Seminar Longhorn Performance, Sizing und Kapazitätsplanung

Speicherleistung lässt sich nur im Zusammenhang mit Workload, Replikation, Datenträgern, CPU und Netzwerk belastbar bewerten.

Die Schulung entwickelt ein messbares Sizing-Modell für Longhorn. Benchmarking, Instance-Manager-Ressourcen, Data Locality, Rebuild-Last und Kapazitätswachstum werden praktisch untersucht und in eine Referenzarchitektur überführt.

Inhaltsübersicht

1. Anforderungsprofil erstellen
2. Referenzarchitektur dimensionieren
3. Replikation und Datenlokalität
4. Instance Manager Ressourcen
5. Benchmark durchführen
6. Rebuild- und Backup-Last
7. Kapazität planen
8. Sizing dokumentieren

Zielsetzung

Die Schulung verfolgt folgende fachliche und betriebliche Ziele:

• Workloads nach I/O-Profil, Verfügbarkeit und Wachstum klassifizieren.
• Knoten, Datenträger, Netzwerk und Replikation belastbar dimensionieren.
• Benchmarks reproduzierbar durchführen und korrekt interpretieren.
• Reserven für Betrieb, Rebuild, Backup und Wachstum planen.

Lernmodule und praktische Übungen

1. Anforderungsprofil erstellen

Messbare Ziele ersetzen pauschale Performanceaussagen.

1. Schritt 1: IOPS, Durchsatz, Latenz, Blockgröße und Parallelität erfassen.
2. Schritt 2: Lese-/Schreibverhältnis und Synchronitätsanforderungen bestimmen.
3. Schritt 3: Verfügbarkeit, RPO und RTO als Randbedingungen aufnehmen.
4. Schritt 4: Wachstum und Lastspitzen in ein Profil überführen.

2. Referenzarchitektur dimensionieren

Hardware- und Clusterdesign werden aus dem Lastprofil abgeleitet.

1. Schritt 1: Anzahl und Rolle der Storage-Knoten festlegen.
2. Schritt 2: Datenträgertyp, Controller und Dateisystem bewerten.
3. Schritt 3: Netzbandbreite aus Replikation, Rebuild und Backup ableiten.
4. Schritt 4: CPU- und Arbeitsspeicherbedarf reservieren.

3. Replikation und Datenlokalität

Schutz und Leistung werden gemeinsam betrachtet.

1. Schritt 1: Replikatanzahl gegen Fehlertoleranz und Schreibaufwand abwägen.
2. Schritt 2: Data Locality für ausgewählte Workloads aktivieren.
3. Schritt 3: Latenz und Netzlast vor und nach der Änderung messen.
4. Schritt 4: Platzierungsregeln für verschiedene Datenträgerklassen ableiten.

4. Instance Manager Ressourcen

Zu geringe Reserven führen unter Last zu schwer deutbaren Engpässen.

1. Schritt 1: Aktuellen CPU-Verbrauch und Limits erfassen.
2. Schritt 2: Guaranteed Instance Manager CPU für V1 und V2 einordnen.
3. Schritt 3: Werte schrittweise erhöhen und Latenz vergleichen.
4. Schritt 4: Knotenspezifische Abweichungen dokumentieren.

5. Benchmark durchführen

Messungen werden mit kontrollierten Parametern und Vergleichswerten erstellt.

1. Schritt 1: Testvolume mit bekannten Einstellungen anlegen.
2. Schritt 2: Sequenzielle und zufällige I/O-Profile definieren.
3. Schritt 3: Warm-up, Laufzeit, Blockgröße und Queue Depth konstant halten.
4. Schritt 4: Ergebnisse mit CPU-, Netz- und Diskmetriken speichern.

6. Rebuild- und Backup-Last

Normalbetrieb und Schutzvorgänge konkurrieren um dieselben Ressourcen.

1. Schritt 1: Baseline ohne Hintergrundvorgänge messen.
2. Schritt 2: Replica-Rebuild und Backup kontrolliert parallel auslösen.
3. Schritt 3: Einfluss auf Latenz und Durchsatz erfassen.
4. Schritt 4: Parallelität, QoS und Zeitfenster anpassen.

7. Kapazität planen

Thin Provisioning ersetzt keine physische Reserve.

1. Schritt 1: Nutzdaten, Replikate, Snapshots, Backups und Reserve getrennt berechnen.
2. Schritt 2: Worst-Case-Bedarf bei Knotenverlust berücksichtigen.
3. Schritt 3: Warn-, Beschaffungs- und Abschaltschwellen festlegen.
4. Schritt 4: Wachstum mit Messdaten fortschreiben.

8. Sizing dokumentieren

Ein Referenzaufbau muss prüfbar und wiederholbar sein.

1. Schritt 1: Hardware, Versionen und Konfigurationen festhalten.
2. Schritt 2: Messwerte, Grenzen und ungeeignete Einsatzfälle dokumentieren.
3. Schritt 3: Skalierungsstufen und Auslösekriterien definieren.
4. Schritt 4: Abnahmecheckliste für neue Workloads erstellen.

Zielgruppe

Plattformarchitektur, Kubernetes- und Storage-Administration, Performance Engineering, Site Reliability Engineering und Kapazitätsmanagement.

Voraussetzungen

Praktische Longhorn- und Kubernetes-Erfahrung, Linux-Grundkenntnisse und Verständnis von IOPS, Durchsatz und Latenz.

Methodik

Die Inhalte werden durch fachliche Einordnung, Live-Demonstrationen, angeleitete Schrittfolgen und eigenständige Laborübungen vermittelt. Jeder Themenblock endet mit einer technischen Kontrolle anhand definierter Sollzustände.