Warum Atlassian in 10 Jahren ein +50 Milliarden-Unternehmen sein wird
Mit der Übernahme von Trello baut Atlassian seine Potentiale weiter aus. Die geschickte Akquisition des Softwareunternehmens lässt einen...
3 Min. Lesezeit
DEMICON : Sep 1, 2019 12:00:00 AM
Jeder Hausbesitzer kann Ihnen bestätigen, dass die physischen Komponenten eines Gebäudes nicht ewig halten - es ist nur eine Frage der Zeit, bis ein neues Dach benötigt wird. Erschwerend kommt hinzu, dass sich ständig neue Technologien, von Haussicherheitssystemen bis hin zu umweltfreundlichen Energieoptionen, entwickeln. So wie sich neue Käufer über die zu installierende Geschirrspülmaschine informieren, müssen erfahrene Besitzer diese Komponenten ständig neu bewerten, um festzustellen, wann es Zeit für ein Upgrade ist.
Unternehmen stehen vor ähnlichen Herausforderungen, wenn sie eine Infrastruktur für die Implementierung ihrer Software wählen. Viele der Kunden von Atlassian ringen mit dieser Entscheidung, nicht nur beim Upgrade von Server auf Data Center, sondern auch im Rahmen der laufenden Verwaltung ihrer Data Center Instanz. Es ist keine triviale Aufgabe, ganz gleich, wie groß ein Unternehmen ist. Viele Benutzer fragen sich, ob sie neue Komponenten kaufen müssen oder ob sie mit ihrer bestehenden Infrastruktur auskommen können.
Atlassian hat eine Reihe von Leistungstests mit einer Vielzahl von Instanztypen für Jira Software, Confluence und Bitbucket durchgeführt, um Unternehmen bei der Planung zur Einrichtung und zum Wachstum ihrer Infrastruktur zu unterstützen. Diese Tests wurden entwickelt, um nützliche, datengesteuerte Empfehlungen für Bereitstellungsanwendungen und Database Nodes zu geben.
2018 veröffentlichte Atlassian Load Profile die den Nutzern helfen sollen, die Größe Ihrer Instanz besser zu verstehen, deren Wachstum zu planen, überhöhte Werte zu identifizieren oder die Größe der Instanz überschaubar zu halten.Das Verständnis des Load Profiles ist ein wichtiges Kriterium bei der Auswahl der Infrastruktur, nicht nur zur Inbetriebnahme, sondern auch für spätere Updates. Nu so können Stabilität und Leistung der Infrastruktur sicher aufrecht erhalten werden. Oftmals ist das Hinzufügen weiterer Nodes nicht die Lösung zur Leistungssteigerung, und manchmal sind auch noch kleinere Optimierungen an einer Instanz nicht die passende Maßnahme.
Großes Profil | XXL Profil | |
---|---|---|
Issues | 600.000 - 2 Mio. | > 2 Mio. |
Projekte | 800 - 2.500 | > 2.500 |
Nutzer | 10.000 - 100.000 | > 100.000 |
Custom Fields | 800 - 1.800 | > 1.800 |
Workflows | 200 - 600 | > 600 |
Gruppen | 10.000 - 50.000 | > 50.000 |
Kommentare | 1 Mio. - 4 Mio. | > 4 Mio. |
Permission Schemes | 100 - 400 | > 400 |
Issue Security Schemes | 200 - 800 | > 800 |
Profilgröße | Inhalt (alle Versionen) | Arbeitsplätze Gesamt | Lokale Nutzer |
Medium | 500.000 - 2,5 Mio. | 1.000 - 2.500 | 1.000 - 10.000 |
L | 2,5 Mio. - 10 Mio. | 2.500 - 5.000 | 10.000 - 100.000 |
XL | 10 Mio. - 25 Mio. | 5.000 - 50.000 | 100.000 - 250.000 |
Profilgröße | Repositorys | Aktive Nutzer | Pull-Anfragen |
L | 21.000 - 52.000 | 10.000 - 25.000 | 350.000 - 850.000 |
Jetzt wo Sie Ihr Load-Profil bzw. die Instanzgröße Ihres Produkts kennen, sollten Sie entscheiden, was für Ihr Unternehmen am wichtigsten ist. Atlassian hat in allen Tests verschiedene Hardwarekonfigurationen mit zwei oder mehr der folgenden Variablen verglichen: Kosten, Stabilität und Leistung.
Die Leistung basiert auf dem besten Apdex-Wert, unabhängig von den Kosten, während die Stabilität anhand der Fehlertoleranz gemessen wird. Die Kosten verdeutlichen die preiswerteste Lösung, die dennoch ein zufriedenstellendes Leistungsniveau bietet. Als Teil des Hardware-Auswahlprozesses ist es für Sie und Ihr Team wichtig zu verstehen, welche dieser Variablen Sie am ehesten anstreben.
Alle Tests wurden von Atlassian an einer Vielzahl von AWS compute-optimierten und universellen Instanzen durchgeführt, deren einzige Variable die Hardware war - die Konfiguration von Anwendungs- und Database-Nodes. Andere Parameter blieben unverändert, darunter Produktversion, Datensatz und Traffic. Dieser Ansatz garantierte, dass sich die Empfehlungen ausschließlich darauf konzentrierten, wie sich die Hardware auf Kosten, Stabilität und Leistung auswirkt.Für diejenigen unter Ihnen, die AWS nicht verwenden, können diese Ergebnisse immer noch als Bezugspunkt dienen. Wenn Sie die Software über einen anderen Cloud-Anbieter, wie Microsoft Azure, oder auf Bare Metal einsetzen, können Sie die tatsächlich verwendete Hardware einsehen und mit den Ihnen zur Verfügung stehenden Optionen vergleichen.Hinweis: Die Testumgebung enthielt keine Anwendungen oder benutzerdefinierten Integrationen mit konstantem Peak Load, was bei Ihrer Produktionsinstanz wahrscheinlich nicht der Fall ist.
Als nächstes werden Sie diese Ergebnisse nutzen, um die richtige Infrastruktur auszuwählen. Jedes Unternehmen hat eine andere Konfiguration - verschiedene Datensätze, Anwendungen, Datenverkehr, Konfigurationen und andere Variablen, die sich auf Ihre Entscheidung auswirken können. Die von Atlassian veröffentlichten Ergebnisse geben jedoch einen Anhaltspunkt und helfen Ihnen zu verstehen, wie sich die Hardwareanforderungen mit zunehmendem Wachstum ändern können.Betrachten Sie zum Beispiel die Resultate für einen großen Datensatz in Confluence. Wie Sie unten sehen können, führten weniger, leistungsfähigere Nodes zu der besten Performance bei geringerer Ausfallsicherheit, während eine größere Anzahl kleinerer Nodes zu einer relativ starken Performance (nicht die Beste) führte, welche widerum preiswerter und robuster war.
Empfehlung | Application Nodes | Database Nodes | Kosten/h | Apdex bei Confluence 6.13 | Apdex bei Confluence 6.14 |
Performance | C5.4xlarge x 2 | Db.m4.2xlarge | 2.09 | 0.852 | 0.874 |
Stabilität | C5.2xlarge x 4 | Db.m4.xlarge | 1.72 | 0.817 | 0.837 |
Kosteneffizienz | C5.2xlarge x 3 | Db.m4.xlarge | 1.38 | 0.820 | 0.834 |
Empfehlungen für große Confluence-InstanzenHinweis: Diese Ergebnisse sollten nur als Referenz verwendet werden.Apdex-Ergebnisse können möglicherweise nicht erreicht werden, abhängig von der Umgebung und anderen Faktoren.
Aktuelle Apdex-Benchmarks aus Testergebnissen von Anwendungs Nodes.
Autorin: Maggie Roney, Product Marketer, Atlassian
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