Gemeinsames APM-gesteuertes Leistungs- und Kapazitätsmanagement von Unternehmensanwendungen

Im Bereich der Unternehmensanwendungen setzen Organisationen in der Regel Standardsoftwarekomponenten von Drittanbietern ein, um Kosten zu sparen. Die Aktivitäten zur Überwachung der Anwendungsleistung (Application Performance Monitoring, APM) erzeugen daher ständig Protokolleinträge, die bis zu einem gewissen Grad vergleichbar sind und das Potenzial für eine wertvolle Zusammenarbeit innerhalb und über die Grenzen der Organisation hinaus bieten. Das Forschungsprojekt macht sich diese Tatsache zunutze und untersucht die Vergleichbarkeit und Anwendbarkeit von APM-Daten als Input für eine domänenspezifische Performance-Wissensbasis, die verschiedene Organisationen, die dieselben Standardsoftwarekomponenten verwenden, integriert. Daher zielt das Forschungsartefakt darauf ab, Entscheidungen des Kapazitätsmanagements und der Performance-Engineering-Aktivitäten zu unterstützen, die in frühen Entwurfsphasen von geplanten Unternehmensanwendungen und geplanten Anwendungsänderungen durchgeführt werden. So kann das Wissen, das bei der Bereitstellung bestehender Landschaften angewandt wurde, extrahiert und mit Hilfe datengesteuerter Techniken wie Optimierungsalgorithmen und Vorhersagemodellen auf neue Szenarien angewandt werden, was im Vergleich zum Stand der Technik Kosten und Zeit spart.

Shared APM-Driven Performance and Capacity Management of Enterprise Applications

In the domain of enterprise applications, organizations usually implement third-party standard software components in order to save costs. Hence, application performance monitoring (APM) activities constantly produce log entries that are comparable to a certain extent, holding the potential for valuable collaboration within and across organizational borders. Taking advantage of this fact, the research project investigates the comparability and applicability of APM data to serve as an input for a domain-specific performance knowledge base, which integrates different organizations that utilize the same standard software components. Therefore, the research artefact is aimed to support decisions of capacity management and performance engineering activities, carried out during early design phases of planned enterprise applications and planned application changes. Hence, knowledge that has been applied to deploy existing landscapes can be extracted and applied to new scenarios using data-driven techniques such as optimization algorithms and prediction models, saving costs and time compared to the state of the art.