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Performance aus der Sicht des Anwenders begegnet Robots Kennzahlengesteuerte End User Experience

Autor / Redakteur: Georg Kostner / Ulrike Ostler

Die richtigen Key Performance Indikatoren (KPIs) sind das Bindeglied zwischen Geschäfts- und IT-Service-Prozessen. Der Artikel zeigt, wie eine zielgerecht gewählte Kennzahlensteuerung eine schnelle und nachprüfbare Umsetzung der Monitoring-Strategie sicherstellt.

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Bisher zählten hauptsächlich die Performance-Messungen einzelner IT-Komponenten. Dafür gibt es Roboter. Die Sicht des Anwenders aber sollte dazu kommen.
Bisher zählten hauptsächlich die Performance-Messungen einzelner IT-Komponenten. Dafür gibt es Roboter. Die Sicht des Anwenders aber sollte dazu kommen.
(Bild: Alexander Zhilyaev/Fotolia.com)

Der so genannte End-User-Experience-Ansatz ermöglicht die funktionale Überwachung und Sicherstellung von IT-gestützten Geschäftsprozessen auf End-Anwender-Ebene. Um den Ansatz auch wirkungsvoll umsetzen zu können, muss eine Vielzahl von Monitoring-Daten gesammelt und zu direkt verwertbaren Informationen umgewandelt werden.

Besonders bedeutsam sind in diesem Zusammenhang eindeutige und handfeste Anhaltspunkte für die Qualitätsmessung. Wichtig ist dabei, das richtige Instrument für den Überwachungsprozess zu wählen.

Von zentraler Bedeutung ist darüber hinaus die Definition von geeigneten, an die Business-Strategie des Unternehmens individuell angepassten Kennzahlensystemen. Die Definition zweckmäßiger Kennzahlen ist dabei nicht nur in größeren Organisationen eine Herausforderung.

Hoher Abstimmungsaufwand

Auch wenn es sich in erster Linie um rein technische Messgrößen handelt, so steht die Berücksichtigung betrieblicher Geschäftsprozesse im Vordergrund. Folglich ist eine umfassende Abstimmung zwischen den Fachbereichen notwendig. Nur so lassen sich die technischen Kennzahlen mit ihren jeweiligen Interdependenzen auf ihre Relevanz und Aussagekraft für die täglichen operativen Abläufe bewerten und die Auswirkung auf die Unternehmensziele abschätzen.

Die Fachabteilung identifiziert dabei zunächst mit der IT-Abteilung die für die eigenen Abläufe kritischen Anwendungen, welche auf Qualität und Verfügbarkeit überprüft werden müssen. Die IT-Abteilung bricht jede Business-Anwendung auf die jeweiligen IT-Komponenten herunter, die für die Auslieferung des Dienstes notwendig sind.

Neben der Überwachung der einzelnen Komponenten auf deren Ausfallsicherheit sollte zudem eine horizontale Messung der Auslieferungsperformance aus dem Blickwinkel des Anwenders erfolgen. In diesem Falle werden nicht nur Performancemessungen eines Robots oder die Performancedaten der betroffenen Komponenten berücksichtigt, sondern es wird konkret gemessen, wie performant der reale Anwender mit der Business Anwendung arbeiten kann.

KPI-Messung im Cloud-Zeitalter

Die Berechnung der Latenzzeiten von Applikation und Netzwerk am Beispiel der Monitoring-Lösung Neteye
Die Berechnung der Latenzzeiten von Applikation und Netzwerk am Beispiel der Monitoring-Lösung Neteye
(Bild: Würth-Phoenix)
KPIs, die von Robots erhoben werden, bestehen zum Beispiel in der Erkennung, ob die Anwendung überhaupt gestartet werden kann oder ob sie eine konstante Performance aufweist. Das zeigt zum Beispiel, ob Dienste während eines Backups langsamer werden.

Wenn Anwendungen von zentralen Rechenzentren in unterschiedlichen Zeitzonen ausgeliefert werden, kann die IT-Abteilung das Zeitfenster für die Backups entsprechend der Nutzungsintensität in bestimmten Zeitzonen festlegen.

End User Experience KPIs als notwendiger Zusatz

Der End-User-Experience-Ansatz berücksichtigt demgegenüber laufend die Qualität der genutzten Services, ausgehend von einer horizontalen Messung der Auslieferungsperformance aus dem Blickwinkel des Anwenders. Availability Management und Capacity Management übernehmen in diesem Zusammenhang eine zentrale Rolle. Ein Beispiel für die Definition einer relevanten Kennzahl wären in Zusammenhang mit dem End User Experience Ansatz etwa die der betroffenen Anwender („Impacted Users“).

Nutzt etwa innerhalb eines festgelegten Zeitraumes eine bestimmte Anzahl an Anwendern einen Dienst über das Internet von unterschiedlichen Standorten aus, weist die Kennzahl „Impacted Users“ jene Nutzer aus, die in diesem Zeitraum von einer schlechten Anwendungsperformance betroffen sind. Bestünde die zu verwaltende IT-Infrastruktur aus einer Vielzahl an Applikationen, die wiederum von einer großen Anzahl an Usern genutzt wird, zeigt eine horizontale Überwachung der End-User Performance, ob eine Applikation an einem bestimmten Standort nicht zufriedenstellend genutzt werden.

Sie gibt Aufschluss, wie viele Anwender in der Summe innerhalb des definierten Zeitraumes betroffen sind. Diese Erkenntnis unterstützt die IT wesentlich darin, Prioritäten im Availability Management zu setzen und sich in der Ursachenanalyse auf die Applikation beziehungsweise den Standort zu konzentrieren, wo der Prozentsatz an Impacted Users besonders hoch ist.

Historische Benchmarks für das Service Level Management

Durch die Kombination beider Ansätze, also Robot-Messung und horizontale End-User Experience-Überwachung, lassen sich somit Verfügbarkeitsstatistiken erstellen und qualitative Aussagen treffen, die vor allem auch wichtige Informationen für Vertragsprüfungen im Service-Level-Management zur Verfügung stellen.

In der Praxis haben sich in der Auswertung dieser Kriterien historische Key Performance Metrics als sehr wertvolle Benchmarks für eine detaillierte Analyse erwiesen. Letztere geben aussagekräftige Indikatoren in der Interkommunikation zwischen unterschiedlichen Anwendungen auf End-User Ebene und zum Beispiel Cloud-Diensten, um Verlangsamungen oder Fehler in der Kommunikation klar darzustellen.

Erfahrungsgemäß eignen sich als Key Performance Metrics folgende Kriterien:

  • 1. Client Page Ladezeit
  • 2. Throughput per Reqest
  • 3. Requests
  • 4. Application Server Latenz
  • 5. Server Netzwerk Latenz
  • 6. Client Network Latenz
  • 7. Transmitted packets
  • 8. TCP retransmissions
  • 9. TCP fragmented
  • 10. Transmitted bytes
  • 11. Status

In Verbindung mit einer Configuration Management Database (CMDB) kann die Sammlung dieser Kennzahlen auf IT-Service-Ebene wertvolle Schlussfolgerungen erlauben, welche Dienste in welchen Zeiträumen zu langsam sind und dadurch das Business negativ beeinflussen. Entsprechend können in der CMDB die Service Level Agreements (Verfügbarkeit aber auch Performance SLA) hinterlegt werden, sodass für den Service Level Manager erkennbar wird, für welchen Service die SLAs eingehalten werden, und zwar auch unter dem Gesichtspunkt der Performance aus Anwenderperspektive.

Markterprobte Lösungen

Eine Lösung, die diese Prozesse bereits weitgehend unterstützt und eine quantitativ auswertbare Überwachung auf End-User-Ebene- abdeckt, ist die Kombination der auf „Nagios“ basierenden Überwachungslösung „Neteye“ mit der integrierten Netzwerkanalyse-Funktionen von „ntop“. Die Performance-Daten werden im zentralen Monitoring-System gesammelt.

Georg Kostner: "Neteye ist ein System Management auf Open-Source-Basis. Das Angebot ist im Laufe der letzten Jahre erweitert worden. Zentrale Bereiche wie Asset-, Inventory Management sind integriert, Capacity- und Service Management ebenfalls Teil der Offerte."
Georg Kostner: "Neteye ist ein System Management auf Open-Source-Basis. Das Angebot ist im Laufe der letzten Jahre erweitert worden. Zentrale Bereiche wie Asset-, Inventory Management sind integriert, Capacity- und Service Management ebenfalls Teil der Offerte."
(Bild: Würth-Phoenix)
Eine Datenaggregation zeigt, ob es bei der Nutzung der überwachten IT-Services zu Verschlechterungen bei den einzelnen Benutzern kommt. Das Besondere an diesem Ansatz ist die einfache Implementierung durch die Nutzung einer gesonderten Appliance mit einem vorinstallierten ntop-Paket als passiven Ermittler der Daten.

Die Integration der von Luca Deri entwickelten Probe Software mit Neteye ermöglicht es, durch intelligente Aggregationen zu erkennen, wo die Performance einzelner Services einwandfrei und wo sie mangelhaft ist. Dafür wird für jede Anwenderanfrage ein periodischer Überwachungsprozess des Netzwerkes auf Client-, Server- und Applikationsseite angestoßen. Engpässe werden sichtbar, indem die Abfrage regelmäßig mit einer automatisch ermittelten Mindestqualität abgeglichen wird.

Der Autor:

Georg Kostner ist Produkt-Manager der Open Source-Überwachungslösung Neteye beim IT-Dienstleister Würth Phoenix.

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