Berechne die Data-Warehouse-Auslastung aus tatsächlich genutzten Compute-Stunden und verfügbarer Kapazität. Der Rechner ergänzt die reine Auslastungsquote um Leerlaufstunden und potenziell vermeidbare Leerlaufkosten, damit Überprovisionierung sichtbar wird.
Die Auslastungsquote misst, welcher Anteil der bezahlten oder bereitgestellten Compute-Kapazität tatsächlich genutzt wird. Niedrige Werte können auf übergroße Warehouses, lange Leerlaufzeiten oder ungeeignete Zeitpläne hindeuten.
Der Rechner liefert eine Planungsgröße für Cloud-Infrastruktur. Tatsächliche Anbieterpreise, Rabatte, Mindestabnahmen, Steuern und Vertragsbedingungen können abweichen.
4.200 genutzte von 6.000 verfügbaren Stunden entsprechen 70 % Auslastung. 1.800 Stunden bleiben ungenutzt; bei 2,40 € pro Stunde entsprechen sie rechnerisch 4.320 € Leerlaufkosten.
Teile die produktiv genutzten Compute-Stunden durch die verfügbaren Compute-Stunden im gleichen Zeitraum und multipliziere mit 100.
Das sind rechnerische Kosten für bereitgestellte Compute-Zeit, die im betrachteten Modell nicht produktiv genutzt wurde.
Typische Maßnahmen sind kleinere Kapazitätsstufen, Auto-Suspend, bessere Zeitpläne, Workload-Konsolidierung und elastische Skalierung.
Nein. Ein gewisser Puffer kann für Spitzenlasten und stabile Antwortzeiten nötig sein. Die Zielauslastung hängt von SLA, Elastizität und Workload-Muster ab.
Nutze einen Zeitraum, der typische Wochentage, Batch-Läufe und Spitzen enthält; oft sind vier Wochen aussagekräftiger als ein einzelner Tag.
| Kennzahl | Bedeutung |
|---|---|
| Hauptergebnis | Zentrale Planungsgröße für die gewählten Eingaben |
| Nebenkennzahlen | Ergänzende Werte für Kosten-, Kapazitäts- oder Effizienzentscheidungen |