Seminar RisingWave – Performance-Tuning und Kapazitätsplanung

Leistung entsteht aus dem Zusammenspiel von Datenrate, SQL-Plan, Parallelität, Zustand, Speicher und Zielsystemen. Die Schulung ersetzt zufälliges Nachjustieren durch Messbaselines, isolierte Änderungen und reproduzierbare Lasttests.

Inhaltsverzeichnis

• Zielsetzung
• Zielgruppe
• Voraussetzungen
• Seminarinhalte
• Praxisübungen
• Methodik

Zielsetzung

• Lastprofil und messbare Leistungsziele vollständig erfassen
• SQL-Pläne, Operatoren und Zustandswachstum als Engpassquellen analysieren
• Parallelität, Ressourcen und Connector-Durchsatz gezielt abstimmen
• Kapazität für Wachstum, Spitzen und Ausfälle nachvollziehbar dimensionieren

Zielgruppe

Erfahrene Data Engineers, Performance Engineering, Plattformarchitektur, SRE, DevOps und technische Betriebsverantwortliche.

Voraussetzungen

Gute SQL-Kenntnisse, RisingWave-Architekturgrundlagen und Erfahrung mit Metriken sowie Lasttests.

Seminarinhalte

1. Schritt 1: Lastprofil und Ziele festlegen

   Eingangsrate, Ereignisgröße, Schlüsselverteilung, Zustandsvolumen, Abfragekonkurrenz, Latenz und Wachstum werden als messbare Baseline dokumentiert.

2. Schritt 2: Reproduzierbaren Lasttest aufbauen

   Testdaten, Ramp-up, Spitzenlast, Messfenster, Wiederholungen und Abbruchkriterien werden so definiert, dass Änderungen vergleichbar bleiben.

3. Schritt 3: SQL und Ausführungspläne analysieren

   Filter, Joins, Aggregationen, Verteilung und Operatorfolge werden auf unnötige Arbeit, Datenverschiebung und unbeschränkten Zustand untersucht.

4. Schritt 4: Datenmodell und Schlüssel optimieren

   Granularität, Kardinalität, Primärschlüssel, Voraggregation und Änderungssemantik werden hinsichtlich Zustandsgröße und Update-Kosten bewertet.

5. Schritt 5: Parallelität abstimmen

   Quellpartitionen, Compute-Parallelität, Fragmentverteilung und nachgelagerte Kapazität werden aufeinander ausgerichtet.

6. Schritt 6: Arbeitsspeicher und Zustand beobachten

   Speichernutzung, Cache-Verhalten, persistenter Zustand, Spill- oder Kompaktierungseffekte und Bereinigung werden über längere Lastphasen gemessen.

7. Schritt 7: Quellendurchsatz verbessern

   Batch-Größe, Partitionen, Netzwerk, Formatdekodierung und Eingangsrückstau werden isoliert von der eigentlichen SQL-Verarbeitung geprüft.

8. Schritt 8: Sink- und Zielengpässe lösen

   Zielkapazität, Commit-Latenz, Batch-Verhalten, Schlüsselkonflikte und Wiederholungen werden als möglicher dominanter Engpass untersucht.

9. Schritt 9: Serving-Abfragen optimieren

   Indexe, Filterselektivität, Projektion, gleichzeitige Nutzer, Connection Pooling und Ergebnisgröße werden für niedrige Abfragelatenz abgestimmt.

10. Schritt 10: Kapazität und Reserven planen

    Normallast, Spitzenlast, Wachstum, Wartung und Ausfall einer Ressourceneinheit werden in ein nachvollziehbares Kapazitätsmodell überführt.

11. Schritt 11: Änderungen kontrolliert freigeben

    Je Testlauf wird nur eine Variable geändert; Ergebnis, Nebenwirkung, Rückfall und produktive Beobachtung werden dokumentiert.

Praxisübungen

• Ein Lastprofil mit Latenz-, Durchsatz- und Zustandszielen erstellen
• Eine absichtlich ineffiziente Pipeline analysieren und schrittweise verbessern
• Parallelität und Quellpartitionen anhand von Messwerten abstimmen
• Ein Kapazitätsmodell für Normal-, Spitzen- und Ausfallbetrieb berechnen

Methodik

Alle Optimierungen folgen dem Zyklus Messen, Hypothese, Einzeländerung, Wiederholung und Dokumentation. Nicht reproduzierbare Verbesserungen gelten nicht als Ergebnis. Die gewählte Seminardauer beträgt 2 Tage. Zwei Tage sind erforderlich, weil eine belastbare Baseline, mehrere isolierte Optimierungszyklen und ein Kapazitätsmodell praktisch erstellt und gegeneinander validiert werden müssen.