Dieser Rechner schätzt, wie viele Spot-Instanzen parallel benötigt werden, um eine definierte Workload innerhalb einer Deadline abzuschließen. Er berücksichtigt produktive Auslastung, erwarteten Kapazitätsverlust durch Unterbrechungen und eine zusätzliche Sicherheitsreserve. So lässt sich aus einem theoretischen Mindestbedarf eine robustere Kapazitätsplanung ableiten.
Das Ergebnis ist die aufgerundete Zahl paralleler Instanzen. Es liegt über dem theoretischen Minimum, wenn Auslastung unter 100 %, Unterbrechungsverluste oder eine Sicherheitsreserve berücksichtigt werden.
Das Modell setzt voraus, dass die Workload ausreichend parallelisierbar ist. Serielle Abhängigkeiten können die tatsächliche Mindestzeit erhöhen.
2.400 Instanzstunden in 24 Stunden entsprechen theoretisch 100 Instanzen. Bei 80 % Auslastung und 15 % Unterbrechungsverlust steigt der Bedarf vor Reserve auf 147,1. Mit 20 % Sicherheitsreserve werden 177 Instanzen empfohlen.
Je größer der erwartete Kapazitätsverlust, desto mehr parallele Instanzen werden benötigt, um dieselbe Workload rechtzeitig zu beenden.
Weil eine Instanz bei beispielsweise 80 % produktiver Auslastung im Mittel weniger nutzbare Rechenleistung liefert als bei 100 %.
Die Reserve hängt von Deadline-Kritikalität, Verfügbarkeit und Wiederanlaufstrategie ab. Nutze einen Wert, den du aus eigenen Fehlerszenarien begründen kannst.
Ja, wenn du den Workload-Bedarf und die Kapazität in einer konsistenten Instanzstunden-Einheit ausdrückst.
Weil Bruchteile einer parallel benötigten Instanz in der praktischen Kapazitätsplanung normalerweise nicht bereitgestellt werden können.
| Kennzahl | Bedeutung |
|---|---|
| Theoretisches Minimum | Workload geteilt durch verfügbare Zeit ohne Verluste. |
| Verlustbereinigter Bedarf | Kapazität nach Auslastung und Unterbrechungen. |
| Sicherheitsreserve | Zusätzliche Instanzen oberhalb des bereinigten Bedarfs. |