Thought Leadership
Wie man Performance und Skalierbarkeit durch erhöhte Wachsamkeit optimiert
Lösungen für mehr Beobachtungsprozesse können CTOs einen bedeutenden Einblick in die Performance ihrer Systeme geben, indem sie wie bereits erwähnt Kennzahlen, Abläufe und Protokolle sammeln und analysieren.
CTOs können diese Daten nutzen, um Muster und Trends zu erkennen, die zur Diagnose von Problemen herangezogen werden können, zum Beispiel eine Zunahme von Fehlern oder ein Rückgang des Durchsatzes. Durch die Erfassung und Analyse aller drei Datentypen können CTOs ein umfassendes Verständnis der Systemleistung erlangen, was ihnen hilft, Probleme schneller und genauer zu erkennen und zu diagnostizieren sowie die Leistung ihrer Systeme zu optimieren und zu verbessern.
Angesichts der Menge an Daten, die im Laufe der Zeit durch Log-Protokolle gesammelt werden, ist es jedoch wichtig, dass eine geeignete Architektur für die Speicherung dieser Daten eingerichtet wird. Ansonsten könnten die Kosten für eine kontinuierliche Beobachtung mit der Zeit exponentiell steigen, da immer mehr Daten gespeichert werden müssen.
Alle gespeicherten Daten können dann verwendet werden, um fundierte Entscheidungen über eine Skalierung und Optimierung des Systems zu treffen. Wenn man feststellt, dass die Antwortzeiten konstant hoch bleiben, kann die jeweilige Lösung erweitert werden, um eine höhere Last zu bewältigen. Wenn man andererseits zu dem Resultat kommt, dass die Ressourcen durchweg nicht ausgelastet sind, kann man wiederum beschließen, sie zu verkleinern, um die Kosten zu senken.
Einer der größten Vorteile liegt in der Erkennung von Engpässen und der langsamen Bearbeitung von Anfragen, was bei der Optimierung von Systemen sehr hilfreich sein kann. Wenn ein Ablauf ergeben hat, dass ein bestimmter Service sehr lange braucht, um eine Anfrage zu antworten, kann man entscheiden, den Code des Services zu optimieren oder seine Ressourcen aufzurüsten. Indem der CTO die Beobachtungsprozesse verwendet, um Einblicke in die Performance eines Systems zu gewinnen, muss er nicht bloß herumstochern oder sich auf seinen Instinkt verlassen. Es ist dann möglich, datengesteuerte Entscheidungen über Skalierung und Optimierung zu treffen.
Nehmen wir als Anwendungsfall an, dass ein CTO eine E-Commerce-Webseite betreibt und es während der Weihnachtssaison zu langsamen Antwortzeiten und erhöhten Fehlerraten auf der Webseite kommt. Mithilfe von intensiven Beobachtungsprozessen könnten Kennzahlen zu Antwortzeiten, Abläufe zu bestimmten langsamen Anfragen und Aufzeichnungen gesammelt werden, um das Systemverhalten im Laufe der Zeit besser zu verstehen.
Man kann dann die Gründe für den Anstieg des Datenverkehrs ermitteln, der zu einer Überlastung des Systems geführt hat. Die Kennzahlen werden anzeigen, dass die CPU-Auslastung konstant zu hoch ist, und die Ablaufdaten werden belegen, dass Anfragen an den Zahlungsdienst länger als üblich brauchen, um angemessen zu reagieren. Und die Log- oder Protokolldaten werden nachweisen, dass der Service nicht mehr genügend Speicherplatz hat. Ausgerūstet mit diesen Informationen kann der CTO eine fundierte Entscheidung darüber treffen, wie das System skaliert werden soll, um den erhöhten Datenverkehr zu bewältigen. In diesem Fall könnte er beschließen, weitere Server hinzuzufügen, die dem Zahlungsdienst zugewiesene Speichermenge zu erhöhen oder die Hardware dieses Services aufzurüsten.
Wie man sieht, ist eine Lösung zur genauen Beobachtung der Abläufe ein unverzichtbares Tool für einen modernen CTO, der die Performance, Skalierbarkeit und Zuverlässigkeit seiner Systeme verbessern möchte. Durch die Ermöglichung von Überprüfung des Systemverhaltens in Echtzeit kann diese Technologie dazu beitragen, Muster, Anomalien und potenzielle Probleme zu erkennen, bevor sie als Störfaktoren werden. Sie kann auch dazu verwendet werden, den kontinuierlichen Umgang mit Störungen und die Reaktion auf diese zu verbessern, die Performance und Skalierbarkeit zu optimieren sowie die Zusammenarbeit und Kommunikation innerhalb einer Organisation zu verbessern.
Die Zukunft dieser Beobachtungsprozesse sieht ebenfalls vielversprechend aus, da ständig neue Technologien und Fortschritte bei Datenanalysen und Machine Learning (ML) auf den Markt kommen. CTOs werden deshalb bald in der Lage sein, noch tiefere Einblicke in ihre Systeme zu gewinnen, um noch mehr datengestützte Entscheidungen treffen zu können.
Aus diesem Grund ist es besonders wichtig, dass CTOs so schnell wie möglich mit der Implementierung von Beobachtungsprozessen in ihren Systemen beginnen. Auf diese Weise wird sichergestellt, dass ihre IT-Systeme immer verfügbar sind, die bestmögliche Performance erbringen und auch tatsächlich die von ihnen erwarteten Aufgaben zufriedenstellend bewältigen können.
