# PERF08-BP03 Identifizieren von Auswirkungen von Kompromissen auf Kunden und Effizienz
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 Ermitteln Sie beim Evaluieren von leistungsbezogenen Verbesserungen, welche gewählten Optionen sich auf Ihre Kunden und die Effizienz der Workloads auswirken. Wenn sich die Systemleistung beispielsweise bei Verwendung eines Schlüssel-Wert-Datenspeichers erhöht, sollten Sie unbedingt ermitteln, welche Auswirkungen sich bei einem dauerhaften Einsatz für die Kunden ergeben würden. 

 Identifizieren Sie anhand von Kennzahlen und Überwachung Bereiche Ihres Systems, die eine schlechte Leistung aufweisen. Stellen Sie fest, welche Verbesserungen möglich und welche Kompromisse damit verbunden sind und wie sich diese auf das System und das Benutzererlebnis auswirken. So lässt sich beispielsweise durch Caching von Daten die Leistung deutlich steigern. Es ist aber eine eindeutige Strategie erforderlich, mit der festgelegt wird, wie und wann Cache-Daten aktualisiert oder ungültig werden, um unerwünschtes Systemverhalten zu verhindern. 

 **Gängige Antimuster:** 
+  Sie gehen davon aus, dass alle Leistungsgewinne implementiert werden sollten, auch wenn es Kompromisse für die Implementierung gibt, z. B. Eventual Consistency. 
+  Änderungen an Workloads werden nur dann ausgewertet, wenn ein Leistungsproblem einen kritischen Punkt erreicht hat. 

 **Vorteile der Einführung dieser bewährten Methode:** Wenn Sie potenzielle leistungsbezogene Verbesserungen bewerten, müssen Sie entscheiden, ob die Kompromisse für die Änderungen mit den Workload-Anforderungen übereinstimmen. In einigen Fällen müssen Sie möglicherweise zusätzliche Kontrollen implementieren, um Kompromisse zu kompensieren. 

 **Risikostufe, wenn diese bewährte Methode nicht eingeführt wird:** Hoch 

## Implementierungsleitfaden
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 Ermitteln von Kompromissen: Identifizieren Sie anhand von Metriken und Überwachung die Bereiche Ihres Systems, die eine schlechte Leistung aufweisen. Bestimmen Sie, wie Verbesserungen vorgenommen werden können und wie Kompromisse sich auf das System und die Benutzererfahrung auswirken. So lässt sich beispielsweise durch Caching von Daten die Leistung deutlich steigern. Es ist aber eine eindeutige Strategie erforderlich, mit der festgelegt wird, wie und wann Cache-Daten aktualisiert oder ungültig werden, um unerwünschtes Systemverhalten zu verhindern. 

## Ressourcen
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 **Ähnliche Dokumente:** 
+  [In der Amazon Builders’ Library](https://aws.amazon.com/builders-library) 
+  [Quick-KPIs](https://docs.aws.amazon.com/quicksight/latest/user/kpi.html) 
+  [Amazon CloudWatch RUM](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/CloudWatch-RUM.html) 
+  [X-Ray-Dokumentation](https://docs.aws.amazon.com/xray/latest/devguide/aws-xray.html) 

 **Ähnliche Videos:** 
+  [Einführung in die Amazon Builders’ Library (DOP328)](https://www.youtube.com/watch?v=sKRdemSirDM) 
+  [Erstellen eines Überwachungsplans](https://www.youtube.com/watch?v=OMmiGETJpfU&ref=wellarchitected) 
+  [Optimize applications through Amazon CloudWatch RUM (Optimieren von Anwendungen mithilfe von CW RUM)](https://www.youtube.com/watch?v=NMaeujY9A9Y) 
+  [Demo von Amazon CloudWatch Synthetics](https://www.youtube.com/watch?v=hF3NM9j-u7I) 

 **Ähnliche Beispiele:** 
+  [Messen der Seitenladezeit mit Amazon CloudWatch Synthetics](https://github.com/aws-samples/amazon-cloudwatch-synthetics-page-performance) 
+  [Amazon CloudWatch RUM Web Client](https://github.com/aws-observability/aws-rum-web)