Seminar Genymotion Self-hosted / Device Image – Performance, Kapazitätsplanung und Skalierung

Startzeit, Interaktionslatenz, Testdurchsatz und Stabilität hängen von Geräteprofil, Architektur, Compute, Speicher, Netzwerk und Parallelität ab. Das Seminar entwickelt ein Messmodell, führt reproduzierbare Benchmarks durch und leitet Kapazitäts- sowie Skalierungsregeln ab.

Seminarziel

Lastprofile können gemessen, Engpässe isoliert und Ressourcenklassen mit belastbaren Sollwerten dimensioniert werden. Aus Messdaten entstehen Kapazitätsmodell, Reservekonzept, Skalierungsplan und technische Akzeptanzgrenzen.

Inhaltsübersicht

1. 1. Leistungsziele und Messgrößen
2. 2. Reproduzierbare Baseline
3. 3. Compute- und Speicherprofil
4. 4. Netzwerk- und Streaming-Performance
5. 5. ARM64- und x86_64-Vergleich
6. 6. Parallelität und Sättigung
7. 7. Warteschlangen- und Kapazitätsmodell
8. 8. Skalierungs- und Ausfalltest
9. 9. Kapazitätsplan und Optimierungsbacklog
10. Praxisprojekt und Übungen
11. Zielgruppe und Voraussetzungen
12. Didaktik und Arbeitsweise

Fachliche Einordnung

Der Themenblock ist als eigenständiger Qualifizierungsbaustein für produktionsnahe Android-Test- und Betriebsumgebungen abgegrenzt. Konfigurationen werden nicht nur demonstriert, sondern mit Sollwerten, Negativtests, Rücksetzschritten und dokumentierten Prüfpunkten abgesichert. Dadurch bleiben die erarbeiteten Abläufe auf Self-hosted- und Device-Image-Szenarien übertragbar.

Seminarinhalte

1. Leistungsziele und Messgrößen

Technische Messwerte werden mit Nutzer- und Pipelinezielen verbunden.

1. Schritt 1: Anwendungsfälle in interaktiv, automatisiert, medienintensiv und sicherheitsorientiert einteilen.
2. Schritt 2: Zielwerte für Bootzeit, Eingabelatenz, Bildrate, Testdauer und Fehlerquote festlegen.
3. Schritt 3: Messpunkte, Stichprobengröße und zulässige Streuung definieren.
4. Schritt 4: Abnahmegrenzen und Eskalationsschwellen in einem Messblatt dokumentieren.

2. Reproduzierbare Baseline

Eine kontrollierte Ausgangsmessung trennt Plattformverhalten von Last- und Konfigurationseffekten.

1. Schritt 1: Image, Android-Version, Architektur, Profil und Infrastrukturversion fixieren.
2. Schritt 2: Hintergrundlast und nicht benötigte Dienste minimieren.
3. Schritt 3: Mehrere identische Läufe mit Aufwärmphase ausführen.
4. Schritt 4: Median, Streuung und Ausreißer dokumentieren und Baseline freigeben.

3. Compute- und Speicherprofil

CPU, Arbeitsspeicher und Datenträger werden auf den tatsächlichen Nutzungstyp abgestimmt.

1. Schritt 1: CPU-Auslastung, Scheduling, Speicherdruck und I/O-Latenz während eines Referenzlaufs erfassen.
2. Schritt 2: Ressourcen jeweils einzeln erhöhen oder begrenzen.
3. Schritt 3: Wirkung auf Boot, Installation, App-Lauf und Testdauer messen.
4. Schritt 4: Kleinste Profilklasse bestimmen, die alle Akzeptanzgrenzen erfüllt.

4. Netzwerk- und Streaming-Performance

Weboberfläche und Medienpfad werden unabhängig von Android-Rechenleistung bewertet.

1. Schritt 1: Latenz, Paketverlust, Bandbreite und Pfad über Direktverbindung oder Relay erfassen.
2. Schritt 2: Interaktive Sitzung mit standardisierter Eingabe und Bildschirmaktivität ausführen.
3. Schritt 3: Netzbedingungen kontrolliert verschlechtern und Wirkung messen.
4. Schritt 4: Netzanforderungen und Fallback-Grenzen für jede Serviceklasse festlegen.

5. ARM64- und x86_64-Vergleich

Architekturentscheidungen werden mit identischen Workloads und Kostenindikatoren abgesichert.

1. Schritt 1: Funktionsgleichen Geräte- und App-Stand auf beiden Architekturen bereitstellen.
2. Schritt 2: Boot, Installation, native Bibliotheken, Testdauer und Ressourcenverbrauch messen.
3. Schritt 3: Kompatibilitätsabweichungen von reinen Leistungsabweichungen trennen.
4. Schritt 4: Architekturregel je Anwendungs- und Testklasse ableiten.

6. Parallelität und Sättigung

Die maximale stabile Gerätezahl wird stufenweise und ohne Vermischung von Fehlerursachen ermittelt.

1. Schritt 1: Laststufen und Haltezeiten von niedriger bis erwarteter Spitzenlast definieren.
2. Schritt 2: Geräte in kontrollierten Wellen starten und identische Workloads ausführen.
3. Schritt 3: Wartezeiten, Fehler, Ressourcen und Testdurchsatz je Stufe erfassen.
4. Schritt 4: Sättigungspunkt, sichere Dauerlast und kurzfristige Burst-Grenze bestimmen.

7. Warteschlangen- und Kapazitätsmodell

Bedarf, Laufzeit und Parallelität werden in ein planbares Mengenmodell überführt.

1. Schritt 1: Ankunftsrate, mittlere Laufzeit, Spitzenfaktor und Serviceklassen aus Nutzungsdaten erfassen.
2. Schritt 2: Benötigte gleichzeitige Geräte für Zielwartezeit berechnen.
3. Schritt 3: Reserve für Wartung, Fehler und ungeplante Spitzen ergänzen.
4. Schritt 4: Modell mit historischen oder simulierten Lastdaten plausibilisieren.

8. Skalierungs- und Ausfalltest

Skalierung wird nicht nur auf Menge, sondern auch auf Fehlerverhalten geprüft.

1. Schritt 1: Scale-out- und Scale-in-Auslöser sowie Mindesthaltezeiten definieren.
2. Schritt 2: Neue Kapazität unter Last hinzufügen und Zuteilungszeit messen.
3. Schritt 3: Ausfall eines Geräts oder Infrastrukturanteils simulieren.
4. Schritt 4: Verlagerung, Ersatzbereitstellung und Wiederherstellungszeit bewerten.

9. Kapazitätsplan und Optimierungsbacklog

Messdaten werden in konkrete Beschaffungs-, Konfigurations- und Betriebsentscheidungen überführt.

1. Schritt 1: Serviceklassen, Zielkapazität, Reserve und Wachstumsannahme zusammenführen.
2. Schritt 2: Engpässe nach Wirkung, Häufigkeit und Behebbarkeit priorisieren.
3. Schritt 3: Quick Wins, Konfigurationsänderungen und strukturelle Maßnahmen trennen.
4. Schritt 4: Kapazitätsplan mit Überprüfungsintervall, Eigentümer und Triggerwerten freigeben.

Praxisprojekt und Übungen

Die Übungen verwenden einen zusammenhängenden Laborfall. Jeder Arbeitsauftrag enthält Ausgangslage, Sollzustand, Durchführung, Prüfpunkte und eine kontrollierte Bereinigung. Fehlerfälle werden bewusst eingebaut, damit Diagnose und Rückfall nicht erst im Produktivbetrieb erprobt werden.

1. Übung 1: Ein Benchmarkplan mit Baseline, Akzeptanzgrenzen und reproduzierbaren Messläufen wird umgesetzt.
2. Übung 2: ARM64- und x86_64-Geräte sowie mehrere Ressourcenklassen werden vergleichend bewertet.
3. Übung 3: Ein Sättigungs- und Ausfalltest liefert die Grundlage für einen Kapazitäts- und Skalierungsplan.

Zielgruppe und Voraussetzungen

Zielgruppe: Plattformarchitektur, Performance Engineering, Site Reliability Engineering, DevOps und Testarchitektur.

Voraussetzungen: Kenntnisse zu Systemressourcen, Netzwerken und Testautomatisierung; grundlegende Statistikkenntnisse sind hilfreich.

Didaktik und Arbeitsweise

Kurze Fachimpulse werden unmittelbar durch Demonstrationen, strukturierte Konfigurationsschritte, Praxisübungen und kontrollierte Fehlerfälle vertieft. Für jeden wesentlichen Ablauf entstehen wiederverwendbare Checklisten, Konfigurationsnachweise oder Runbooks. Die Bearbeitung erfolgt ohne undokumentierte Sonderkonfigurationen und endet jeweils mit einer technischen Validierung des erreichten Zustands.