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Presentation Transcript

  1. M A P K I T myAMC.LNI und WLPSizer Werkzeugpräsentation Kay Wilhelm

  2. Messwerkzeug myAMC.LNI und Prognosewerkzeug WLPSizer Vorgehensmodell Messkonzept myAMC.LNI – R/3 Live Monitor WLPSizer Prognose-Beispiele

  3. Aussagen zur Dienstgüte • Antwortzeit • Durchsatz • Auslastung Vorgehensmodell für SAP R/3 • Lasttest und Monitoring • Benchmark • Referenzanwendung • Echtanwendung SAP-R/3 Statistik ATC- Profile WorkloadMaker • Modellkonfiguration • Client groups • Application Server • Database Server • Network Workload Profile Systemmodell Lastmodell Analyse und Prognose • Performanceprognosen • Lastprognose • Modellparametrisierung

  4. Messkonzept für SAP R/3 2 1 DB-Anfrage des Dialogschritts User-Interaktion = Dialogschritt 3 4 DB-Ergebnisse für Dialogschritt Ergebnis-Daten für Dialogschritt Datenbank-Server Netz Applikations-Server Netz R/3-User

  5. Klassifizierung der Dialogschritte R/3 Live Monitor GUI App DB Komplexität der Datenbankaktivität (DBSU) Service-Güte der Response-Time (ms) Dialog ... 5 1 1 good moderate bad Update ... 5 2 1 good moderate bad Batch 5 3 1 ... moderate good bad Other ... 5 1 1 good moderate bad

  6. Komplexitätsklassen beruhen auf DB-Service n u abhängig von der Applikation u unabhängig von HW-Plattform u unabhängig von OS und DB-Software repräsentieren die Komplexität des Dialogschritts n u sehr einfach bis 100 DB-Service-Units u einfach bis 1.000 DB-Service-Units u mittel bis 10.000 DB-Service-Units u komplex bis 100.000 DB-Service-Units u sehr komplex über 100.000 DB-Service-Units werden berechnet für die Tasktypen Dialog, Update, Batch, Other n

  7. Dienstgüteklassen Schranken pro Komplexitätsklasse n u sehr einfach 250 msec u 1000 msec einfach u mittel 1 msec pro DB-Service-Unit u komplex 1 msec pro DB-Service-Unit u sehr komplex 1 msec pro DB-Service-Unit komplexitätsabhängige Antwortzeit-Bewertung n u gut: Meßwert <= Schwellwert u mäßig: Meßwert <= 4 * Schwellwert u schlecht: Meßwert > 4 * Schwellwert

  8. myAMC.LNI (R/3 Live Monitor) R/3 Live Monitor Basismanagement • Anzeige der aufgetretenen Einträge in das R/3-Systemlog • Überwachung von vordefinierten Schwellwerten für DB, I/O, ... • Präsentation von Zeitreihen für Auslastungs- und Performancewerte R/3 Live Monitor Expert Management • Auslesen der R/3-Statistiksätze und Speicherung der Meßdaten • Dialogschritte werden beschrieben durch Antwortzeit, CPU-Verbrauch, DB-Zeit, Wartezeiten etc. • Gruppierung der Daten nach Tasktyp, Komplexität und Dienstgüte und Zusammenfassung aller Dialogschritte für z.B. eine Stunde • Meßdaten dienen als Basis zur Erstellung der Workloads

  9. On-Line Monitoring eines R/3-Systems

  10. myAMC.LNI-Ausgaben R/3-Stat R/3 Live Monitor Expert Service Quality-, Capacity and Accounting Management User Activity Service Quality ATC V2-Records Filter Gruppierung der Ressourcenver-bräuche (CPU, DB, R/3-Workload) nach Account, Mandant und Tasktyp Gruppierung nach Tasktyp der pro-zentualen Anteile der guten, mäßigenundschlechten Dialogschritte Dialogschrit-te gruppiert nach Tasktyp, Komplexitäts-klasse und Güteklasse Tabelle aller Dialogschrit-te mit allen gemessenen Verbräuchen Ergebnista-bellen von Rule-Sets für zum Beispiel: Selektion performance-relevanter Dialogschritte

  11. WLPSizer – Werkzeug zur analytischenModellierung von SAP R/3-Systemen • Ziel: Erstellung von Prognosen für • Konfigurations- und Architekturalternativen • Release-Wechsel, Neue R/3-Module • Lastverteilung, Lastanstieg Eingabedaten für die Modellierung und Analyse • die SAP R/3 Systemkonfiguration (v.a. aus Bibliotheksbausteinen) • SAP R/3 Last beschrieben durch gemessene Workloads

  12. Beschreibung von Konfigurationen Backbone LANs DB-Server Clients Application Server • Datenbank-Server (CPUs, Disks, ….) • Application-Server (CPUs) • Netze (LANs und Backbone) • Clientgruppen (# User, Netzanbindung) • Workloads (sog. normierte Lastprofile)

  13. Beschreibung von Konfigurationen im WLPSizer Netze und Server:Bausteine und Parameter aus Bibliotheken Lastspezifikation: generiert durch Monitoring und Lastprognose mit Hilfe des R/3-Live Monitors und WLPMaker

  14. Bibliotheken im WLPSizer - CPU-Bibliothek Prognosemodelle werden mit dem R/3 Performance Index SAPS und Skalierungsfaktoren parametrisiert • Die Bibliothek enthält SD-Benchmark-Ergebnisse (hier für R/3 Rel 4.6). • Die Modellparametrisierung geschieht nach Auswahl des CPU-Typs automatisch.

  15. Bibliotheken im WLPSizer - Disk-Bibliothek Prognosemodelle werden mit den Plattenspezifikationen parametrisiert • Die Bibliothek enthält frei erhältliche Plattenspezifikationen der Hersteller. • Default-Parameter können nachträglich verändert werden. • Die Modellparametrisierung geschieht nach Auswahl der Platte automatisch.

  16. Bibliotheken im WLPSizer - Netz-Bibliothek Prognosemodelle werden mit den Protokollspezifikationen parametrisiert • Die Modellparametrisierung geschieht nach Auswahl des Protokolls automatisch. • Default-Parameter können nachträglich verändert werden.

  17. Parametrisierung des DB-Server-Modells Wahl der Platten-Bibliothek und des Platten-Typs Wahl der CPU-Bibliothek und des CPU-Typs Plattenspezifikationen DB-Parameter Berechnung der Skalierungsfaktoren

  18. Workload-Parameter • Name der Workload (Bezeichnung der R/3-Instanz oder Applikation, die sie erzeugt) • Normiertes Workload-Profil (bzgl. eines Referenzrechners) • Anzahl an Dialogschritten dieser Applikation pro Stunde, die das Zielsystem zu verarbeiten hat. • Quelle: Eine Clientgruppe, die diese Last erzeugt • Ziel: Application-Server, der diese Last verarbeitet

  19. Normiertes Workload-Profil bzgl. eines Referenzrechners Dialog Update Batch Other Mittelwerte

  20. Erstellung von Workloads auf Basis der myAMC.LNI-Daten Typen von Workloadprofilen: • Single Workloadprofile: einzelne Workloadprofile • Sequence Workloadprofile: Profil-Sequenzen (Workloads beschreiben festes Zeitintervall und besitzen definierbaren Abstand zueinander) • TCQ-Profile: Gruppierung der Dialogschritte nach Tasktyp, Komplexität und Dienstgüte; erweiterte statistische Auswertungen Darstellung der Workloadprofile mit Hife der Visualize-Funktion (Excel)

  21. Workload-Erstellung mittels Daten-Aggregierung LNI-Datenbank der Messung Vermessene R/3-Instanz Vermessene CPU Zeitraum der LNI-Messung Zeitraum für Workload Nach Tasktypen D,U,B,O getrennt

  22. Eingabe von Workloads Durchsatz Einlesen eines Workloadprofils Darstellung des Workloadprofils Workload-Typ Erstellen eines Workloadprofils Server als Ziel der Workload Clientgroup als Quelle der Workload Workload-Typen: • Standard-Workload: Ausgehend von einer Clientgroup werden zugehörige Netze und Server belastet. • Background-Workload: Hintergrundlast kann auf Server oder IO-System gelegt werden. • Custom: Lastverteilung auf Ressourcen ist frei definierbar.

  23. Modell-Ergebnisse Ergebnisse der Modellrechnungen: • Durchsätze, Auslastungen, Antwortzeiten • ... Jeweils klassenbezogene Mittelwerte (D1,..,D5,...,O1,..,O5) Sichten auf die Ergebnisse: • Server-View: Ergebnisse aus Sicht eines Servers • Workload-View: Ergebnisse aus Sicht einer Workload • Utilization-View: Auslastungen der Komponenten verursacht durch eine Workload • IO-View: Auslastungen der Platten Export der Ergebnisse: • Ergebnisse zusammen mit der Modellbeschreibung können in eine Textdatei exportiert werden (Reports). • Die Ergebnisse können in Excel importiert werden. • Reports können zielgerichtet zusammengestellt werden.

  24. Modell-Ergebnisse: Server-View Auslastung des Servers Export der Ergebnisse Filter für die Ergebnis-Ansicht Workloads, die vom Server verarbeitet werden

  25. Modell-Ergebnisse: Reports Export der Ergebnisse nach Excel Export der Ergebnisse in eine Text-Datei Definition des Reports Vordefinierte Reports Mögliche Abschnitte für einen Report

  26. Modell-Ergebnisse: Export Inhaltsverzeichnis

  27. Beispiele für Modell-Prognosen Szenario 1: R/3-Release-Wechsel Szenario 1: R/3-Release-Wechsel Ein Release-Wechsel kann auf zwei Arten modelliert werden: • Anpassung der SAPS-Werte, Grundlage: Benchmark-Messungen Variante 1 SAPS-Tabelle für verschiedene R/3-Releases • Erhöhung der CPU-Mehrbedarfe für die Dialogschritte Variante 2 Korrekturfaktoren für CPU-Zeiten der App.- und DB-Server(Rel. 4.5B nach 4.6B)

  28. Beispiele für Modell-Prognosen Szenario 1: R/3-Release-Wechsel CPU-Skalierung vs. R/3-Release Sinkende SAPS-Leistungen bei Release-Wechsel

  29. Beispiele für Modell-Prognosen Szenario 1: R/3-Release-Wechsel R/3-Release-Wechsel (Variante 1) - Verringerung der SAPS-Leistungen Wahl der CPU-Lib des entsprechenden R/3-Release Die durch Benchmarks ermittelten SAPS-Werte werden aus der Bibliothek automatisch in das Modell übernommen

  30. Beispiele für Modell-Prognosen Szenario 1: R/3-Release-Wechsel R/3-Release-Wechsel (Variante 2) - Erhöhung der CPU-Mehrbedarfe für die Dialogschritte der R/3-Module Multiplikation der CPUTi mit entsprechendem Faktor.

  31. Beispiele für Modell-Prognosen Szenario 2: Hardware-Upgrade Szenario 2: Hardware-Upgrade • Vertikaler Upgrade: Modellkomponenten werden durch leistungsstärkere Bausteine ersetzt. • Horizontaler Upgrade: Das Modell wird durch weitere Komponenten ergänzt, z.B. durch Appl.-Server. Editieren oder Hinzufügen von Modellkomponenten

  32. Beispiele für Modell-Prognosen Szenario 2: Hardware-Upgrade Vertikaler Upgrade am Beispiel des DB-Servers Wahl eines leistungsstärkeren IO-Systems Erhöhung der CPU-Anzahl oder Wahl eines neuen CPU-Typs

  33. Beispiele für Modell-PrognosenSzenario 3: Zukünftige Laststeigerungen Szenario 3: Zukünftige Laststeigerungen • Lastprognose, z.B. 100% Durchsatzsteigerung (DS/h) • Erstellung des Lastmodells durch Modifikation von Workloadprofilen, z.B. Durchsatzverdoppelung • Modellexperimente zur Untersuchung von • einzuhaltenden Dienstgüten, z.B. RespTime < 2 Sekunden für D3 • notwendigen Upgradevarianten, z.B. mehr CPUs Durchsätze aller Workloads werden mit eingegebenem Faktor multipliziert

  34. Prognose-Ergebnisse für 2 Upgrade-Variantenjeweils für Dialogschritte der Komplexität D2, D3 Aktuell Upgrade_1 Upgrade_2

  35. Schluß