Czym mierzyć wydajność chmury obliczeniowej?

# Modern Architecture

Czym mierzyć wydajność chmury obliczeniowej?

26.06.2023

Chmury obliczeniowe stają się coraz bardziej popularne w środowisku biznesowym. Jednakże, jeśli zostaną nieodpowiednio wdrożone, mogą okazać się nieefektywne i generować koszty. Aby tego uniknąć, konieczny jest ciągły pomiar wydajności chmury obliczeniowej. Jakich wskaźników używać i na co zwrócić uwagę?

Kluczowe wskaźniki wydajności (KPI) w chmurze obliczeniowej

Dość ciężko jest określić, która chmura obliczeniowa jest najlepsza. Na rynku dostępnych jest wiele rodzajów technologii chmurowych i tylko od wymogów konkretnej firmy zależy wybór określonego rozwiązania. Trzeba też pamiętać, że różne chmury będą mieć różne wady i zalety, ale wydajność wszystkich można ocenić według tych samych kluczowych wskaźników. Najczęściej efektywność chmury mierzy się za pomocą:

Czasu odpowiedzi – średni czas upływający od wysłania żądania do chmury do otrzymania odpowiedzi. Im niższy, tym lepiej.
Czasu przestoju – całkowity czas, w którym chmura jest niedostępna lub niezdolna do przetwarzania żądań.
Czasu reakcji na skalowanie – czas potrzebny na dynamiczne skalowanie zasobów w chmurze w odpowiedzi na zmienne obciążenie. Im krótszy, tym lepiej.
Dostępności – procentowy czas, w którym chmura jest dostępna i gotowa do obsługi żądań. Wysoka wartość tego wskaźnika jest istotna dla aplikacji krytycznych wymagających ciągłej działalności.
Efektywności kosztowej – czyli efektywności wykorzystania zasobów chmury w kontekście poniesionych kosztów. Dobra chmura powinna mieć jak największą wydajność przy jak najmniejszych wydatkach.
Przepustowości – liczby żądań, które chmura jest w stanie obsłużyć w jednostce czasu. Wysoka przepustowość oznacza lepszą zdolność do obsługi większych obciążeń.
Skalowalności – zdolności chmury do elastycznego dostosowywania się do zmiennych obciążeń. Jest kluczowa dla zapewnienia odpowiedniej wydajności nawet w przypadku wzrostu liczby użytkowników lub danych.
Szybkości przetwarzania – czasu potrzebnego na przetworzenie określonego zadania przez chmurę. Wydajna chmura wyróżnia się dużą szybkością przetwarzania.
Wydajności sieciowej – przepustowość i opóźnienia w komunikacji między chmurą a użytkownikami.
Wykorzystania zasobów – mowa o zasobach, takich jak procesory, pamięć, sieć, dyski itp. Wysokie wykorzystanie zasobów oznacza optymalne wykorzystanie dostępnych mocy obliczeniowych i minimalizację marnotrawstwa.

Powyższe wskaźniki można mierzyć za pomocą różnych narzędzi, monitoringu systemu oraz testów wydajnościowych. Ważne jest także, aby dostosować KPI do konkretnych zastosowań i wymagań, ponieważ różne aplikacje mogą mieć ustawione różne priorytety co do wydajności chmury.

Monitorowanie i raportowanie wydajności aplikacji i zasobów chmurowych

Wysoka wydajność chmury obliczeniowej jest kluczowa we współczesnej architekturze systemów IT. Przykładem wydajnej technologii chmurowej może być platforma Amazon Web Services, która oferuje szerokie spektrum funkcjonalności, co czyni ją jedną z najczęściej wybieranych chmur na rynku.

Aby chmura i znajdujące się w niej aplikacje działały wydajnie, niezbędne jest monitorowanie i raportowanie ogólnej efektywności. Można do tego użyć jednego lub większej liczby dostępnych na rynku narzędzi. Jedne z najpopularniejszych to:

Nagios,
Zabbix,
Prometheus,
DataDog,
New Relic.

Warto też pamiętać, żeby monitorować każdy możliwy element chmury. Mowa m.in. o sprawdzaniu stanu infrastruktury, konfiguracji, wykorzystaniu zasobów, a także dostępności usług chmurowych i poziomie ich bezpieczeństwa.

Niezbędne jest także określenie progów wydajności wywołujących alarmy w przypadku przekroczenia. Przykładowo, jeśli czas odpowiedzi przekroczy ustalony limit, można wysłać powiadomienie lub uruchomić automatyczne skalowanie. Zebrane dane należy porównać z ustalonymi progami i na ich podstawie zidentyfikować potencjalne problemy lub obszary wymagające poprawy.

Ostatnim etapem monitoringu jest raportowanie. Raporty powinny uwzględniać wybrane KPI oraz informacje o ewentualnych incydentach, przestoju, trendach i rekomendacjach. W przypadku problemów trzeba podejmować działania naprawcze oraz prowadzić regularne audyty wydajności chmury.

Analiza skalowalności, dostępności i reaktywności chmury obliczeniowej

W pomiarze wydajności chmury obliczeniowej istotna jest także analiza jej skalowalności, dostępności i reaktywności. Pod tymi trzema pojęciami kryje się co najmniej kilkanaście czynników istotnych dla utrzymania efektywności chmury obliczeniowej. W przypadku skalowalności chmury obliczeniowej mowa o kwestiach wpływających na zdolność chmury do elastycznego skalowania zasobów w zależności od obciążeń, takich jak:

Zarządzanie zasobami (moc obliczeniowa, pamięć, przestrzeń dyskowa i przepustowość sieciowa);
Automatyzacja skalowania;
Skalowanie w pionie (ocena możliwości zwiększania mocy obliczeniowej pojedynczych zasobów, takich jak procesory, pamięć RAM czy pojemność dysku);
Skalowanie w poziomie (możliwość dodawania lub usuwania instancji czy zasobów, takich jak serwery, kontenery czy bazy danych).
Monitorowanie obciążenia: (zużycie CPU, pamięci, sieci czy przepustowość dysku);
Testy wydajności;
Analiza kosztów;
Planowanie pojemności (ocena zdolności chmury do obsługi przyszłych wzrostów obciążenia).

W przypadku dostępności chmury obliczeniowej analizuje się czynniki wpływające na nieprzerwane dostarczanie usług. Należą do nich m.in. umowy SLA, redundancja infrastruktury czy badanie mechanizmów odtwarzania danych po awariach w chmurze, takich jak backupy, replikacje danych czy migracje maszyn wirtualnych między centrami danych. Poza nimi sprawdza się także stan zabezpieczeń infrastruktury chmurowej. Ocenia się zdolność chmury do zapewnienia ciągłości działania usług w przypadku planowanych lub nieplanowanych przerw.

Analiza reaktywności chmury obliczeniowej polega na ocenie czasów odpowiedzi, wydajności w zależności od obciążenia, monitorowaniu parametrów sieciowych, mechanizmach skalowania, prognozowaniu obciążenia, replikacji danych, mechanizmach buforowania oraz przeprowadzaniu testów wydajności. Celem jest określenie, czy chmura jest w stanie szybko reagować na zmienne warunki i zapewnić optymalną wydajność.

Wymienione rodzaje analizy są niezbędne, żeby ocenić efektywność chmury obliczeniowej. Aby działała ona na najwyższych obrotach przez dłuższy czas, dobrze jest regularnie analizować różne jej aspekty. Nie tylko utrzyma to chmurę w dobrym stanie, ale również pozwoli szybko reagować na ewentualne problemy.

Porozmawiajmy!

Wypełnij formularz,
a my pomożemy Ci wdrożyć najnowsze rozwiązania!

Strefa wolna od botów! Piszemy my, nie maszyny.