IBM Instana Observability reduziert Compute‑Kosten um 30 % mit AWS‑gestütztem Monitoring in großem Maßstab

Instana unterstützt Unternehmen bei der Überwachung von Anwendungen und bietet Anomalieerkennung, Überwachung des Benutzererlebnisses und automatische Verfolgung der Anwendungsleistung. Das Beobachtbarkeitstool hilft Kunden dabei, ihre Daten zu verstehen und durch zeitnahe Warnmeldungen schnell auf potenzielle Probleme zu reagieren. „Wir sammeln nahezu in Echtzeit Informationen über alles, was unsere Kunden bereitgestellt haben, streamen diese an ein Backendsystem, das alle Beziehungen und Daten auswertet, und bieten ihnen eine vollständige Visualisierung, um Probleme sofort nach ihrem Auftreten oder in manchen Fällen sogar schon im Voraus aufzudecken“, sagt Chris Bailey, Chief Technology Officer bei Instana.

Die wichtigsten Bereiche, in denen das Unternehmen Verbesserungen erzielen wollte, waren Skalierbarkeit und Kosteneffizienz. Dies sind entscheidende Aspekte aller Software-as-a-Service-Produkte, die nahtlos skaliert werden müssen, um der wachsenden Nachfrage gerecht zu werden und gleichzeitig die Kosten nachhaltig zu halten. Instana führte bereits containerisierte Workloads auf Amazon Elastic Kubernetes Service (Amazon EKS) aus, mit denen Unternehmen Kubernetes starten, ausführen und skalieren können, ohne sich um die Cluster-Verwaltung kümmern zu müssen. Somit können betriebliche Effizienz, eine schnellere Anwendungsbereitstellung und kürzere Reaktionszeiten ohne manuelle Eingriffe erzielt werden. Darüber hinaus nutzt das Unternehmen ClickHouse, ein Open-Source-Managementsystem für spaltenbasierte Datenbanken, das Graviton bereits früh eingeführt hat, für Analytik und Berichterstellung. „Wir müssen die schiere Menge an Daten, mit denen wir zu tun haben, und unsere große Anzahl an Kunden mit der Größe unserer Backendregionen unterstützen“, sagt Bailey.

Nachdem Instana Möglichkeiten zur Optimierung seiner Workloads mit Arm und Graviton untersucht hatte, begann das Unternehmen mit der Nutzung von Graviton3 basierten Amazon-EC2-Instances. Insbesondere nutzte Instana Amazon-EC2-C7g-Instances, R7g-Instances und M7g-Instances, die jeweils für rechenintensive, speicherintensive und allgemeine Workloads optimiert sind, um ihre Workloadeffizienz um 35 Prozent zu steigern und die Kosten um 18 Prozent zu senken.

Zu diesem Zeitpunkt wollte Instana die Reaktionsfähigkeit und Kosteneffizienz weiter verbessern. „Bei der Leistung geht es nicht nur um den Durchsatz, sondern um den Durchsatz mit dem geringsten Ressourcenverbrauch, denn jeder Dollar, der für die Infrastruktur ausgegeben wird, schmälert die Gewinnspanne“, sagt Bailey. Um auf dem Software-as-a-Service-Markt wettbewerbsfähig zu bleiben, muss man seinen Kunden einen Service zu den niedrigsten nachhaltigen Kosten anbieten. Instana begann mit der Umsetzung dieses Ziels, indem es Graviton4 basierte Instances einführte, die eine noch bessere Leistung und Effizienz als Graviton3-basierte Instances bieten. In nur 4 Monaten migrierte das Team einen Großteil der vorhandenen Rechenworkloads für sein Beobachtbarkeitstool auf Graviton4. Es wird Graviton auch für alle neuen Workloads auf Amazon EC2 und Amazon EKS einsetzen.

Mit seiner vollständig containerisierten Architektur, die auf skalierbaren Graviton4 basierten Amazon-EC2-Instances ausgeführt wird, bietet Instana eine Streaming Analytiklösung nahezu in Echtzeit, die sich dynamisch skalieren lässt, um der Nachfrage gerecht zu werden und Nutzungsspitzen zu bewältigen. Darüber hinaus bedeutet die Effizienz von Graviton, dass Instana auch bei wachsender Akzeptanz ein nachhaltiges Preis-Leistungs-Verhältnis aufrechterhalten kann. „Wir haben unsere Kosten pro Geschäftseinheit um etwa ein Drittel gesenkt und gleichzeitig unsere Regionen aufgrund des Wachstums unseres Kundenstamms erweitert“, sagt Bailey.

Durch die Migration von Graviton3- zu Graviton4 basierten Instances konnte Instana die Effizienz für dieselben Echtzeit-Analytik-Workloads in großen Datenspeichern weiter verbessern und die CPU Auslastung um weitere 35–40 Prozent senken. Dadurch verfügt das Unternehmen über mehr Spielraum, um gelegentlich große Datenverkehrsspitzen zu bewältigen, was die Resilienz und Kapazität verbessert. Darüber hinaus kann Instana die Größe einiger seiner Datenspeicher Cluster reduzieren und so die Kosten um bis zu 40 Prozent senken.

Als Instana Graviton4 basierte Instances implementierte, richtete das Unternehmen auch ein Benchmarking für jede Codeänderung ein, um die Lösungseffizienz messen zu können. „Wir führen Belastungstests für alle unsere Systeme durch, um Engpässe zu identifizieren, und führen Regressionstests in unserer gesamten AWS Umgebung durch, bevor wir Änderungen an unsere Kunden weitergeben“, sagt Bailey. Das Unternehmen verwendet eine Kombination aus Tests mit festem Workload und Sättigungstests, damit seine Ingenieure die genauen Grenzen seiner Skalierbarkeit verstehen. Bei einem Sättigungstest erhöht Instana einfach die Belastung, bis das System seine Grenze erreicht. Der Test mit festem Workload hingegen verwendet eine bestimmte Anzahl simulierter Transaktionen, Maschinen und Kunden, um die Effizienz zu testen.

Das Unternehmen wurde während der gesamten Implementierung von Graviton vom AWS Team unterstützt. „Die AWS Solution Architects, mit denen wir kommuniziert haben, haben viel Zeit und Mühe investiert, um zu verstehen, was wir bereitgestellt haben und wie es funktioniert, damit sie uns bestmöglich beraten konnten“, sagt Bailey. „Sie haben uns genauso viele Informationen gegeben, wie wir ihnen Fragen gestellt haben.“ Insgesamt wird das Unternehmen wachsen und skalieren und gleichzeitig mit seinem Beobachtbarkeitstool schnelle und zuverlässige Leistung erzielen.

Instana hat durch die Verwendung von Graviton basierten Amazon-EC2-Instances die Leistung, Reaktionsfähigkeit und Kosteneffizienz verbessert. „Wir sind nicht nur in Bezug auf die Datenverarbeitung wesentlich effizienter, sondern können dank der Graviton4 basierten Instances auch Abfragen schneller ausführen als zuvor“, sagt Bailey.

Als die Hälfte seiner geplanten Workloads auf Graviton läuft, plant das Unternehmen, die Einführung dieser Instances fortzusetzen, um sein Beobachtbarkeitstool weiter zu verbessern. „Das war für uns eine sehr erfolgreiche Geschichte, und wir haben vor, Graviton basierte Instances für 100 Prozent unserer Workloads einzusetzen“, sagt Bailey. „Wenn Sie AWS verwenden, sollten Sie die Verwendung von Graviton basierten Instances in Betracht ziehen.“