So wählen Sie die richtige Infrastruktur für Atlassian Data Center aus

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Jeder Hausbesitzer kann Ihnen bestätigen, dass die physischen Komponenten eines Gebäudes nicht ewig halten - es ist nur eine Frage der Zeit, bis ein neues Dach benötigt wird. Erschwerend kommt hinzu, dass sich ständig neue Technologien, von Haussicherheitssystemen bis hin zu umweltfreundlichen Energieoptionen, entwickeln. So wie sich neue Käufer über die zu installierende Geschirrspülmaschine informieren, müssen erfahrene Besitzer diese Komponenten ständig neu bewerten, um festzustellen, wann es Zeit für ein Upgrade ist.

Unternehmen stehen vor ähnlichen Herausforderungen, wenn sie eine Infrastruktur für die Implementierung ihrer Software wählen. Viele der Kunden von Atlassian ringen mit dieser Entscheidung, nicht nur beim Upgrade von Server auf Data Center, sondern auch im Rahmen der laufenden Verwaltung ihrer Data Center Instanz. Es ist keine triviale Aufgabe, ganz gleich, wie groß ein Unternehmen ist. Viele Benutzer fragen sich, ob sie neue Komponenten kaufen müssen oder ob sie mit ihrer bestehenden Infrastruktur auskommen können.


Im Folgenden sind einige Beispiele für häufige Fragen zu diesem Thema aufgeführt:

  • "Stimmt es, dass  man nicht mehr als vier Nodes in einem Cluster haben sollte? Warum?"
  • "Wie kann man bestimmen, welche Ressource maximiert werden sollten (CPU, Speicher, Nodes, etc.)?"
  • "Wieviele Nodes werden bei einer Datenmenge x und einem Traffic x benötigt?"

Atlassian hat eine Reihe von Leistungstests mit einer Vielzahl von Instanztypen für Jira Software, Confluence und Bitbucket durchgeführt, um Unternehmen bei der Planung zur Einrichtung und zum Wachstum ihrer Infrastruktur zu unterstützen. Diese Tests wurden entwickelt, um nützliche, datengesteuerte Empfehlungen für Bereitstellungsanwendungen und Database Nodes zu geben.
 

Data Center Infrastruktur

So finden Sie die optimale Infrastruktur für Ihr Unternehmen

Identifizieren Sie Ihre Instanzgröße

2018 veröffentlichte Atlassian Load Profile die den Nutzern helfen sollen, die Größe Ihrer Instanz besser zu verstehen, deren Wachstum zu planen, überhöhte Werte zu identifizieren oder die Größe der Instanz überschaubar zu halten.
Das Verständnis des Load Profiles ist ein wichtiges Kriterium bei der Auswahl der Infrastruktur, nicht nur zur Inbetriebnahme, sondern auch für spätere Updates. Nu so können Stabilität und Leistung der Infrastruktur sicher aufrecht erhalten werden. Oftmals ist das Hinzufügen weiterer Nodes nicht die Lösung zur Leistungssteigerung, und manchmal sind auch noch kleinere Optimierungen an einer Instanz nicht die passende Maßnahme.

Verwenden Sie die folgenden Tabellen, um Ihr Load Profil zu identifizieren:

 

Jira Software

 

 

Großes Profil XXL Profil
Issues 600.000 - 2 Mio. > 2 Mio.
Projekte 800 - 2.500 > 2.500
Nutzer 10.000 - 100.000 > 100.000
Custom Fields 800 - 1.800 > 1.800
Workflows 200 - 600 > 600
Gruppen 10.000 - 50.000 > 50.000
Kommentare 1 Mio. - 4 Mio. > 4 Mio.
Permission Schemes 100 - 400 > 400
Issue Security Schemes 200 - 800 > 800

 

 

Confluence

Profilgröße Inhalt (alle Versionen) Arbeitsplätze Gesamt Lokale Nutzer
Medium 500.000 - 2,5 Mio. 1.000 - 2.500 1.000 - 10.000
L 2,5 Mio. - 10 Mio. 2.500 - 5.000 10.000 - 100.000
XL 10 Mio. - 25 Mio. 5.000 - 50.000 100.000 - 250.000

 

 

Bitbucket

Profilgröße Repositorys Aktive Nutzer Pull-Anfragen
L 21.000 - 52.000 10.000 - 25.000 350.000 - 850.000

 

Quelle: Atlassian

 

Setzen Sie Prioritäten

Jetzt wo Sie Ihr Load-Profil bzw. die Instanzgröße Ihres Produkts kennen, sollten Sie entscheiden, was für Ihr Unternehmen am wichtigsten ist. Atlassian hat in allen Tests verschiedene Hardwarekonfigurationen mit zwei oder mehr der folgenden Variablen verglichen: Kosten, Stabilität und Leistung.

Die Leistung basiert auf dem besten Apdex-Wert, unabhängig von den Kosten, während die Stabilität anhand der Fehlertoleranz gemessen wird. Die Kosten verdeutlichen die preiswerteste Lösung, die dennoch ein zufriedenstellendes Leistungsniveau bietet. Als Teil des Hardware-Auswahlprozesses ist es für Sie und Ihr Team wichtig zu verstehen, welche dieser Variablen Sie am ehesten anstreben.


Recherchieren Sie den Ansatz von Atlassian

Alle Tests wurden von Atlassian an einer Vielzahl von AWS compute-optimierten und universellen Instanzen durchgeführt, deren einzige Variable die Hardware war - die Konfiguration von Anwendungs- und Database-Nodes. Andere Parameter blieben unverändert, darunter Produktversion, Datensatz und Traffic. Dieser Ansatz garantierte, dass sich die Empfehlungen ausschließlich darauf konzentrierten, wie sich die Hardware auf Kosten, Stabilität und Leistung auswirkt.
Für diejenigen unter Ihnen, die AWS nicht verwenden, können diese Ergebnisse immer noch als Bezugspunkt dienen. Wenn Sie die Software über einen anderen Cloud-Anbieter, wie Microsoft Azure, oder auf Bare Metal einsetzen, können Sie die tatsächlich verwendete Hardware einsehen und mit den Ihnen zur Verfügung stehenden Optionen vergleichen.
Hinweis: Die Testumgebung enthielt keine Anwendungen oder benutzerdefinierten Integrationen mit konstantem Peak Load, was bei Ihrer Produktionsinstanz wahrscheinlich nicht der Fall ist.
 

Nutzen Sie die Test-Ergebnisse als Referenz

Als nächstes werden Sie diese Ergebnisse nutzen, um die richtige Infrastruktur auszuwählen. Jedes Unternehmen hat eine andere Konfiguration - verschiedene Datensätze, Anwendungen, Datenverkehr, Konfigurationen und andere Variablen, die sich auf Ihre Entscheidung auswirken können. Die von Atlassian veröffentlichten Ergebnisse geben jedoch einen Anhaltspunkt und helfen Ihnen zu verstehen, wie sich die Hardwareanforderungen mit zunehmendem Wachstum ändern können.
Betrachten Sie zum Beispiel die Resultate für einen großen Datensatz in Confluence. Wie Sie unten sehen können, führten weniger, leistungsfähigere Nodes zu der besten Performance bei geringerer Ausfallsicherheit, während eine größere Anzahl kleinerer Nodes zu einer relativ starken Performance (nicht die Beste) führte, welche widerum preiswerter und robuster war.

 

Empfehlung Application Nodes Database Nodes Kosten/h Apdex bei Confluence 6.13 Apdex bei Confluence 6.14
Performance C5.4xlarge x 2 Db.m4.2xlarge 2.09 0.852 0.874
Stabilität C5.2xlarge x 4 Db.m4.xlarge 1.72 0.817 0.837
Kosteneffizienz C5.2xlarge x 3 Db.m4.xlarge 1.38 0.820 0.834

 

Empfehlungen für große Confluence-Instanzen
Hinweis: Diese Ergebnisse sollten nur als Referenz verwendet werden.
Apdex-Ergebnisse können möglicherweise nicht erreicht werden, abhängig von der Umgebung und anderen Faktoren.

 

Apdex Atlassian

Aktuelle Apdex-Benchmarks aus Testergebnissen von Anwendungs Nodes.

Quelle: Atlassian

 

Autorin: Maggie Roney, Product Marketer, Atlassian

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