#1797 · Rechner für Startups & SaaS

Auslastungsrechner für Serverless Functions

Misst die Auslastung reservierter oder zugelassener Serverless-Parallelität anhand tatsächlich beobachteter gleichzeitiger Ausführungen. Der Rechner zeigt Auslastungsquote, freie Kapazität und zusätzlichen Headroom bis zum Limit.

Rechner

Eingaben

So verwendest du diesen Rechner

Trage die für dein Szenario passenden Werte ein.
Prüfe Einheiten und Zeitraum der Eingaben.
Klicke auf „Berechnen“.
Nutze Hauptwert, Nebenkennzahlen und Interpretation gemeinsam für deine Entscheidung.

Formel

Auslastung = beobachtete Spitzen-Parallelität ÷ verfügbares Limit × 100

Kapazität bis Zielgrenze = Limit × Zielquote − beobachtete Parallelität.

Was das Ergebnis bedeutet

Die Auslastungsquote zeigt, wie viel des verfügbaren Concurrency-Budgets in der Spitze bereits verwendet wird. Eine Zielquote schafft bewusst Reserve für Bursts und Messunsicherheit.

Ein providerseitiges Limit ist nicht identisch mit garantierter Performance; Downstream-Dienste können früher zum Engpass werden.

Beispielrechnung

420 beobachtete parallele Ausführungen bei einem Limit von 1.000 entsprechen 42 % Auslastung. Bei einer Zielgrenze von 70 % verbleiben 280 parallele Ausführungen bis zur Zielauslastung.

Tipps für bessere Ergebnisse

Nutze Peak- oder p95-Werte statt nur Tagesmittel.
Lege eine Zielquote passend zur Burst-Charakteristik fest.
Überwache Quotas gemeinsam mit Datenbank- und API-Limits.
Prüfe nach Traffic-Sprüngen die Zielreserve erneut.

Häufig gestellte Fragen

Wie berechne ich die Serverless-Concurrency-Auslastung?

Teile die beobachtete Spitzen-Parallelität durch das verfügbare Concurrency-Limit und multipliziere mit 100.

Warum ist eine Zielauslastung niedriger als 100 Prozent sinnvoll?

Eine niedrigere Zielgrenze reserviert Kapazität für Bursts, Messfehler und unerwartete Traffic-Spitzen.

Was bedeutet eine negative Kapazität bis zur Zielgrenze?

Dann liegt die beobachtete Parallelität bereits oberhalb der gewünschten Zielauslastung.

Soll ich Durchschnitts- oder Spitzenwerte verwenden?

Für Kapazitätsrisiken sind Peak- oder hohe Perzentilwerte meist aussagekräftiger als Durchschnittswerte.

Kann ein System trotz niedriger Concurrency-Auslastung überlastet sein?

Ja. Datenbanken, externe APIs, Netzwerk oder andere Limits können unabhängig von der Function-Concurrency zum Engpass werden.

Kennzahlen im Überblick

Kennzahl	Bedeutung
Freie Kapazität bis zum harten Limit	Wird aus den aktuellen Eingaben dynamisch berechnet.
Kapazität bis zur Zielgrenze	Wird aus den aktuellen Eingaben dynamisch berechnet.
Kapazitätsstatus	Wird aus den aktuellen Eingaben dynamisch berechnet.