Seminar OpenRelik – Performance und Skalierung

Das Seminar vermittelt eine messbasierte Methode zur Leistungsanalyse und Skalierung von OpenRelik. Untersucht werden API, Datenbank, Broker und Warteschlangen, Worker-Parallelität, CPU- und Speicherprofile, Datei-I/O, Storage-Latenz sowie kontrollierte horizontale und vertikale Maßnahmen.

Inhaltsübersicht

1. Zielsetzung und Kompetenzziele
2. Zielgruppe und Voraussetzungen
3. Didaktischer Aufbau
4. Seminarinhalte mit schrittweisen Praxisaufträgen
5. Praxisübungen
6. Methodik

Zielsetzung

Das Seminar verbindet fachliche Einordnung, geführte Demonstrationen und eigenständige Arbeit am System. Jeder Themenblock führt von der Planung über die kontrollierte Ausführung bis zur Prüfung und Dokumentation. Damit entstehen nicht nur Bedienkenntnisse, sondern reproduzierbare Arbeitsweisen für den Einsatz im DFIR-Umfeld.

Kompetenzziele

• repräsentative Lastmodelle und belastbare Performance-Baselines erstellen
• Engpässe in API, Queue, Worker, Datenbank und Storage differenzieren
• Parallelität und Ressourcen anhand von Messdaten optimieren
• Skalierungsmaßnahmen mit Kapazitäts-, Stabilitäts- und Kostenwirkung bewerten

Zielgruppe

Plattformadministratoren, SRE-, DevOps- und Infrastrukturteams sowie technische Architekten mit Verantwortung für Kapazität und Performance.

Voraussetzungen

Solide Kenntnisse von Linux, Docker, Datenbanken und Monitoring. Die OpenRelik-Architektur sollte bekannt sein.

Didaktischer Aufbau

Zwei Tage sind erforderlich, um zunächst reproduzierbare Lastfälle und Baselines aufzubauen und anschließend Engpässe isoliert zu messen, Maßnahmen zu testen und Nebenwirkungen in einem zweiten Durchlauf zu bewerten. Die Lernabschnitte bauen aufeinander auf; nach jeder Demonstration folgt eine angeleitete Umsetzung, anschließend eine eigenständige Prüfung anhand definierter Qualitätskriterien. Fehlerbilder und Grenzfälle werden bewusst einbezogen, damit Entscheidungen im späteren Betrieb nachvollziehbar bleiben.

Seminarinhalte

Modul 1: Lastmodell und Messplan

Ohne repräsentative Artefakte und klare Messgrößen führen Lasttests zu falschen Optimierungen.

1. Schritt 1: Nutzer-, Datei-, Workflow- und Workerprofile aus dem Zielbetrieb ableiten.
2. Schritt 2: Normal-, Spitzen- und Grenzlast mit reproduzierbaren Eingaben definieren.
3. Schritt 3: Latenz, Durchsatz, Queue-Wartezeit, Fehler und Ressourcenverbrauch als Messgrößen festlegen.

Praxisauftrag: Erstellung eines Lasttestplans mit Akzeptanzkriterien.

Modul 2: Baseline und kontrollierter Test

Eine unveränderte Ausgangsmessung bildet die Grundlage für jede Optimierung.

1. Schritt 1: Testumgebung, Versionen, Parameter und Hintergrundlast dokumentieren.
2. Schritt 2: Mehrere Läufe durchführen und Aufwärm-, Ausreißer- und Cachingeffekte erkennen.
3. Schritt 3: Median, Perzentile, Durchsatz und Fehlerverteilung in einer Baseline festhalten.

Praxisauftrag: Durchführung und Auswertung eines reproduzierbaren Basistests.

Modul 3: Queue und Worker-Parallelität

Zu geringe Parallelität erzeugt Wartezeiten, zu hohe Parallelität führt zu Ressourcenwettbewerb und Instabilität.

1. Schritt 1: Ankunftsrate, Queue-Länge und Bearbeitungszeit gemeinsam auswerten.
2. Schritt 2: Worker-Konkurrenz und Queue-Zuordnung je Taskprofil variieren.
3. Schritt 3: Sweet Spot anhand von Durchsatz, Latenz und Fehlern bestimmen.

Praxisauftrag: Stufenweiser Parallelitätstest mit CPU- und I/O-lastigen Workern.

Modul 4: Datenbank, API und Broker

Steuerungs- und Metadatenpfade können unabhängig von der eigentlichen Analyse zum Engpass werden.

1. Schritt 1: API-Latenzen nach Endpunkt und Lasttyp aufschlüsseln.
2. Schritt 2: Datenbankverbindungen, langsame Operationen und Sperrhinweise beobachten.
3. Schritt 3: Broker-Durchsatz, Verbindungsstabilität und Taskzustellung prüfen.

Praxisauftrag: Diagnose eines künstlich erzeugten Steuerungsebenen-Engpasses.

Modul 5: Storage und Datei-I/O

Große Artefakte und viele kleine Ergebnisdateien erzeugen unterschiedliche I/O-Muster.

1. Schritt 1: Lesen, Schreiben, Metadatenzugriff und temporäre Dateien getrennt messen.
2. Schritt 2: Lokale, Netzwerk- und mehrstufige Speicherpfade vergleichen.
3. Schritt 3: Caching, Parallelität und Datenplatzierung kontrolliert anpassen.

Praxisauftrag: Vergleichstest zweier Storage-Layouts.

Modul 6: Skalierungsentscheidung und Kapazitätsmodell

Skalierung wird nach Engpass, Betriebsrisiko, Wachstum und Kosten entschieden.

1. Schritt 1: Vertikale und horizontale Maßnahmen je Komponente bewerten.
2. Schritt 2: Kapazitätsreserve, saisonale Spitzen und Wachstumsannahmen dokumentieren.
3. Schritt 3: Änderung schrittweise einführen, erneut messen und Rollback-Kriterium festlegen.

Praxisauftrag: Erstellung einer priorisierten Skalierungsroadmap.

Praxisübungen

• Aufbau eines repräsentativen Lastmodells und einer Baseline
• Messreihen zu Worker-Parallelität, Steuerungsebene und Storage
• Ableitung eines Kapazitätsmodells mit priorisierten Skalierungsmaßnahmen

Methodik

Kurze Fachimpulse werden unmittelbar mit Live-Demonstrationen, geführten Konfigurations- und Analyseschritten, eigenständigen Laboraufgaben sowie strukturierten Reviews verbunden. Für jede Übung werden Ausgangslage, Arbeitsschritte, erwartete Kontrollpunkte und typische Fehlerbilder festgelegt. Die verwendeten Beispiele sind so aufgebaut, dass sie als Vorlage für interne Standards, Checklisten und Testfälle weiterverwendet werden können.