Capacity Planning in Enterprise-Organisationen: Wie man Infrastruktur datengestützt plant
In großen Unternehmen wird die Kapazitätsplanung der IT-Infrastruktur zu einer immer größeren Herausforderung. Dynamisch wachsende Lasten, eine steigende Anzahl an Transaktionen, sich ändernde Nutzungsmuster von Anwendungen sowie hybride und Cloud-Umgebungen machen es zunehmend schwierig, präzise zu bestimmen, wann und wo in zusätzliche Ressourcen investiert werden muss.
In der Praxis treffen viele Unternehmen Infrastrukturentscheidungen nach wie vor auf Basis allgemeiner Metriken wie der durchschnittlichen CPU-Auslastung, grundlegender Systemparameter, Herstellerempfehlungen oder der Intuition technischer Teams. Dieser Ansatz führt häufig zu Fehlentscheidungen: Es werden Komponenten ausgebaut, die gar nicht den Leistungsengpass darstellen, Umgebungen werden überdimensioniert oder man reagiert erst, wenn bereits Probleme aufgetreten sind.
Die größten Herausforderungen beim Capacity Planning
Eines der häufigsten Probleme ist die „blinde“ Skalierung der Infrastruktur. Ein Leistungsabfall der Anwendung bedeutet nicht immer, dass mehr CPU oder schnellerer Speicher benötigt wird. Die Ursache kann eine ineffiziente SQL-Abfrage, Contention, I/O-Probleme, eine fehlerhafte Speichernutzung oder die Anwendungsarchitektur selbst sein.
Die zweite Herausforderung ist die mangelnde Vorhersehbarkeit des Wachstums. Unternehmen können oft nicht genau bestimmen, wann die aktuelle Umgebung ihre Grenzen erreicht, welche Komponente zum Flaschenhals wird und wie sich ein Anstieg der Transaktionszahlen auf die Performance auswirken wird.
Infolgedessen entstehen Unternehmen übermäßige CAPEX- und OPEX-Kosten. Sie kaufen zusätzliche Ressourcen „für alle Fälle“, halten kostspielige Überkapazitäten vor oder investieren in Infrastruktur, die das eigentliche Problem nicht löst.
