Thema: capacity
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Kapazitätsplanung aus gemessenem Spielraum: nutzbare Kapazität, Spitzenbedarf und ein Erschöpfungsdatum
Die höchste Ankunftsrate messen, bei der der Dienst sein Latenzziel noch einhält, sie mit dem tatsächlichen Spitzenbedarf vergleichen und die Differenz in ein Spielraum-Verhältnis sowie ein prognostiziertes Erschöpfungsdatum mit geplanter Massnahme umsetzen. Redundanz für Ausfälle und Spielraum für Wachstum sind getrennte Budgets.
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Warteschlangen-Grundlagen für Kapazitätsplanung: das Littlesche Gesetz und weshalb die Latenz steigt, bevor die Auslastung 100% erreicht
Das Littlesche Gesetz (Elemente im System = Ankunftsrate × Verweildauer im System) rechnet zwischen Durchsatz, Latenz und Nebenläufigkeit um und dient zur Dimensionierung von Pools; die Lehrbuch-Warteschlange mit einem Server zeigt, dass die Verweildauer im System mit 1/(1 − Auslastung) wächst, sodass eine Ressource bei 90% Auslastung bereits die zehnfache Bedienzeit als Latenz trägt. Geplant wird anhand der Latenz, nicht anhand einer voll ausgelasteten CPU.
Maschinenlesbar: JSON