf generiert werden kann. Anschließend wird auf die Erweiterung des PCM-Metamodells und dessen Simulationsumgebung eingegangen. Damit beantwortet dieses Kapitel den ersten Teil der zweiten Forschungsfrage, wie der Energiebedarf in einem PCM-Modell abgebildet werden kann. Da das Ressourcen-Profil ein austauschbares Modell zwischen Softwarehersteller und Kunden sein soll, wird in Kapitel 5 gezeigt, wie ein vom Softwarehersteller initial erstelltes PCM- Modell seiner Unternehmensanwendung auf die Hardwareinfrastruktur eines Kunden angepasst werden kann. Damit beantwortet dieses Kapitel den zweiten Teil der zweiten Forschungsfrage, wie ein PCM-Modell als Austauschmedium, also als Ressourcen-Profil, dienen kann. Nachdem in Kapitel 4 und 5 die Grundlagen für ein Ressourcen-Profil auf Basis von PCM gelegt wurden, wird in Kapitel 6 der Gesamtprozess zwischen Softwarehersteller und Kunde erläutert. Dabei wird gezeigt, welche PCM-Teilmodelle der Softwarehersteller und der Kunde erstellen müssen und wie bestimmte Teilmodelle angepasst werden müssen. Somit trägt dieses Kapitel zusammenfassend zur Beantwortung der zweiten Forschungsfrage bei. In Kapitel 7 wird das Konzept eines Ressourcen-Profils auf Basis von PCM anhand einer Fallstudie evaluiert und damit die dritte Forschungsfrage beantwortet. Dazu wird ein PCM-Modell der Benchmark-Anwendung SPECjEnterprise2010 auf einer initialen Hardwareinfrastruktur erstellt und das Modell auf eine Ziel-Hardwareinfrastruktur angepasst. Für beide PCM-Modelle werden die Simulationsergebnisse mit den realen Messergebnissen verglichen. Kapitel 8 fasst die Ergebnisse dieser Arbeit zusammen und geht auf weiteren Forschungsbedarf ein. 5

18 2 Ressourcen-Profile für Unternehmensanwendungen Dieses Kapitel stellt das Konzept eines Ressourcen-Profils für eine Unternehmensanwendung vor. Dazu zeigt zunächst Kapitel 2.1 auf, welche Arten von Unternehmensanwendungen betrachtet werden, für die das Ressourcen-Profil konzipiert wird. Des Weiteren legt das Kapitel 2.1 die begrifflichen Grundlagen dar, die für das Verständnis der weiteren Arbeit notwendig sind. Kapitel 2.2 erläutert, welche Abhängigkeiten bei der Betrachtung der Performance und des Ressourcen- und Energiebedarfs eines Anwendungssystems zwischen der Hardwareinfrastruktur und der darauf laufenden Software bestehen. Das Ressourcen-Profil muss diese Abhängigkeiten in geeigneter Form abbilden. Die Grundidee und die Funktionsweise des Ressourcen-Profils einer Unternehmensanwendung wird daher in Kapitel 2.3 dargelegt. Kapitel 2.4 geht auf verschiedene Anwendungsfälle für ein solches Ressourcen-Profil ein. 2.1 Begriffsklärung Um ein einheitliches Verständnis über die verwendeten Fachbegriffe zu schaffen, geht dieses Kapitel auf die wichtigsten Begriffe im Zusammenhang mit dem Ressourcen-Profil ein. Zunächst wird geklärt, welche Arten von Unternehmensanwendungen betrachtet werden. Anschließend werden die Begriffe Anwendungskomponente, Ressource, Ressourcenbedarf, Energiebedarf und Performance geklärt. Unternehmensanwendung und Anwendungssystem Die betrachteten Unternehmensanwendungen sind serverbasierte Anwendungen, die von mehreren Endbenutzern gleichzeitig genutzt werden können. Abbildung 2 zeigt eine typische Architektur eines Anwendungssystems, wie es in dieser Arbeit betrachtet wird. Die Unternehmensanwendung wird dabei in mehreren Schichten auf mehreren Servern, die über eine Netzwerkverbindung miteinander verbunden sind, installiert. Typischerweise gibt es in der Datenhaltungsschicht einen oder mehrere Datenbankserver, die für die Speicherung von Informationen zuständig sind. Darauf aufbauend gibt es die Businessschicht, welche die Anwendungslogik beinhaltet. Die Präsentationsschicht ist für die Aufbereitung der Daten für den Benutzer zuständig und bildet die Benutzerschnittstelle zu der dahinterliegenden Businessund Datenhaltungsschicht. Die Nutzer greifen durch lokale Clients über das Netzwerk auf das Anwendungssystem zu. Zwischen den einzelnen Schichten können Load Balancer geschaltet werden, welche die Last durch die Benutzeraufrufe auf die Server verteilt. Bei den betrachteten Unternehmensanwendungen handelt es sich also nicht um reine Batch -Verarbeitungsprogramme, sondern um Anwendungen für Endbenutzer. Nach Schwarzer/Krcmar (2010, 11) sind die Begriffe Anwendungssoftware (kurz Anwendung) und Anwendungssystem zu unterscheiden. Eine Anwendung bezeichnet den reinen Programmcode ohne Hardware. Ein Anwendungssystem bezieht sich auf die Gesamtheit aus Soft- und Hardware. Eine Anwendung besteht aus vielen Anwendungsroutinen, die bestimmte Teilfunktionalitäten implementieren. Die Begriffe Anwendungsroutine, Methode oder Operation werden bedeutungsgleich verwendet. Anwendungsroutinen können ineinander verschachtelt sein und sich gegenseitig aufrufen. 6

19 Anwendungssystem Load Balancer Benutzer Businessschicht Präsentationsschicht Datenhaltungsschicht Abbildung 2: Typische Architektur eines Anwendungssystems im betrieblichen Kontext Quelle: Eigene Darstellung Anwendungskomponente Anwendungskomponenten, auch Softwarekomponenten genannt, kapseln Anwendungsroutinen in einer logisch geschlossenen Einheit und implementieren eine bestimmte Funktionalität einer Gesamtanwendung. Softwarekomponenten bieten die implementierte Funktionalität über Schnittstellen nach außen an und können von anderen Komponenten aufgerufen werden. Sogenannte komponentenbasierte Anwendungssysteme werden aus verschiedenen Softwarekomponenten zusammengesetzt (Szyperski 2002, 3-4). Ressourcen und Ressourcenbedarf Unter dem Begriff Ressourcen versteht diese Arbeit Hardwareressourcen oder auch Hardwarekomponenten. Hardwareressourcen sind die in einem Server verbauten Bauteile wie Prozessor (CPU), Arbeitsspeicher (RAM) oder Festplattenspeicher (HDD). Auch die Netzwerkverbindung (NET) zwischen den Hardwareservern ist eine Hardwareressource. Die genannten Hardwareressourcen zeichnen sich durch eine begrenzte Kapazität aus und können daher bei der Ausführung von konkurrierendem Programmcode zu Wartezeiten führen, was sich auf die Performance des Anwendungssystems auswirkt (Woodside/Franks/Petriu 2007). Der Ressourcenbedarf einer Unternehmensanwendung bezieht sich auf die Auslastung der einzelnen Hardwareressourcen, welche durch die Anwendung beansprucht werden. So kann z.b. der Prozessor eines Servers eine durchschnittliche Auslastung von 50 % aufweisen, was bedeutet, dass der Prozessor in der Hälfte der Zeit des betrachteten Zeitraums durch die Anwendung in Anspruch genommen worden ist. Die HDD-Auslastung bezeichnet z.b. den Anteil des Zeitraums, in dem die HDD mit Lese- und Schreiboperationen beschäftigt ist. Der Term Ressourcenbedarf einer Unternehmensanwendung subsumiert die Auslastungs-Metriken der einzelnen in der Hardwarearchitektur vorhandenen Hardwareressourcen. 7

20 Energiebedarf Die Begriffe Energiebedarf und Energieverbrauch einer Unternehmensanwendung werden bedeutungsgleich verwendet. Eine Anwendung ist ein immaterielles Gut und verbraucht daher keine Energie. Die Hardwareinfrastruktur, auf der die Anwendung installiert ist, hat aber einen gewissen Energiebedarf. Wie schon dargestellt, besteht die typische Architektur einer Unternehmensanwendung aus mehreren Hardwareservern. Der Energieverbrauch einer Anwendung bezeichnet den gesamten Energieverbrauch der Hardwareinfrastruktur und bezieht damit alle Hardwareserver mit ein. Der Energieverbrauch der Client-Computer, auf denen die Anwender auf die Unternehmensanwendung zugreifen, wird nicht zum Energieverbrauch der Unternehmensanwendung hinzugezählt. Der Energieverbrauch (E) eines einzelnen Servers errechnet sich durch dessen Leistungsaufnahme (P), gemessen in Watt (W), multipliziert mit der betrachteten Zeitspanne (t), z.b. gemessen in Stunden (h). Dieser Zusammenhang ist in Formel 1 dargestellt. E = P t Formel 1: Berechnung des Energieverbrauchs Hat ein Server eine durchschnittliche Leistungsaufnahme von 200 Watt in einem Zeitraum von 5 Stunden, errechnet sich ein Energieverbrauch von 1 kwh (200 W 5 h / 1000 = 1 kwh). Bei einem derzeitigen Strompreis von ca. 0,15 /kwh (nach Steuern) für Industriekunden (BDEW 2013, 42) würden für den betrachteten Zeitraum von 5 Stunden Energiekosten in Höhe dieser 0,15 anfallen. Performance Unter dem Begriff Performance betrachtet diese Arbeit die aus Benutzersicht wahrgenommene Antwortzeit und den Durchsatz eines Anwendungssystems. Die Antwortzeit misst dabei die Zeitspanne von dem Zeitpunkt, an dem der Benutzer eine bestimmte Anwendungsroutine aufruft, bis zu dem Zeitpunkt, wo die Anwendung eine Antwort dem Anwender zurückliefert (Menascé et al. 2004, 3). Die Kennzahl des Durchsatzes gibt an, wie viele Aufrufe einer bestimmten Anwendungsroutine in einem gewählten Zeitraum durch das Anwendungssystem verarbeitet werden (Menascé et al. 2004, 3-5). 2.2 Ressourcen- und Energiebedarf eines Anwendungssystems Wie schon in Kapitel 1 dargestellt, ist es für serverbasierte Anwendungssysteme sehr schwierig, die Performance sowie den Ressourcen- und Energiebedarf zu bestimmen, denn es gibt mehrere Einflussfaktoren, welche diese Metriken beeinflussen. Diese Einflussfaktoren sind schematisch in Abbildung 3 dargestellt und werden im Folgenden erläutert. 8

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