Messung der Leistungseffizienz: Leitfaden zur Optimierung der Kosten pro Transaktion (CPT)

Die Optimierung der Cloud-Infrastruktur ist eine zweifache Herausforderung: Sicherstellen, dass Anwendungen die erforderlichen Performance-SLAs erfüllen, und gleichzeitig die Betriebskosten minimieren. In der AWS-Welt ist die Schlüsselmetrik, die diese beiden Ziele verbindet, die Kosten pro Transaktion (CPT). CPT ermöglicht es Engineering- und Finanzteams, die Infrastrukturausgaben direkt am Geschäftswert auszurichten.

Dieser Leitfaden führt Sie durch das Verständnis, die Berechnung und die aktive Optimierung Ihres CPT innerhalb des Amazon Web Services Ökosystems. Wir werden grundlegende Elemente wie die Dimensionierung von Ressourcen, Skalierungsstrategien und, entscheidend, wie langfristige finanzielle Verpflichtungen – wie Reserved Instances und Savings Plans – Ihre CPT-Effizienz drastisch verbessern können, untersuchen.

Verständnis der Metrik Kosten pro Transaktion (CPT)

Die Kosten pro Transaktion (CPT) quantifizieren die direkten finanziellen Kosten, die mit der Bereitstellung einer einzelnen Einheit messbarer Geschäftsaktivität verbunden sind. Diese Metrik ist entscheidend, da sie über die einfache Analyse der Stundenausgaben hinausgeht und die Infrastrukturauslastung direkt an umsatzgenerierende oder operative Ergebnisse knüpft.

Berechnung des CPT

Die grundlegende Formel für CPT ist einfach:

$$\text{CPT} = \frac{\text{Gesamte Infrastrukturkosten}}{\text{Gesamtzahl der bearbeiteten Transaktionen}}$$

Aufschlüsselung der Komponenten:

1. Gesamte Infrastrukturkosten: Dies umfasst alle relevanten AWS-Dienste, die zur Transaktion beitragen. Für eine typische Webanwendung könnten dies EC2-Rechenzeit, RDS-Datenbankkosten, Datenübertragungsgebühren und damit verbundene Gebühren für Elastic Load Balancing (ELB) sein.
2. Gesamtzahl der bearbeiteten Transaktionen: Diese muss basierend auf Ihrer Geschäftslogik klar definiert werden. Beispiele hierfür sind:
   • E-Commerce: Erfolgreiche Bestellungen.
   • API Gateway: Erfolgreich bearbeitete API-Aufrufe.
   • Datenverarbeitung: Erfolgreich verarbeitete Datensätze (Batches).

Beispielrechnung

Betrachten Sie eine Anwendung, die einen Monat lang läuft:

• Gesamtkosten für relevante AWS-Dienste: $1,500
• Gesamtzahl der erfolgreich verarbeiteten Transaktionen: 300,000

$$\text{CPT} = \frac{\$1,500}{300,000 \text{ Transaktionen}} = \$0.005 \text{ pro Transaktion}$$

Um den CPT zu senken, müssen Sie entweder den Zähler verringern (Kosten reduzieren) oder den Nenner erhöhen (mehr Last effizienter verarbeiten), während die Kosten stabil bleiben.

Phase 1: Optimierung des Kostenzählers (Ausgaben senken)

Die Leistungsoptimierung in AWS führt bei korrekter Durchführung zwangsläufig zu Kosteneinsparungen. Unter-Provisionierung führt zu schlechter Leistung, aber Über-Provisionierung führt zu verschwendeten Ausgaben. Das Ziel ist die optimale Dimensionierung (Right-Sizing).

1. Dimensionierung und Right-Sizing von EC2-Instances

Die Verwendung der richtigen Instance-Familie und -Größe wirkt sich direkt auf die Effizienz aus. Tools wie AWS Compute Optimizer können Auslastungsmetriken (CPU, Speicher) analysieren und besser geeignete Instance-Typen empfehlen (z. B. die Umstellung von einer m5.large auf eine t3.xlarge, wenn die Auslastung niedrig ist).

Umsetzbarer Tipp: Überprüfen Sie regelmäßig Instances mit hoher Auslastung, die häufig die 100%-CPU-Grenzen erreichen. Diese müssen möglicherweise hochskaliert oder zu einer für Rechenleistung optimierten Familie (C-Serie) migriert werden, um Bursts effizient zu bewältigen und so Transaktionsfehler und Wiederholungskosten zu vermeiden.

2. Nutzung von Auto Scaling für Elastizität

Auto Scaling Groups (ASGs) sind grundlegend, um die Kosten an die Nachfrage anzupassen. Sie stellen sicher, dass Sie nur für die Rechenkapazität bezahlen, die in diesem Moment benötigt wird.

Best Practice: Passen Sie Ihre Skalierungsrichtlinien (Target Tracking, Step Scaling) an, um schnell auf Laständerungen zu reagieren. Strengere Skalierungsrichtlinien minimieren die Zeit, in der Instances im Leerlauf laufen, während die Performance-Ziele weiterhin erreicht werden.

```bash

Beispiel für das Festlegen einer Target-Tracking-Richtlinie für eine ASG

aws autoscaling put-scaling-policy \n --policy-name "HighCPU-Tracking" \n --auto-scaling-group-name "MyWebAppASG" \n --policy-type TargetTrackingScaling \n --target-tracking-configuration '{
"TargetValue": 65.0