Was ist Cloud-Performance-Monitoring?

Monitoring der Leistung von Applikationen

Das Cloud-Performance-Monitoring wird oft einfach als Monitoring der Leistung von Applikationen angesehen. Es ist Teil des Application Performance Managements (APM) und hat die Aufgabe, die Gesamtleistung von Softwareanwendungen zu überwachen. APM umfasst das Monitoring der Verfügbarkeit, der Benutzerfreundlichkeit und aller Aspekte, die sich auf das Benutzererlebnis auswirken könnten, und nicht nur auf die reine Leistung. APM umfasst Funktionen, wie beispielsweise:

• Digital-Experience-Monitoring (End-to-End-Monitoring der Benutzererfahrung)
• Anwendungserkennung, -Tracing und -diagnose
• Analyse von Anwendungen

APM geht somit über das reine Monitoring der Applikationsleistung in der Cloud hinaus und ist ein System, mit dem sich nicht nur die Performance von Anwendungen optimieren lässt. Es deckt zudem Nutzerprobleme auf, verbessert ihre Erfahrung, führt Diagnosen zu den Anwendungen durch und ermittelt die Ursachen von Problemen effizienter als durch ein reines Performance-Monitoring möglich wäre. APM-Lösungen helfen IT-Admins, sich einen umfassenden Überblick über die Leistungskennzahlen geschäftskritischer Anwendungen zu verschaffen, und können dabei helfen, Software zu verbessern und zu aktualisieren, die für die Infrastruktur eines Unternehmens unerlässlich ist.

Das Cloud-Performance-Monitoring ist in APM enthalten und geht über das einfache Cloud-Performance-Management hinaus. Wir werden uns hier speziell nur auf das Cloud-Performance-Monitoring konzentrieren, aber es ist wichtig zu klären, was APM ist, da dieser Begriff oft mit dem Performance-Monitoring verbunden wird.

High-Performance-Cloud-Computing

High-Performance-Computing (HPC) ist ein Begriff, der die Verarbeitung hochvolumiger Arbeitslasten, die enorme Rechenleistungen erfordern, oder die Verwaltung großer Datensätze beschreibt. Derartige Arbeitslasten werden zunehmend in die Cloud verlagert, und das High-Performance-Computing in der Cloud ist einer der Hauptnutzer von Cloud-Diensten. Dank der Skalierbarkeit und der Standardleistung vieler virtueller Server, die von Cloud-Anbietern zur Verfügung gestellt werden, ist es heutzutage für jedes Unternehmen möglich, HPC-Arbeitslasten in der Cloud auszuführen. Früher erforderten solche Arbeitslasten eine große Menge an Ressourcen, die für kleine Unternehmen wirtschaftlich und/oder technisch nicht machbar waren.

Ganz gleich, ob Sie eine hohe Verarbeitungskapazität benötigen, kurze Zeiträume mit hoher CPU-Auslastung aufrechterhalten müssen oder große Datensätze verwalten, High-Performance-Cloud-Computing ist Ihre Lösung. Die Überwachung der Cloud-Performance ist bei HPC-Workloads unerlässlich, da die Leistung beim High-Performance-Computing entscheidend dafür ist, dass die Anwendung ihre Aufgaben erfüllen kann und keine Unterbrechungen oder Ausfälle toleriert werden können. Für Cloud-Admins ist es sogar noch wichtiger als bei weniger leistungsintensiven Anwendungen, die wichtigsten Metriken einer Anwendung, die große CPU-Lasten oder Datenmengen erzeugt, im Auge zu behalten.

Cloud-Performance-Monitoring-Tools können HPC-Anwendungen mit hohem Leistungsbedarf genauso gut handhaben wie solche mit weniger hohem Bedarf. High-Performance-Computing in der Cloud ist eine zunehmende Anforderung für die heutigen Unternehmen und muss unbedingt in das Cloud-Performance-Management einbezogen werden, um sicherzustellen, dass alle HPC-Workloads mit ihrer effizientesten Leistung laufen.

Welche Metriken sind beim Cloud-Performance-Monitoring wichtig?

Die Verbesserung der Cloud-Leistung durch Monitoring ist ein komplexes Unterfangen, das die Analyse zahlreicher Metriken erfordert – je nach Art des Dienstes und der verwendeten Ressourcen. Manche Workloads sind CPU-intensiver, andere sind stärker auf ein effizientes Netzwerk angewiesen, und wieder andere benötigen vor allem eine hohe Reaktionsfähigkeit ohne Latenzen oder Verzögerungen.

Das Cloud-Leistungsmanagement umfasst selbstverständlich auch das Monitoring, das sich hauptsächlich auf eine Reihe von Metriken stützt. Diese Metriken haben – je nach Cloud-Anbieter und der zu überwachenden Ressource oder dem Service – unterschiedliche Bezeichnungen. Die Identifizierung dieser Metriken sollte jedoch einfach sein, da ihre Namen meistens selbsterklärend sind. Im folgenden Kapitel werden die Metriken und Nutzen für Ihr Monitoring vorgestellt. 

1. Metriken zur Ressourcenauslastung

In einer Cloud-Umgebung ist das Monitoring der Ressourcennutzung entscheidend, um operative Effizienz und optimierte Performance sicherzustellen. Zu den wichtigsten Metriken gehören die CPU-, Speicher- und Speicherplatznutzung. Sie geben Aufschluss darüber, wie effizient Ihre Cloud-Anwendung die zugrunde liegenden Ressourcen nutzt. Durch die Erfassung und Analyse dieser Leistungsdaten können Administratoren eine effektive Ressourcenallokation sicherstellen und eine Überprovisionierung als auch eine vollständige Auslastung der Ressourcen vermeiden, beides sind Faktoren, die die Systemleistung beeinträchtigen können. Metriken zur Ressourcenauslastung gehen oft Hand in Hand mit Netzwerkmetriken, da eine stabile Datenübertragung und externe Anfragen für die Performance essenziell sind. 

2. Netzwerkmetriken

Die zweite zentrale Kategorie betrifft die Netzwerkgesundheit, insbesondere Latenz, Durchsatz und Fehlerraten. Da es sich um Cloud-Anwendungen und -Ressourcen handelt, ist einstabiles Netzwerk ausschlaggebend für den Datentransfer und die Verarbeitung externer Anfragen. Wenn ein Netzwerk überlastet ist oder seine Verbindungen instabil sind, leidet die Cloud-Leistung erheblich. Daher ist es entscheidend, optimale Netzwerkbedingungen aufrechtzuerhalten und diese Metriken kontinuierlich zu überwachen.

3. Verfügbarkeits- und Uptime-Metriken

Im schlimmsten Fall kann es zu Unterbrechungen und vollständigen Ausfällen des Dienstes kommen. Ein umfassendes Monitoring muss daher die Überprüfung der Verfügbarkeit und Uptime jeder Anwendung oder Cloud-Ressource umfassen – ein Schritt, der zwar selbstverständlich wirkt, aber oft unterschätzt wird. Die meisten Lösungen für das Cloud-Performance-Monitoring oder das Application-Performance-Management unterstützen regelmäßige Ping-Anfragen, um sicherzustellen, dass diese erreichbar und aktiv bleiben. 

4. End-to-End-Latenz und Anwortzeiten von Anwendungen

Ebenfalls eng mit der Netzwerkleistung verbunden sind alle Metriken, die sich auf die End-to-End-Latenz und die Antwortzeiten von Anwendungen beziehen. Diese Metriken geben in Echtzeit Aufschluss darüber, wie lange es dauert, bis eine Benutzeranfrage beantwortet wird. Typischerweise – wenn auch nicht ausschließlich – informieren sie Cloud-Administratoren über die Netzwerkgesundheit, wobei die Ursache für  eine schlechte Leistung auch in der Anwendung selbst liegen kann. 

5. Auto-Scaling- und Queue-bezogene Metriken 

Wenn Sie ein System zur automatischen Skalierung verwenden, wie es bei Cloud-Anbietern häufig der Fall ist, sollten Sie unbedingt dessen Effizienz genau überprüfen. Dazu gehören Metriken wie die Anzahl der Instanzen, die einem System hinzugefügt oder entzogen  werden. Falls in Ihrer Architektur Warteschlangen (Queues) zum Einsatz kommen, sollten auch Queue-bezogene Metriken Teil Ihrer Monitoring-Strategie sein.

Zusammenfassung

In Bezug auf die Leistung sind dies die wichtigsten Kennzahlen, die Sie im Auge behalten sollten. Sie sind bei weitem nicht die einzigen, und je nach Ihrer Infrastruktur und den von ihr genutzten Cloud-Ressourcen können Dutzende weiterer Kennzahlen eine Überwachung wert sein. Das Monitoring der Cloud-Leistung ist ein komplexes Thema. Die Tools, die diese Aufgabe übernehmen, wie beispielsweise Checkmk, umfassen zahlreiche Prüfungen, um den Großteil der Metriken abzudecken. Für einen möglichst umfassenden Überblick über Ihre Cloud-Infrastruktur und deren Leistung, sollten Sie ein Monitoring-Tool implementieren, das Ihnen so viele Metriken wie möglich liefert. Genau das ist das Ziel von Checkmk. Checkmk unterstützt mehrere Cloud-Anbieter (AWS, Azure und GCP) und kann das Cloud-Leistungs-Monitoring für Sie übernehmen, von moderaten bis hin zu HPC-Szenarien.