Effektive Performance-Qualitätssicherung von IT-Systemen Dr. Armin Wachter. Frankfurt,

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1 Effektive Performance-Qualitätssicherung von IT-Systemen Dr. Armin Wachter Frankfurt,

2 Inhalt Unser Dienstleistungsspektrum Typische Fragestellungen der Performance-Qualitätssicherung 1. Beispiel: Benchmarktests bei der Deutschen Post AG 2. Beispiel: Service Level Monitoring bei der Senatsverwaltung Berlin Zusammenfassung Effektive Performance-Qualitätssicherung von IT-Systemen 2

3 Unser Dienstleistungsspektrum Mit unseren Performance-Dienstleistungen unterstützen wir unsere Kunden in allen drei Phasen des Life Cycles ihrer geschäftskritischen IT-Systeme. Architekturdesign Requirements Kapazitätsplanung Topologien Skalierbarkeit Konsolidierung Benchmarking Performance Assessments Last- und Performancetests Health Checks Überprüfung von Requirements Bottleneck Analysis Optimierung Forecasts Service Level Management Logfile Profiling System/Application Monitoring SL Definition SL Monitoring (auch remote) SL Reporting Contract Management Plan Build Run SPP System Performance Predictor TISA Time Series Analyzer LOGA Logfile Analyzer Freeware, Shareware, kommerzielle Produkte, JMeter, OpenSta, Grinder, HP LoadRunner, HP Business Availability Center, Nagios, Effektive Performance-Qualitätssicherung von IT-Systemen 3

4 Typische Fragestellungen Plan Build Run Welchen Leistungsanforderungen müssen die IT-Systeme genügen (sustained, peak)? Performance Requirements Image, Wettbewerbsvorteil Mit welchem qualitativen und quantitativen Nutzerverhalten ist heute und zukünftig zu rechnen? Kapazitätsplanung, Forecasts Welcher Investionsrahmen steht heute und zukünftig zur Verfügung? Technologie, Topologie, Skalierbarkeit, Konsolidierungsfähigkeit Welche Systemarchitektur ist unter Kosten-Nutzen-Gesichtspunkten die beste? Systemvergleiche, Benchmarking Effektive Performance-Qualitätssicherung von IT-Systemen 4

5 Typische Fragestellungen Plan Build Run Welche Quality Gates sollten entlang des Entwicklungsprozesses definieren werden und wie läßt sich ihr Erfüllungsgrad überprüfen? Frühzeitiges Erkennen von Performance-Engpässen Vermeidung von designerischen und kostenintensiven Fehlentwicklungen Was sind die möglichen Ursachen von Performance-Engpässen? IT-systemische und algorithmische Untersuchungen, Last- und Performancetests Beschleunigung von korrigierenden Maßnahmen Welche Feedback-Mechanismen sollten bei Nichterfüllung von Quality Gates greifen? Vertragsgestaltung mit Zulieferern, internes Projektmanagement Vermeidung von (juristischen) Streitigkeiten und Verzögerungen Welche Abnahmetests eignen sich vor Produktivschaltung der Systeme? Vermeidung von bösen Überraschungen (Systemausfall) Effektive Performance-Qualitätssicherung von IT-Systemen 5

6 Typische Fragestellungen Plan Build Run Wie läßt sich eine kontinuierlich betriebener Performance-Qualitätssicherungsprozess in der Produktionsphase etablieren? Vergleichende Performance Assessments bei Release-Updates und systemischen Veränderungen Vermeidung von schleichenden Performance Downgrades Wie müssen Service Level Agreements mit IT-Service Providern gestaltet sein und wie läßt sich deren Erfüllungsgrad überprüfen? Service Level Definition & Monitoring & Reporting justitiable Grundlage für Vertragsstrafen Welche Informationen lassen sich aus dem Produktionsbetrieb für das faktische heutige und zukünftige Nutzerverhalten gewinnen? Application Monitoring, Logfile Profiling inkrementelle Verbesserung der Kapazitäts- und Systemplanung, Effektivierung von Marketing-Maßnahmen Effektive Performance-Qualitätssicherung von IT-Systemen 6

7 Typische Fragestellungen Plan Build Run Wie läßt sich eine kontinuierlich betriebener Performance-Qualitätssicherungsprozess in der Produktionsphase etablieren? 1. Beispiel Vergleichende Performance Assessments bei Release-Updates und systemischen Veränderungen Vermeidung von schleichenden Performance Downgrades Wie müssen Service Level Agreements mit IT-Service Providern gestaltet sein und wie läßt sich deren Erfüllungsgrad überprüfen? 2. Beispiel Service Level Definition & Monitoring & Reporting justitiable Grundlage für Vertragsstrafen Welche Informationen lassen sich aus dem Produktionsbetrieb für das faktische heutige und zukünftige Nutzerverhalten gewinnen? Application Monitoring, Logfile Profiling inkrementelle Verbesserung der Kapazitäts- und Systemplanung, Effektivierung von Marketing-Maßnahmen Effektive Performance-Qualitätssicherung von IT-Systemen 7

8 1. Beispiel: Benchmarktests bei Deutsche Post AG Hintergrund: Die Postseitige Betreuung der Internetsysteme beinhaltet u.a. ρ Integration neuer Applikationen und Applikationsreleases ρ Weiterentwicklung einzelner Plattformkomponenten Diese Aktivitäten sind in Form eines Plan-Build-Run-Prozesses organisiert Der Slot besteht aus verschiedenen Teststufen wie Installationstests, Modultests, Integrationstests, Securitytests und auch Performancetests Wachter & Karbon IT-Consulting erbringt seit über drei Jahren sämtliche Performance Testing Services für die Internetsysteme Effektive Performance-Qualitätssicherung von IT-Systemen 8

9 1. Beispiel: Benchmarktests bei Deutsche Post AG Konkrete Fragestellung: Welche Performance-Veränderungen sind mit dem Release Update der Applikation Dienstleisterkatalog verbunden? Ansatz: Vergleichende Single Application Tests des alten und neuen Releases Experimentelles Setup: Load Driver e1. 0 Qrt. 2. Qrt. WS PS AS DS Load Controller e1. 0 Qrt.2. Qrt e1. 0 Qrt. 2. Qrt. HTTP(S) Server Monitoring e1. 0 Qrt. 2. Qrt. Simulation Environment Test Environment Effektive Performance-Qualitätssicherung von IT-Systemen 9

10 1. Beispiel: Benchmarktests bei Deutsche Post AG Testfall 4 Transaktionen: ρ DLK_1: Aufruf der Startseite ρ DLK_2: Zufällige Suche nach Postleitzahlen-Ranges und Click auf Senden ρ DLK_3: Click auf Seite vor ρ DLK_4: Zufälliger Click auf einen Ergebnislink DLK_ALL Steigerung der virtuellen Userzahl alle 15 Minuten: # VUser Analyse: ρ Berechnung der statistischen Kennzahlen für jedes Teilzeitintervall ρ Bestimmung der Abhängigkeiten virtuelle User Testfalldichte, CPU-Auslastung, Memory-Verbrauch, Simulationszeit Effektive Performance-Qualitätssicherung von IT-Systemen 10

11 1. Beispiel: Benchmarktests bei Deutsche Post AG Ergebnisse DLK_ALL-Testfalldichte: Maximal- Performance Elastizität Stabilität Effektive Performance-Qualitätssicherung von IT-Systemen 11

12 1. Beispiel: Benchmarktests bei Deutsche Post AG Ergebnisse Histogramm der Transaktion DLK_3 bei 140 virtuellen Usern: Mehrere Cluster Suboptimales Load Balancing Effektive Performance-Qualitätssicherung von IT-Systemen 12

13 1. Beispiel: Benchmarktests bei Deutsche Post AG Fazit: Durch Vergleich von zwei identischen Single Application Tests gegen das alte und neue Release lassen sich bei entsprechend methodisch sauberer Durchführung und Analyse Performance- Veränderungen sehr genau und allseits nachvollziehbar quantifizieren. Weitere Analysemetriken (hier nicht gezeigt): Kreuzkorrelationsanalysen der Komponentenauslastungen und Testfalldichte Sind die Ergebnisse der Lastsimulation in sich konsistent? Waren Teile der Testumgebung während der Lastsimulation fremdbelastet? Bestimmung der Bottleneck-Komponente Welche Komponente besitzt das größte Optimierungspotential? Autokorrelationsanalysen der Rohdaten Zeigen die Rohdaten periodische Auffälligkeiten, die beispielsweise auf Speicherprobleme hindeuten? Effektive Performance-Qualitätssicherung von IT-Systemen 13

14 2. Beispiel: Service Level Monitoring bei Senatsverwaltung Berlin Hintergrund: Verbesserung und Kontrolle der Internet-Services elektronisches Baugenehmigungsverfahren (ebg) der Senatsverwaltung für Stadtentwicklung, Berlin Konkrete Fragestellungen: Wie sehen die Antwortzeiten und Verfügbarkeiten der produktiven Internetsysteme aus Enduser-Sicht aus? Wie müssen Service Levels definiert werden, so daß sie einerseits operativ umsetzbar sind und andererseits eine größtmögliche Kundenzufriedenheit gewährleisten? Wie läßt sich ein effizientes Frühwarnsystem bei produktiven Störungen etablieren? Effektive Performance-Qualitätssicherung von IT-Systemen 14

15 2. Beispiel: Service Level Monitoring bei Senatsverwaltung Berlin Ansatz: Application Monitoring mittels HP Business Availability Center (BAC) Experimentelles Setup: Ähnliche Strategie wie bei Lastsimulationen Virtuelle User erzeugen keine synthetische Last, sondern agieren unter der herrschenden Produktionslast Verteilte Userlokationen ρ ρ 2 x in Berlin 1 x in Brühl Hinterlegung von Schwellwerten für Antwortzeiten und Verfügbarkeiten Effektive Performance-Qualitätssicherung von IT-Systemen 15

16 2. Beispiel: Service Level Monitoring bei Senatsverwaltung Berlin Ergebnisse Gesamtsicht der Verfügbarkeiten (alle Lokationen): Effektive Performance-Qualitätssicherung von IT-Systemen 16

17 2. Beispiel: Service Level Monitoring bei Senatsverwaltung Berlin Ergebnisse Gesamtsicht der Antwortzeiten (alle Lokationen): Effektive Performance-Qualitätssicherung von IT-Systemen 17

18 2. Beispiel: Service Level Monitoring bei Senatsverwaltung Berlin Ergebnisse Lokationsbezogene Antwortzeiten (alle Transaktionen): Intraneteffekt Unterschiedliche Anbindungen Effektive Performance-Qualitätssicherung von IT-Systemen 18

19 2. Beispiel: Service Level Monitoring bei Senatsverwaltung Berlin Ergebnisse Lokationsbezogene Antwortzeiten (Transaktionen Login am Wochenende): Unterschiedliche Anbindungen Effektive Performance-Qualitätssicherung von IT-Systemen 19

20 2. Beispiel: Service Level Monitoring bei Senatsverwaltung Berlin Ergebnisse Lokationsbezogene Antwortzeiten (Transaktionen Login innerhalb der Woche): Schwache Korrelation der unterschiedlichen Anbindungen vorhanden teilweise Systemeffekt Effektive Performance-Qualitätssicherung von IT-Systemen 20

21 2. Beispiel: Service Level Monitoring bei Senatsverwaltung Berlin Fazit: Mit Hilfe eines kontinuierlichen Application und System Monitoring kann die Leistungsfähigkeit von IT-Systemen im Produktionsbetrieb automatisiert und effizient überwacht werden. Zusätzliche Alerting-Funktionalitäten (hier nicht gezeigt) stellen ein zeitnahes Reagieren bei Verletzung von Service Levels sicher. Aus den Messdaten lassen sich zudem wichtige Rückschlüsse auf das Nutzerverhalten ziehen, z.b. mit Blick auf mittelfristige Wachstumserwartungen kurzfristige Belastungsspitzen (TV-Spots). Sie liefern werthaltige Anhaltspunkte für systemarchitektonische Überlegungen und Marketing-Maßnahmen. Effektive Performance-Qualitätssicherung von IT-Systemen 21

22 Zusammenfassung Performance-Qualitätssicherung spielt in alle drei Phasen des System Life Cycles eine gleichermaßen wichtige Rolle. Sie hilft, ρ ρ ρ architektonische Systemdefizite und damit Fehlinvestionen zu vermeiden (Plan), die Einhaltung von Performance Requirements sicherzustellen und etwaige Defizite schnell und kostengünstig zu beheben (Build) einen reibungsfreien und performanten Produktionsbetrieb zu gewährleisten (Run). Die Wachter & Karbon IT-Consulting verfügt über einen vielfach erprobten Performancetest- und Analyseformalismus, der grundsätzlich auf alle Problemstellungen (Architekturen und Applikationen) anwendbar ist. Im nächsten Jahr wird es eine intensive Zusammenarbeit mit Bigpoint geben, Europas größtem Online-Gaming Provider. Unsere Aufgabe: Aufbau eines umfassenden Performance-Qualitätsmanagements. Effektive Performance-Qualitätssicherung von IT-Systemen 22

23 Vielen Dank für Ihre Aufmerksamkeit. Haben Sie noch Fragen? Weitere Informationen finden Sie unter Effektive Performance-Qualitätssicherung von IT-Systemen 23

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