# Verbesserungsprozess
Zur Verbesserung der Architektur gehört es, zu verstehen, was Sie haben und was Sie tun können, um Verbesserungen zu erzielen. Außerdem sollten Sie Zielbereiche für Verbesserungen auswählen, Verbesserungsmöglichkeiten testen, jene übernehmen, die sich dabei als erfolgreich erweisen, Ihren Erfolg quantifizieren und das weitergeben, was Sie gelernt haben, damit dies anderswo repliziert werden kann. Anschließend beginnt dieser Zyklus von neuem.
Zu den Zielen für Verbesserungen kann Folgendes gehören:
+ Beseitigung von Verschwendung, geringer Nutzung und ungenutzten oder ungenutzten Ressourcen
+ Maximierung des Werts der verbrauchten Ressourcen
**Anmerkung**
Nutzen Sie alle Ihnen zur Verfügung stehenden Ressourcen und erledigen Sie die gleiche Arbeit mit einem Minimum an Ressourcen.
Beseitigen Sie in den frühen Phasen der Optimierung zunächst Bereiche mit Verschwendung oder geringer Auslastung und gehen Sie dann zu gezielteren Optimierungen über, die Ihrer spezifischen Workload entsprechen.
Überwachen Sie die Auswirkungen auf den Ressourcenverbrauch im Zeitverlauf. Ermitteln Sie, wo akkumulierte Änderungen zu ineffizientem Ressourcenverbrauch oder zu deutlichen Anstiegen des Verbrauchs führen. Stellen Sie fest, welche Verbesserungen im Hinblick auf diese Änderungen beim Ressourcenverbrauch erforderlich sind, und implementieren Sie die von Ihnen priorisierten Verbesserungen.
Die folgenden Schritte sind als iterativer Prozess konzipiert, der auf Nachhaltigkeit ausgerichtete Verbesserungen für Cloud-Workloads evaluiert, priorisiert, testet und implementiert.
1. **Identifizieren von Verbesserungszielen:** Überprüfen Sie Ihre Workloads anhand der in diesem Dokument genannten bewährten Methoden für Nachhaltigkeit und ermitteln Sie Ziele für Verbesserungen.
1. **Bewerten spezifischer Verbesserungen:** Bewerten Sie ausgewählte Änderungen hinsichtlich potenzieller Verbesserungen, geplanter Kosten und Geschäftsrisiken.
1. **Priorisieren und Planen von Verbesserungen:** Setzen Sie Prioritäten für Änderungen, die die größten Verbesserungen bei geringsten Kosten und Risiken bieten, und erstellen Sie einen Plan für Tests und Implementierung.
1. **Testen und Validieren von Verbesserungen:** Implementieren Sie Änderungen in Testumgebungen, um deren Verbesserungspotenzial zu validieren.
1. **Bereitstellen von Änderungen für die Produktion:** Implementieren Sie Änderungen in Produktionsumgebungen.
1. **Messen von Ergebnissen und Wiederholen von Erfolgen:** Suchen Sie nach Möglichkeiten, Erfolge in allen Workloads zu wiederholen, und machen Sie Änderungen rückgängig, die zu inakzeptablen Ergebnissen geführt haben.
## Beispielszenario
Das folgende Beispielszenario wird später in diesem Dokument zur Veranschaulichung der einzelnen Schritte des Verbesserungsprozesses herangezogen.
Ihr Unternehmen hat einen Workload, der komplexe Bildmanipulationen an EC2 Amazon-Instances durchführt und die modifizierten und ursprünglichen Dateien für den Benutzerzugriff speichert. Die Verarbeitungsaktivitäten sind CPU intensiv und die Ausgabedateien sind extrem groß.
# Identifizieren von Verbesserungszielen
Lernen Sie die bewährten Methoden kennen, mit denen Sie Ihre Nachhaltigkeitsziele erreichen können. Ausführliche Beschreibungen dieser [bewährten Methoden](best-practices-for-sustainability-in-the-cloud.md) und Empfehlungen für Verbesserungen finden Sie weiter unten in diesem Dokument.
Überprüfen Sie Ihre Workloads und die verwendeten Ressourcen. Identifizieren Sie *kritische Punkte*, wie z. B. große Bereitstellungen und häufig genutzte Ressourcen. Untersuchen Sie diese kritischen Punkte auf Möglichkeiten zur Verbesserung der effektiven Nutzung Ihrer Ressourcen und zur Verringerung der Gesamtressourcen, die zum Erreichen Ihrer Geschäftsergebnisse erforderlich sind.
Überprüfen Sie Ihre Workload anhand bewährter Methoden und ermitteln Sie Verbesserungsmöglichkeiten.
Indem Sie diesen Schritt auf das [Beispielszenario](improvement-process.md#example-scenario) anwenden, identifizieren Sie die folgenden bewährten Methoden als mögliche Ziele für Verbesserungen:
+ Verwenden der geringstmöglichen Menge an Hardware zur Erfüllung Ihrer Anforderungen
+ Verwenden von Technologien, die Ihre Datenzugriffs- und Speichermuster am besten unterstützen
## Ressourcen
+ [Optimieren Sie Ihre AWS Infrastruktur im Hinblick auf Nachhaltigkeit, Teil I: Datenverarbeitung](https://aws.amazon.com/blogs/architecture/optimizing-your-aws-infrastructure-for-sustainability-part-i-compute/)
+ [Optimierung Ihrer AWS Infrastruktur im Hinblick auf Nachhaltigkeit, Teil II: Speicher](https://aws.amazon.com/blogs/architecture/optimizing-your-aws-infrastructure-for-sustainability-part-ii-storage/)
+ [Optimieren Sie Ihre AWS Infrastruktur im Hinblick auf Nachhaltigkeit, TeilIII: Netzwerke](https://aws.amazon.com/blogs/architecture/optimizing-your-aws-infrastructure-for-sustainability-part-iii-networking/)
# Bewerten spezifischer Verbesserungen
Machen Sie sich mit den Ressourcen vertraut, die Ihre Workload für die Durchführung einer Arbeitseinheit vorsieht. Bewerten Sie potenzielle Verbesserungen und schätzen Sie ihre möglichen Auswirkungen, die Kosten für die Implementierung und die damit verbundenen Risiken ab.
Um die Verbesserungen im Laufe der Zeit messen zu können, sollten Sie sich zunächst darüber im Klaren sein, was Sie bereitgestellt haben AWS und wie diese Ressourcen verbraucht werden.
Verschaffen Sie sich zunächst einen vollständigen Überblick über Ihre AWS Nutzung und nutzen Sie AWS Kosten- und Nutzungsberichte, um Schwachstellen zu identifizieren. Verwenden Sie diesen [AWS -Beispielcode](https://github.com/aws-samples/aws-usage-queries), um Sie bei der Überprüfung und Analyse Ihres Berichts mithilfe von Amazon Athena zu unterstützen.
## Proxy-Metriken
Wenn Sie bestimmte Änderungen bewerten, müssen Sie auch beurteilen, welche Metriken die Auswirkungen dieser Änderung auf die zugehörige Ressource am besten quantifizieren. Diese Metriken werden als *Proxy-Metriken* bezeichnet. Wählen Sie Proxy-Metriken, die die Art der Verbesserung, die Sie bewerten, und die Ressourcen, auf die die Verbesserung abzielt, am besten widerspiegeln. Diese Metriken können sich im Laufe der Zeit weiterentwickeln.
Zu den Ressourcen, die zur Unterstützung Ihrer Workload bereitgestellt werden, gehören Datenverarbeitungs-, Speicher- und Netzwerkressourcen. Bewerten Sie die bereitgestellten Ressourcen anhand Ihrer Proxy-Metriken, um zu sehen, wie diese Ressourcen verbraucht werden.
Verwenden Sie Ihre Proxy-Metriken, um die Ressourcen zu messen, die zur Erreichung der Geschäftsergebnisse bereitgestellt werden.
| **Ressource** | **Beispiele für Proxy-Metrik** | **Verbesserungsziele** |
| --- | --- | --- |
| Datenverarbeitung | v CPU Minuten | Maximieren der Nutzung der bereitgestellten Ressourcen |
| Speicher | Bereitgestellte GB | Reduzieren der gesamten Bereitstellung |
| Netzwerk | Übertragene GB oder Pakete | Reduzieren der übertragenen Gesamtmenge und der Übertragungsentfernung |
## Geschäftsmetriken
Wählen Sie Geschäftsmetriken aus, um das Erreichen von Geschäftsergebnissen zu quantifizieren. Ihre Geschäftskennzahlen sollten den Wert widerspiegeln, den Ihre Arbeitslast bietet, z. B. die Anzahl der gleichzeitig aktiven Benutzer, die Anzahl der bedienten API Anrufe oder die Anzahl der abgeschlossenen Transaktionen. Diese Metriken können sich im Laufe der Zeit weiterentwickeln. Seien Sie vorsichtig bei der Bewertung von finanzbasierten Geschäftsmetriken, da Unstimmigkeiten beim Wert von Transaktionen Vergleiche ungültig machen.
## Wichtige Leistungskennzahlen
Teilen Sie die bereitgestellten Ressourcen durch die erzielten Geschäftsergebnisse, um die bereitgestellten Ressourcen pro Arbeitseinheit zu ermitteln.
![\[Diagramm zur Darstellung dieser Formel: Bereitgestellte Ressourcen pro Arbeitseinheit = Proxy-Metrik für bereitgestellte Ressourcen / Geschäftsmetrik für das Ergebnis\]](http://docs.aws.amazon.com/de_de/wellarchitected/latest/sustainability-pillar/images/key-performance-indicators-formula.png)
Verwenden Sie Ihre Ressourcen pro Arbeitseinheit als IhreKPIs. Legen Sie Basiswerte auf der Grundlage der bereitgestellten Ressourcen als Grundlage für Vergleiche fest.
| **Ressource** | **Beispiel KPIs** | **Verbesserungsziele** |
| --- | --- | --- |
| Datenverarbeitung | v CPU Minuten pro Transaktion | Maximieren der Nutzung der bereitgestellten Ressourcen |
| Speicher | GB pro Transaktion | Reduzieren der gesamten Bereitstellung |
| Netzwerk | Pro Transaktion übertragene GB oder Pakete | Reduzieren der übertragenen Gesamtmenge und der Übertragungsentfernung |
## Schätzen der Verbesserung
Schätzen Sie die Verbesserung sowohl als quantitative Verringerung der bereitgestellten Ressourcen (wie durch Ihre Proxy-Metriken angegeben) als auch als prozentuale Veränderung im Vergleich zu Ihren Basisressourcen, die pro Arbeitseinheit bereitgestellt werden.
| **Ressource** | **Beispiel KPIs** | **Verbesserungsziele** |
| --- | --- | --- |
| Datenverarbeitung | Reduzierung der vCPUs Minuten pro Transaktion in% | Maximieren der Auslastung |
| Speicher | Prozentuale Reduzierung der GB pro Transaktion | Reduzieren der gesamten Bereitstellung |
| Netzwerk | Prozentuale Reduzierung der pro Transaktion übertragenen GB oder Pakete | Reduzieren der übertragenen Gesamtmenge und der Übertragungsentfernung |
## Bewerten von Verbesserungen
Bewerten Sie mögliche Verbesserungen anhand des erwarteten Nettonutzens. Bewerten Sie den Zeit-, Kosten- und Arbeitsaufwand für die Implementierung und Wartung sowie die Geschäftsrisiken, z. B. unvorhergesehene Auswirkungen.
Gezielte Verbesserungen stellen oft einen Kompromiss zwischen den verschiedenen Arten von verbrauchten Ressourcen dar. So können Sie z. B. ein Ergebnis speichern, um den Datenverarbeitungsaufwand zu verringern, oder Sie können Daten verarbeiten, bevor Sie das Ergebnis an einen Client senden, um die übertragenen Daten zu begrenzen. Diese [Kompromisse](sustainability-as-a-non-functional-requirement.md) werden später noch ausführlicher erörtert.
Berücksichtigen Sie bei der Bewertung der Risiken für Ihre Workload auch nichtfunktionale Anforderungen wie Sicherheit, Zuverlässigkeit, Leistungseffizienz, Kostenoptimierung und die Auswirkungen von Verbesserungen auf Ihre Fähigkeit, Ihre Workload zu betreiben.
Indem Sie diesen Schritt auf das [Beispielszenario](improvement-process.md#example-scenario) anwenden, bewerten Sie die angestrebten Verbesserungen mit den folgenden Ergebnissen:
| **Bewährte Methode** | **Gezielte Verbesserung** | **Potenzial** | **Kosten** | **Risiko** |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Verwenden der geringstmöglichen Menge an Hardware zur Erfüllung Ihrer Anforderungen | Implementierung einer vorausschauenden Skalierung zur Verringerung von Zeiten geringer Auslastung | Mittelschwer | Niedrig | Niedrig |
| Verwenden von Technologien, die Ihre Datenzugriffs- und Speichermuster am besten unterstützen | Implementierung effektiverer Komprimierungsmechanismen, um die Gesamtspeicherung und die dafür benötigte Zeit zu reduzieren | Hoch | Niedrig | Niedrig |
Durch die Implementierung von Predictive Scaling werden die CPU 5 Stunden reduziert, die für nicht ausreichend oder ungenutzte Instances benötigt werden. Dies bietet moderate Vorteile gegenüber bestehenden Skalierungsmechanismen, wobei der Ressourcenverbrauch um schätzungsweise 11% reduziert wird. Die damit verbundenen Kosten sind gering und beinhalten die Konfiguration der Cloud-Ressourcen und den Betrieb von Predictive Scaling für Amazon EC2 Auto Scaling. Das Risiko ist eine eingeschränkte Leistung, wenn die Aufskalierung reaktiv erfolgt, wenn die Nachfrage die Prognosen übersteigt.
Die Implementierung einer effektiveren Komprimierung wird sich erheblich auf die Dateigröße aller Original-Images und bearbeiteten Images auswirken und den Speicherbedarf in der Produktion um schätzungsweise 25 % verringern. Die Implementierung des neuen Algorithmus ist eine Substitution mit geringem Aufwand und Risiko.
# Priorisieren und Planen von Verbesserungen
Legen Sie die Prioritäten für die ermittelten Verbesserungen auf der Grundlage der größten zu erwartenden Auswirkungen mit den geringsten Kosten und akzeptablen Risiken fest.
Entscheiden Sie, auf welche Verbesserungen Sie sich zunächst konzentrieren wollen, und nehmen Sie diese in Ihre Ressourcenplanung und Ihre Entwicklungs-Roadmap auf.
Indem Sie diesen Schritt auf das [Beispielszenario](improvement-process.md#example-scenario) anwenden, priorisieren Sie die gezielten Verbesserungen wie folgt:
| **Priorität** | **Verbesserung** | **Potenzial** | **Kosten** | **Risiko** |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| 1 | Implementieren wirksamerer Komprimierungsmechanismen | Hoch | Niedrig | Niedrig |
| 2 | Implementieren von prädiktiver Skalierung | Mittelschwer | Niedrig | Niedrig |
Das hohe Potenzial, die geringen Kosten und das Risiko einer Aktualisierung der Dateikomprimierung machen sie zu einem hochwertigen Ziel für Ihr Unternehmen und zu einer Priorität gegenüber der Implementierung von prädiktiver Skalierung. Sie legen fest, dass die Implementierung der prädiktiven Skalierung mit ihrem mittleren Wirkungspotenzial, den geringen Kosten und dem geringen Risiko die vorrangige Verbesserung nach Abschluss der Dateikomprimierung sein sollte.
Sie beauftragen ein Teammitglied mit der Implementierung einer verbesserten Dateikomprimierung und fügen Ihrem Backlog prädiktive Skalierung hinzu.
# Testen und Validieren von Verbesserungen
Führen Sie kleine Tests mit minimalen Investitionen durch, um das Risiko eines groß angelegten Aufwands zu verringern.
Implementieren Sie eine repräsentative Kopie Ihrer Workload in Ihrer Testumgebung, um die Kosten und Risiken für die Durchführung von Tests und Validierungen zu begrenzen. Führen Sie einen vordefinierten Satz von Testtransaktionen durch, messen Sie die bereitgestellten Ressourcen und ermitteln Sie die pro Arbeitseinheit verbrauchten Ressourcen, um eine Test-Baseline zu erstellen.
Implementieren Sie die angestrebte Verbesserung in der Testumgebung und wiederholen Sie den Test mit der gleichen Methodik unter den gleichen Bedingungen. Messen Sie dann die bereitgestellten Ressourcen und die pro Arbeitseinheit verbrauchten Ressourcen, wenn Sie Ihre Verbesserung umgesetzt haben.
Berechnen Sie die prozentuale Veränderung der pro Arbeitseinheit bereitgestellten Ressourcen im Vergleich zum Ausgangswert und bestimmen Sie die erwartete quantitative Reduzierung der in Ihrer Produktionsumgebung bereitgestellten Ressourcen. Vergleichen Sie diese Werte mit den erwarteten Werten. Stellen Sie fest, ob das Ergebnis ein akzeptables Maß an Verbesserung darstellt. Beurteilen Sie, ob der Nettonutzen der Verbesserung aufgrund von Kompromissen bei den zusätzlich verbrauchten Ressourcen inakzeptabel ist.
Bestimmen Sie, ob die Verbesserung ein Erfolg ist und ob Ressourcen in die Umsetzung der Änderung in der Produktion investiert werden sollten. Wenn die Änderung zu diesem Zeitpunkt als nicht erfolgreich bewertet wird, leiten Sie Ihre Ressourcen um, um Ihr nächstes Ziel zu testen und zu validieren, und setzen Sie Ihren Verbesserungszyklus fort.
| **Prozentuale Reduzierung der bereitgestellten Ressourcen pro Arbeitseinheit** | **Quantitative Reduzierung der bereitgestellten Ressourcen** | **Action (Aktion)** |
| --- | --- | --- |
| Erwartungen erfüllt | Erwartungen erfüllt | Fortfahren mit der Verbesserung |
| Erwartungen nicht erfüllt | Erwartungen erfüllt | Fortfahren mit der Verbesserung |
| Erwartungen erfüllt | Erwartungen nicht erfüllt | Alternative Verbesserung anstreben |
| Erwartungen nicht erfüllt | Erwartungen nicht erfüllt | Alternative Verbesserung anstreben |
Indem Sie diesen Schritt auf das [Beispielszenario](improvement-process.md#example-scenario) anwenden, führen Sie Tests durch, um den Erfolg zu überprüfen.
Nach den Tests mit dem verbesserten Komprimierungsalgorithmus entsprach die prozentuale Verringerung der pro Arbeitseinheit bereitgestellten Ressourcen (der für das ursprüngliche und das geänderte Image benötigte Speicherplatz) den Erwartungen, mit einer durchschnittlichen Verringerung des bereitgestellten Speicherplatzes um 30 % und einer vernachlässigbaren Erhöhung der Rechenlast.
Sie stellen fest, dass die zusätzlichen Rechenressourcen, die für die Anwendung des verbesserten Komprimierungsalgorithmus auf bestehende Dateien in der Produktion erforderlich sind, im Vergleich zu der erzielten Speicherplatzeinsparung unbedeutend sind. Sie haben bestätigt, dass die quantitative Reduzierung der benötigten Ressourcen (TBsan Speicherplatz) erfolgreich war, und die Verbesserung wurde für den Einsatz in der Produktion genehmigt.
# Bereitstellen von Änderungen für die Produktion
Implementieren Sie getestete, validierte und genehmigte Verbesserungen in der Produktion. Führen Sie die Implementierung mit begrenzten Bereitstellungen durch, bestätigen Sie die Funktionalität Ihrer Workload, testen Sie die tatsächliche Verringerung der bereitgestellten Ressourcen und des Ressourcenverbrauchs pro Arbeitseinheit innerhalb der begrenzten Bereitstellung und prüfen Sie auf unbeabsichtigte Folgen der Änderung. Fahren Sie nach erfolgreichen Tests mit der vollständigen Bereitstellung fort.
Machen Sie Änderungen rückgängig, wenn Tests fehlschlagen oder Sie auf inakzeptable, unbeabsichtigte Folgen Ihrer Änderung stoßen.
Indem Sie diesen Schritt auf das [Beispielszenario](improvement-process.md#example-scenario) anwenden, ergreifen Sie die folgenden Maßnahmen.
Sie implementieren die Änderungen in der Produktion mit einer begrenzten Bereitstellung durch eine Blau/Grün-Bereitstellungsmethodik. Die Funktionstests für die neu installierten Instances sind erfolgreich. Sie sehen eine durchschnittliche Reduzierung des bereitgestellten Speichers für ursprüngliche und manipulierte Image-Dateien um 26 %. Bei der Komprimierung neuer Dateien gibt es keine Anzeichen für einen Anstieg der Rechenlast.
Sie bemerken eine unerwartete Verringerung der Zeit, die für die Komprimierung von Image-Dateien benötigt wird, und führen dies auf den stark optimierten Code für den neuen Komprimierungsalgorithmus zurück.
Sie fahren mit der vollständigen Bereitstellung der neuen Version fort.
# Messen von Ergebnissen und Wiederholen von Erfolgen
Messen Sie die Ergebnisse und wiederholen Sie die Erfolge auf folgende Weise:
+ Messen Sie die anfängliche Verbesserung der bereitgestellten Ressourcen pro Arbeitseinheit und den quantitativen Rückgang der bereitgestellten Ressourcen.
+ Vergleichen Sie erste Schätzungen und Testergebnisse mit Ihren Produktionsmessungen. Ermitteln Sie Faktoren, die zu den Unterschieden beigetragen haben könnten, und aktualisieren Sie gegebenenfalls Ihre Schätz- und Testmethoden.
+ Bestimmen Sie den Erfolg und den Grad des Erfolgs und teilen Sie die Ergebnisse mit den Beteiligten.
+ Wenn Sie Änderungen aufgrund fehlgeschlagener Tests oder unbeabsichtigter negativer Folgen der Änderung rückgängig machen mussten, ermitteln Sie die dafür verantwortlichen Faktoren. Iterieren Sie, wo dies möglich ist, oder bewerten Sie neue Ansätze, um die Ziele der Veränderung zu erreichen.
+ Wenden Sie das Gelernte an, Gebrauchen Sie, was Sie gelernt haben, legen Sie Standards fest und wenden Sie erfolgreiche Verbesserungen auf andere Systeme an, die ebenfalls davon profitieren können. Erfassen und teilen Sie Ihre Methodik, die zugehörigen Artefakte und den Nettonutzen mit anderen Teams und Organisationen, damit andere Ihren Standard übernehmen und Ihren Erfolg nachahmen können.
+ Überwachen Sie die bereitgestellten Ressourcen pro Arbeitseinheit und verfolgen Sie Änderungen und Gesamtauswirkungen im Zeitverlauf. Änderungen Ihrer Workload oder der Art und Weise, wie Ihre Kunden Ihre Workload in Anspruch nehmen, können sich auf die Wirksamkeit Ihrer Verbesserungen auswirken. Bewerten Sie die Verbesserungsmöglichkeiten neu, wenn Sie kurzfristig einen erheblichen Rückgang der Effektivität Ihrer Verbesserung oder im Laufe der Zeit einen kumulierten Rückgang der Effektivität feststellen.
+ Quantifizieren Sie den Nettonutzen Ihrer Verbesserung im Laufe der Zeit (einschließlich des Nutzens für andere Teams, die Ihre Verbesserung angewandt haben, falls verfügbar), um die Rentabilität Ihrer Verbesserungsaktivitäten aufzuzeigen.
Indem Sie diesen Schritt auf das [Beispielszenario](improvement-process.md#example-scenario) anwenden, messen Sie die folgenden Ergebnisse.
Ihre Workload zeigt eine anfängliche Verbesserung von 23 % bei den Speicheranforderungen, nachdem der neue Komprimierungsalgorithmus auf bestehende Image-Dateien angewandt wurde.
Der gemessene Wert stimmt weitgehend mit den anfänglichen Schätzungen (25 %) überein, und der signifikante Unterschied im Vergleich zu den Tests (30 %) ist darauf zurückzuführen, dass die bei den Tests verwendeten Image-Dateien nicht repräsentativ für die in der Produktion vorhandenen Image-Dateien sind. Sie ändern den Test-Image-Satz so, dass er den Images in der Produktion besser entspricht.
Die Verbesserung wird als voller Erfolg gewertet. Die Gesamtreduzierung des bereitgestellten Speicherplatzes liegt 2 % unter den geschätzten 25 %, aber 23 % sind immer noch eine enorme Verbesserung der Nachhaltigkeitsauswirkungen und gehen mit einer entsprechenden Kosteneinsparung einher.
Die einzigen unbeabsichtigten Folgen der Änderung sind die vorteilhafte Verkürzung der für die Komprimierung verstrichenen Zeit und eine entsprechende Reduzierung der verbrauchten Zeit. CPU Diese Verbesserungen sind auf den hochgradig optimierten Code zurückzuführen.
Sie richten ein internes Open-Source-Projekt ein, in dem Sie Ihren Code, die zugehörigen Artefakte, Anleitungen zur Implementierung der Änderung und die Ergebnisse Ihrer Implementierung bereitstellen. Das interne Open-Source-Projekt macht es Ihren Teams leicht, den Code für alle Anwendungsfälle der persistenten Dateispeicherung zu übernehmen. Ihre Teams übernehmen die Verbesserung als Standard. Ein weiterer Vorteil des internen Open-Source-Projekts besteht darin, dass jeder, der die Lösung übernimmt, von den Verbesserungen der Lösung profitiert, und jeder kann Verbesserungen zum Projekt beitragen.
Sie veröffentlichen Ihren Erfolg und teilen das Open-Source-Projekt in Ihrer gesamten Organisation. Jedes Team, das die Lösung übernimmt, repliziert den Nutzen mit minimalen Investitionen und trägt zum Nettonutzen Ihrer Investition bei. Sie veröffentlichen diese Daten als eine fortlaufende Erfolgsgeschichte.
Sie überwachen die Auswirkungen der Verbesserungen im Laufe der Zeit und nehmen bei Bedarf Änderungen an dem internen Open-Source-Projekt vor.