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==Datenbank-Performance-Experimente in der Lehre==
https://ceur-ws.org/Vol-850/paper_fluegel.pdf
Datenbank-Performance-Experimente in der Lehre
Max Flügel, Alexander Stein, Michael Höding
FH Brandenburg
Magdeburger Straße 50
14770 Brandenburg/Havel
(+49)3381 355 243
[fluegel|steina|hoeding]@fh-brandenburg.de
ABSTRACT 1.1 Problem
In diesem Beitrag stellen wir unsere Idee und deren Ansätze vor, In Unternehmen, in denen leistungsstarke Datenbanken und
die die Ausbildung im Bereich Datenbank-Performance mittels ein gutes Antwortzeitverhalten eine Rolle spielen, kommt es vor,
eines Praktikums unterstützen sollen. Wichtiges Element des Er- dass bezüglich der Datenbank-Performance voreilige und einseiti-
kenntnisgewinns ist das eigene Erleben im Rahmen von Experi- ge Entscheidungen getroffen werden und somit die sorgfältige
menten. Im Bereich Datenbank-Performance müssen Experimente Betrachtung der Datenbank-Performance zu kurz kommt.
und Experimentierumgebung so gestaltet und aufgebaut sein, dass
In der Lehre wird oftmals zu wenig Aufschluss über dieses
den Erwartungen an Vergleichbarkeit und Wissenszuwachs ent-
Thema gegeben bzw. in Veranstaltungen lediglich darauf hinge-
sprochen wird.
wiesen, dass Datenbank-Performance unter anderem bei Unter-
nehmen eine große Rolle spielt oder spielen kann. Welche Beiträ-
Keywords ge, sprich welche Methoden und/oder Werkzeuge, für eine opti-
Database Performance, Praktikum, Experiment male Performance-Auslastung eingesetzt werden können und wie
mit potentiellen Leistungsdefiziten umgegangen werden kann,
1. Einführung und Motivation wird im Rahmen der Lehre viel zu selten betrachtet. Eine Vertie-
Datenbank-Performance ist in Forschung, Lehre und Praxis fung durch eigene Übungen findet zudem i.d.R. nicht statt.
ein zentraler Betrachtungsgegenstand. Betriebliche Anwendungs- Ein weiteres Problem, welches mit der zuvor genannten Sachlage
systeme müssen durch akzeptable Antwortzeiten einen reibungs- einher geht, ist, dass das Thema Datenbank-Performance als sehr
losen Betrieb ermöglichen. Datenbankforschung und Datenbank- abstrakt und wenig kalkulierbar bzw. greifbar von vielen Studen-
hersteller haben hierzu eine Vielzahl von Methoden und Mecha- ten eingeschätzt wird. Es ist nicht genau klar, wie die Performan-
nismen entwickelt und eingeführt. Eine Aufgabe der Lehre ist es, ce dargestellt und beeinflusst werden kann.
diese Methoden zu vermitteln, um ihre Anwendung zu unterstüt-
zen. Zwar gibt es zunehmend Self-Tuning-Mechanismen in Da-
tenbankmanagementsystemen (DBMS), jedoch ist der gut ausge- 1.2 Zielstellung
bildete Datenbankadministrator ein wichtiges Erfolgselement des Für die genannten Problemfelder sollen in der Lehre ein hö-
soziotechnischen Gesamtsystems. herer Stellenwert und die notwendige Akzeptanz erreicht werden.
Dabei soll nicht nur die Datenbank-Performance als solche be-
Um Studierende für ein Thema zu motivieren und auch zu begeis- leuchtet werden. Auch Wirtschaftlichkeitsbetrachtungen der Per-
tern, muss ihnen die Möglichkeit gegeben werden, Erkenntnisse formance sollen mit einfließen. Kernziel ist es, mögliche Um-
in der praktischen Arbeit zu erlangen. Hierzu können Experimen- gangsweisen mit der Performance von Datenbanken deutlich zu
te eingesetzt werden, welche sich unter anderem durch selbststän- machen.
diges Arbeiten auszeichnen. Der Student wird durch eine Aufga-
benstellung mit einem in der Theorie beschriebenen Problem Erreicht werden kann dieser Ansatz durch das praktische Ar-
bekannt gemacht. Das Experiment hat in seiner Struktur einen beiten mit Datenbank-Performance-Experimenten in der Lehre.
festen Rahmen. Dieser unterstützt den Studenten ein Thema me- In mehreren Übungsveranstaltungen sollen die Studenten ei-
thodisch zu betrachten (vgl. [2] S.239). Zusätzlich erlernt der genständig Praxiserfahrungen sammeln können, um Datenbank-
Student neben neuem Wissen auch soziale Kompetenzen (Team- Performance selbst zu erleben. Hierfür soll aufgezeigt werden,
fähigkeit, Konfliktlösung, usw.). wie die Performance gemessen und interpretiert werden kann. Im
Nachgang werden Methoden und Werkzeuge vorgestellt, mit
denen die Performance optimiert wird. Denkbar wäre auch, dass
die Studenten selbst nach geeigneten Möglichkeiten suchen und
diese dann anwenden müssen.
Ziele sind demnach:
Performance erleben
Performance-Messmethoden kennenlernen und einsetzen
24th GI-Workshop on Foundations of Databases (Grundlagen von Da-
tenbanken), 29.05.2012-01.06.2012, Lübbenau, Germany.
Copyright is held by the author/owner(s).
Gesamtarchitektur betrachten (beispielsweise zugrundelie- Die jeweiligen Tests lassen sich dabei in die Phasen Vorberei-
gendes System) und analysieren, um „Flaschenhälse“ zu er- tung, Durchführung und Nachbereitung aufteilen (vgl. [6] S. 253).
kennen Die Tests werden entsprechend dokumentiert, um daraus Maß-
nahmen abzuleiten. In der Vergangenheit haben sich für System-
Optimieren der Performance
bzw. Softwaretests verschiedene Normen und Standards entwi-
Wirtschaftlichkeit von Performance-Lösungen betrachten ckelt. Hier ist unter anderem die DIN 66273 (Vorgehensmodell
für die Lastmessung) zu nennen.
Dabei werden fachliche als auch überfachliche Fähigkeiten aus-
geprägt.
2.2 Aufbau des Praktikums
Um Performance für die Studenten erlebbar zu machen, wird
2. Theoretische Grundlagen begleitend zur Vorlesung ein Praktikum durchgeführt. Dieses
Um Performance zu erleben, sollen Performance-Tests und die Praktikum teilt sich in einzelne Experimente auf. Die Experimen-
didaktische Methode Experiment miteinander verbunden werden. te bauen in der Folge aufeinander auf, so erhalten die einzelnen
Im folgenden Abschnitt wird auf Performance-Tests und ihre Experimente einen roten Faden. Es werden die wichtigsten Eck-
Rolle in den Systemtests eingegangen. Im Anschluss daran wer- punkte der Performance-Messung berücksichtigt. Innerhalb der
den das Experiment in seiner Methode und die wesentlichen Pha- einzelnen Experimente sollen bewusst die Stellschrauben an den
sen beschrieben. Abschließend sollen die Zusammenhänge zwi- Systemen geändert werden, um die Wirkung der einzelnen Va-
schen beiden Themenfeldern aufgezeigt werden. riablen auf das Verhalten des Systems zu erkennen und anschlie-
ßend zu bewerten. Der Student soll hierbei selbstständig die Wer-
2.1 Performance-Test te der Variablen ändern können.
„Die Performance oder Leistung in der Informatik ist die Fä- Das Experiment lässt sich gemäß K. Reich in drei Phasen auftei-
higkeit eines Systems, eine Aufgabe in einer bestimmten Zeit zu len (vgl. [3] S. 7):
erledigen“ ([4] S. 439). Dabei wird Performance durch den An- Am Beginn steht die Planungsphase. Hier wird die Vorbe-
wender wahrgenommen und muss entlang der Zielgruppen- trachtung umgesetzt. Zudem wird die Fragestellung formu-
Anforderungen betrachtet werden (vgl. [4] S. 439). So werden liert, auf deren Basis eine Hypothese aufgestellt werden
Wartezeiten bei Datenanalysen durch den Nutzer eher akzeptiert, kann. Weiterhin werden die Randbedingungen des Experi-
als die Wartezeit bei Internetsuchmaschinen. Die Performance ments beschrieben und der Versuchsaufbau geplant.
eines Systems lässt sich hingegen durch Tests systematisch nach-
weisen und im Anschluss gegebenenfalls an die Anforderungen Dann erfolgt die Durchführungsphase. In dieser Phase wird
anpassen. Dabei gehören die Performance-Tests zu den System- die Planung umgesetzt, indem der Praktikumsversuch durch-
tests. Systemtests werden nach H. Balzert in Funktionstest, Leis- geführt wird.
tungstest, Benutzbarkeitstest, Sicherheitstest und Interoperabili- Nach der Durchführung des Experiments erfolgt die Nachbe-
tätstest unterteilt. Diese Tests dienen zur Bestimmung der Pro- trachtung bzw. Auswertungsphase. Hier werden die Ergeb-
duktqualität eines Softwaresystems (vgl. [5] S. 503 ff.). Durch nisse überprüft und hinsichtlich der potentiellen Fehlerquel-
Leistungstests können zwei grundsätzliche Fragestellungen be- len analysiert.
antwortet werden:
Daraus wird für die praktische Umsetzung folgender Ablauf abge-
Wie viele Daten kann das System verarbeiten? leitet:
Wie lange braucht das System für die Datenverarbeitung? 1. Aufgabe stellen; durch den Lehrenden
Zusätzlich können hier auch die Dimensionen der Belastung ein- 2. Vorbetrachtung; durch den Studierenden
gegliedert werden. Hierzu zählen die Tests unter normalen Bedin- 3. Überprüfung; durch den Lehrenden
gungen des Regelbetriebs, das Testen im Grenzbereich durch 4. Praktikumsversuch; durch den Studierenden
Lasttests und das bewusste Überschreiten des Grenzbereichs
durch Stresstests. 5. Nachbetrachtung; durch den Studierenden
6. Evaluation des Experiments; durch den Lehrenden
Bei der Formulierung der Aufgabenstellung sind zwei Extreme
denkbar. Zum einen besteht die Möglichkeit, die Aufgabe völlig
offen und ohne Restriktionen zu stellen, z.B. „Untersuchen Sie
das System in Bezug auf CPU, Arbeitsspeicher und Storage!“.
Zum anderen kann durch eine geschlossene Aufgabenstellung die
Aufgabe so klar formuliert sein, dass der Student einen fest vor-
geschriebenen Weg beim Abarbeiten der Aufgabe einschlägt und
garantiert zum Ziel kommt. Beide Varianten haben nach Meinung
der Autoren ihre Vor- und Nachteile (siehe Tabelle „Vor- und
Nachteile bei der Aufgabenstellung“). Die zweckmäßigere Va-
riante soll im Rahmen des Projekts ermittelt werden.
Abbildung 1: Systemtest
Tabelle 1: Vor- und Nachteile bei der Aufgabenstellung tlich der in der Vorbetrachtung getroffenen Hypothese. Hier soll
der Student durch eine ehrliche und realistische Einschätzung
Offene Aufgabenstellung Aufgabenstellung mit Rest- seiner ursprünglichen Annahme das Resultat seines Versuchs
riktionen bewerten. An dieser Stelle sollte auch eine Fehleranalyse mit
einfließen. Neben der technischen Beurteilung zählen auch die
+ Der Student kann sich frei + Ergebnis ist schnell über- Wirtschaftlichkeitsbetrachtungen (Verhältnis zwischen Nutzen
entfalten prüfbar und Aufwand/Kosten) zu den Erfordernissen dieser Phase.
Abschließend wird das Experiment vom Lehrenden evaluiert.
+ Neue Erkenntnisgewinne + Ergebnis ist nachvollziehbar Zum einen wird im Rahmen der Evaluation die Einhaltung der
formalen Vorgehensweise geprüft, hier die Phasen des Experi-
+ Vielfältige Ergebnisse sind + Ergebnisse sind vergleich- ments und die Dokumentation. Zum anderen wird die Plausibilität
möglich bar begutachtet. An dieser Stelle müssen die Vor- und Nachbetrach-
tung in einem logischen Zusammenhang stehen, d.h. wurde in der
- Ergebnis ist ungewiss - Erkenntnisgewinn ist vorge- Nachbetrachtung auch auf genau das eingegangen, was in der
schrieben Vorbetrachtung geplant wurde. Das setzt natürlich voraus, dass in
der Durchführungsphase auch das umgesetzt wurde, was in der
- Ergebnis und Experiment - Experiment lässt wenig Platz Vorbetrachtungsphase angesetzt wurde.
evtl. nicht nachvollziehbar für Eigeninitiative
Der Evaluationsaufwand steigt natürlich auch mit steigendem
Grad einer offenen Aufgabenstellung. Hier ist ganz besonders
- Ergebnisse eventuell schwer - Gänzlich neue Erkenntnis-
darauf zu achten, wie die Studierenden vorgegangen sind und wie
vergleichbar se/Lösungswege sind kaum
plausibel der eingeschlagene Lösungsweg ist. Näher betrachtet
möglich
werden muss an dieser Stelle der wissenschaftliche Anspruch des
Lösungswegs.
Folgende Themengebiete sind beispielsweise für das Praktikum
denkbar:
Erkundung der Systemeigenschaften
Einfluss der SQL-Statements
Nutzen und Wirkung von Indexen
Arbeiten mit Puffern
Die Experimente werden durch den Studenten vorbereitet. In
dieser ersten Phase müssen sich die Studenten die Aufgabenstel-
lung genau versinnbildlichen und eine Zielstellung definieren. Im
Anschluss daran gilt es den Lösungsweg zu planen. Dabei sollen
theoretische Grundkenntnisse und das spezifische Fachwissen aus
den Lehr- und Übungsveranstaltungen ebenso dienen, wie Kenn-
tnisse und Fähigkeiten, welche sich die Studenten für die Aufga-
benerfüllung selbstständig aneignen müssen. Desweiteren sollen
die Prämissen der Planungsphase laut K. Reich zum Tragen
kommen (siehe oben), d.h. die Studenten sollen mittels des er-
langten Wissens eine Hypothese parallel zur Aufgabenstellung
formulieren und diese Annahme dann durch ihren Praktikumsver-
such entweder bestätigen oder widerlegen. Wenn eine Aufgabe
beispielsweise verlangt eine bestimmte Datenmenge aus einer
Datenbank einerseits mit einem SQL-Statement und andererseits
mit Programm-Code (z.B. PHP, Java) abzufragen, dann könnten
die Studenten hier die Hypothese aufstellen, dass das Abfragen
mittels SQL performanter als das Abfragen mit Programm-Code
ist. Als Ergebnis der Vorbetrachtung entsteht der Protokollent-
wurf.
Erst bei ausreichender Vorbetrachtung des Experiments, wird die
Durchführung durch den Lehrenden möglich gemacht, hierzu
erfolgt eine Überprüfung. Während des Praktikumsversuchs wird
der Vorplanung entsprochen und die Aufgabenstellung praktisch
gelöst. Die Ergebnisse werden in einem (Mess-)Protokoll festge-
halten. Abbildung 2: Ablauf eines Experiments
Nach erfolgreicher Durchführung des Praktikumsversuchs, wer-
den die Ergebnisse in der Auswertungsphase (Nachbetrachtung)
zusammengefasst und beurteilt. Die Beurteilung erfolgt hinsich-
Für die Durchführung der Praktikumsversuche soll ein im Vorfeld Tabelle 2: Aufteilung der Gruppen
festgelegter Wochentag, der Versuchstag, dienen. Die Festlegung Studierendenzahl
auf einen solchen Versuchstag und den übrigen „normalen“ Tagen
erfolgt einerseits aus lehrbedingten und andererseits aus techni- 40 60 80
schen Gründen. Die Studenten sollen Erfahrungen mit einem
2 20 30 40
technisch „großen“ Umfeld sammeln können. Das bedeutet, dass
sie die Performance von umfangreichen Datenbanken in leis- Gruppen- 3 12*3+1*4 20 24*3+2*4
tungsstarken Experimentierumgebungen (Servern) testen sollen. stärke
An den Versuchstagen stehen diese Experimentierumgebungen 4 10 15 20
zur Verfügung. An den übrigen Tagen haben die Studenten Zu- 5 8 12 16
griff auf wesentlich „kleinere“ Umgebungen, um ihre Prakti-
kumsversuche vorbereiten bzw. nach den Versuchen Nacharbei-
ten durchführen zu können. Genaueres zum Zusammenspiel der Es wird für die weitere Planung von einer maximalen Gruppen-
beiden Umgebungsarten ist im vierten Kapitel nachzulesen. zahl von 20 Gruppen ausgegangen, d.h. bei einer Studierenden-
zahl von 40-80 Studierenden eine Gruppenstärke von 2-4 Studie-
Die Zeit zwischen den Versuchstagen soll durch den Studenten rende je Gruppe. Innerhalb der einzelnen Gruppen müssen dann
für die Vorbereitung und Nachbereitung seines Versuchs dienen. die aus dem Einzelexperiment abgeleiteten Aufgaben entspre-
Die jeweiligen Schritte der Experimente werden durch den Stu- chend aufgeteilt werden. Ist die Studierendenzahl über 80, muss
denten dokumentiert und lassen sich zum Abschluss des Prakti- die Gruppengröße auf 5 erhöht werden, um die Gesamtgruppen-
kums als Basis für die Prüfungsnote nutzen. zahl von 20 nicht zu überschreiten.
2.3 Zusammenhang zwischen Performance- 3.2 Rolle des Studierenden
Test und Experimenten Der Studierende wird während der Experimente selbst aktiv.
In der Informatik kann man Performance-Tests zu den Experi- Durch entsprechende theoretische Vor- und Nachbetrachtungen
menten zählen (vgl. [7] S. 233 ff.). Wie in jedem Test folgen auch wird er ein optimales Verhältnis zwischen Theorie und Praxis
Performance-Tests einer bestimmten Abfolge. Tests werden ge- erhalten. Er schult neben den rein fachlichen Fähigkeiten auch
plant und im Anschluss durchgeführt. Die Ergebnisse des Tests andere Kompetenzen. So muss er gerade in der Zusammenarbeit
werden dokumentiert und ausgewertet. Genauso wie Experimente mit anderen Studierenden seine Kommunikationsfähigkeit schu-
müssen Tests auch vergleichbar und reproduzierbar sein. Wenn len und auch sich selbst und die Gruppe in der er arbeitet organi-
man diesem allgemeinen Vorgehen folgt, lassen sich hier Paralle- sieren. Bei der jeweiligen Gruppenorganisation wird vorausge-
len zum Experiment ziehen. Die Studenten sollen diese Parallelen setzt, dass sich die Studierenden eigenständig für die Aufgaben
erkennen und sie für den Aufbau der Experimente nutzen. einteilen, bei denen ihre fachlichen Stärken liegen (z.B. Doku-
mentation, Programmierung, System-Administration). Als primä-
3. Organisation der Lehre re Anforderung an den Studierenden muss dessen Interesse, neue
Nachdem die Begriffe Experiment und Performance-Test be- Sachverhalte zu entdecken, geweckt werden (vgl. [3] S. 12). Die
schrieben sind, soll nun gezeigt werden, wie das Experiment die Fähigkeit, eventuell auftretende Konflikte frühzeitig zu erkennen
Lehre beeinflusst. Es wird dabei auf die Aufteilung der in der und diese abzustellen, wird als sekundäre Anforderung angese-
Lehrveranstaltung teilnehmenden Studenten und die daraus resul- hen.
tierenden Gruppenstärken ebenso eingegangen, wie auf die Rolle
des Lehrenden und des Studenten bei dieser Form der praktischen 3.3 Rolle des Lehrenden
Übung Dem Lehrenden wird während des Experiments eher die passiv
unterstützende Rolle zu teil. Er führt in den Vorlesungen in die
3.1 Aufteilung der Lehrveranstaltung Thematik ein und vermittelt dabei die theoretischen Grundlagen
Für die Experimente sollen sich die Studierenden in Gruppen (vgl. [3] S. 11). Während der Experimente wird er beratend zur
zusammenfinden. Die Arbeit im Team wird erfahrungsgemäß Seite stehen und dem Studenten bei Bedarf Denkanstöße geben.
bessere Ergebnisse hervorbringen als Einzelarbeit, da sich die Er muss nach der Vorbereitungsphase eine erste Überprüfung des
Studenten mit ihren unterschiedlichen Wissensständen austau- Aufbaus und des Experiments durchführen, bevor er den Prakti-
schen und somit ergänzen können. Zudem ist die Bildung von kumsversuch durchführen lässt. Es wäre hier vorstellbar Lern-
Gruppen der Ressourcenplanung dienlich, wie in Kapitel vier plattformen wie Moodle [11] einzusetzen, um in einem kurzen
ersichtlich wird. Wissenstest die Vorbereitung zu überprüfen. Auch die Ergebnisse
des Praktikumsversuchs (z.B. das Messprotokoll) können via
In der Fachhochschule Brandenburg im Studiengang Wirtschafts- Moodle verwaltet und überprüft werden.
informatik wird pro Semester mit einer Studierendenzahl von bis
zu 80 Studenten ausgegangen. Dabei ist eine Aufteilung in maxi-
mal 20 Gruppen noch handhabbar. So können diese 20 Gruppen 4. Ressourcenplanung
ihre Praktikumsversuche (am Versuchstag) in maximal 4 Blöcken Um den Studentengruppen die Möglichkeit der praktischen Arbeit
á 90 Minuten durchführen. Es ergibt sich folgende Matrix der zu geben, sind Experimentierumgebungen auf und mit speziellen
Gruppenstärke und Aufteilung: Systemen (Hardware und Software) notwendig.
4.1 Einsatz von Virtualisierung sind, bleiben die Versuchs-VMs inaktiv (siehe nachfolgende Ab-
Für die Lehre der Messung von Datenbank-Performance ist es bildung).
wichtig, dass in einem Umfeld gearbeitet wird, in dem keine oder Die eigentlichen Praktikumsversuche werden auf den Versuchs-
nur sehr wenige Leistungsschwankungen bzgl. der Hardware zu systemen mit großen VMs realisiert. Diese VMs besitzen eine
erwarten sind. Grundsätzlich kann es eine mögliche Lösung sein, große Datenbank und deutlich mehr Leistung und ermöglichen
in die bestehende Infrastruktur der Hochschule einen zusätzlichen Performance-Tests in großem Umfang. Zeitlich werden die Ver-
Server oder ein Server-Blade zu integrieren, welcher von anderen suchs-VMs so geschaltet, dass an den Versuchstagen die Entwick-
Servern zumindest Software-seitig abgekapselt wird. lungs-VMs der Gruppen abgeschaltet und die Versuchs-VMs
aktiviert werden.
Nun stellt das gleichzeitige Arbeiten der Studentengruppen auf
einem und demselben Server keine gute Lösung dar, da kaum Nach den Praktikumsversuchen, werden die Systeme entspre-
feststellbar ist, welche Server-Ressource oder Software gerade chend umgedreht wieder aktiviert bzw. deaktiviert.
von einer bestimmten Gruppe beansprucht wird. Hier sind ein In der nachfolgenden Abbildung sind die schematische Aufteilung
eindeutiges Messen der Performance und somit vergleichbare der unterschiedlichen VM-Gruppen und deren Aktivität ersich-
Experimente nicht möglich. tlich.
Die Lösung stellt hier die Server-Virtualisierung dar. „Die Virtua-
lisierung abstrahiert die physische Hardware vom Betriebssystem.
Die klassische 1:1-Verbindung von Hardware und Betriebssys-
tem, die man vor allem in der PC-Welt kennt, wird aufgehoben;
dazwischen wird eine neue Schicht gelegt, die diese Abstraktion
vornimmt, die Virtualisierungsschicht.“ ([10] S. 33) Die Aufgabe
des Virtualisierens für die Experimentierumgebung übernimmt
das VMware-Produkt vSphere mit seinem ESX Server (siehe
nachfolgende Abbildung).
Abbildung 4: Aufbau der Experimentierumgebung
Durch Anfertigen von Clones (Klone) der ersten angelegten VM
pro VM-Gruppe kann schnell die gewünschte VM-Anzahl er-
Abbildung 3: Konventioneller Server-Aufbau (links) versus reicht werden, ohne jede VM einzeln auf herkömmlichem Wege
Server-Virtualisierung (rechts) ([10] S. 33) anlegen zu müssen.
Durch die Virtualisierung können auf dem Server mehrere virtuel- Die zugrundeliegenden Ressourcen, sprich die physische Hardwa-
le Maschinen (VMs) eingerichtet werden, innerhalb derer die re des Servers, wird unter den jeweils aktiven VMs fest aufgeteilt.
Studenten dann ihre Experimente unter gleichen Rahmenbedin-
gungen (Vereinheitlichung der Hardware bzw. virtuellen Hardwa- Mit der Virtualisierungs-Lösung können folgende positive Nebe-
re) durchführen können. Jede VM erhält dann ihr eigene Soft- neffekte für das Praktikum erreicht werden:
wareumgebung, wie Betriebssystem (engl.: Operating System
oder kurz: OS), Datenbank und weitere Applikationen (App), wie Performance-Steigerung der Systeme
beispielsweise Performance-Tools. Dies ist in der obigen Abbil- Berücksichtigung von Aspekten der Green-IT (Einsparung
dung durch die kleinen Würfel dargestellt. von Hardware, Verringerung des Stromverbrauchs und
Die zum Einsatz kommenden VMs lassen sich in Entwicklungs- Kühlaufwands)
systeme und Versuchssysteme unterteilen. Die Systeme unter- Gute Administrierbarkeit der Experimentierumgebung (Än-
scheiden sich im Wesentlichen durch ihr Leistungsspektrum und derungen an den VMs, Zurücksetzen der VMs durch Snaps-
ihre Benutzung. hots) ([10] S. 34 ff.)
Für die Planung des Versuchsaufbaus kommen Entwick- Die genannten Nebeneffekte können den Studenten in der Lehre
lungssysteme zum Einsatz. Das sind kleine VMs, sprich VMs mit kommuniziert bzw. selbst von ihnen erfahren werden.
einer geringeren Leistung und Konfiguration. Jede Gruppe erhält Zudem kann als positiv angesehen werden, dass bei eventuellen
eine solche Entwicklungs-VM an der sie Änderungen vornehmen Schäden am System lediglich eine VM betroffen sein wird und
kann bzw. bestimmte Teilaufgaben bereits im Vorfeld testen nicht der Server bzw. die Hardware direkt. Die beschädigte VM
kann. Diese Systeme stehen den Gruppen zwischen den einzelnen kann dann wieder in den Urzustand zurückgesetzt werden.
Versuchstagen zur Verfügung. Die Entwicklungssysteme erhalten
eine kleine Datenbank. Während die Entwicklungs-VMs aktiv
4.2 Konfiguration der virtuellen Maschinen werden, so dass in der Vorlesung ein Pool an Methoden und
Ausgehend von der Gruppenplanung aus dem Abschnitt 3.1 kann Werkzeugen vorgestellt wird und der Student entscheidet im
die nachfolgende Konfiguration für die VMs abgeleitet werden. Rahmen des Experiments, wie er vorgehen möchte. In der weite-
Hierbei wird lediglich auf die Zusicherungen von Arbeitsspeicher ren Arbeit muss geprüft werden, welche der beiden Methoden den
und Festplattenkapazität eingegangen. Studenten am besten beim Lernprozess unterstützt.
Den Entwicklungs-VMs wird während der Entwicklungszeit 4 GB
Arbeitsspeicher zugesichert. Daraus resultiert ein Arbeitsspei-
5. Fazit und Ausblick
Performance ist wichtig. Das ist jedem, der mit Daten-
cherbedarf von 80 GB. Wird an dieser Stelle mit einer Reserve
banksystemen zu tun hat, klar. Den Studierenden ein Gefühl für
kalkuliert, kommt man, in Anbetracht der gängigen Konfiguration
diese Thematik zu geben, dass ist eine der Herausforderungen der
von RAM-Modulen, auf einen erforderlichen Arbeitsspeicher von
Lehre. Um diese Herausforderung zu meistern, bieten sich Expe-
96 GB. Mit den 16 GB Reservespeicher kann unter anderem die
rimente an. Dadurch kann der Student praktische Erfahrungen im
Gruppenzahl bei Bedarf erhöht werden (4 Gruppen mehr mit wie-
Bereich Datenbank-Performance erlangen. Damit den Studenten
derum jeweils 4 GB RAM). Die Entwicklungs-VMs werden mit
einheitliche Umgebungen zum Experimentieren zur Verfügung
einer kleinen Datenbank mit max. 4 GB Datenvolumen ausgestat-
gestellt werden, bieten sich virtualisierte Systeme an. Dieser
tet (für vorbereitende Tests). Weiterhin wird zusätzlicher Storage
Rahmen ist bekannt und darüber sind sich die Autoren einig. In
von 6 GB für das Betriebssystem, das DBMS und weitere Tools
Zukunft muss gezeigt werden, wie die Aufgabenstellungen für die
(Performance-Tools) beansprucht. Eine Reserve von 2 GB Spei-
Studenten zu formulieren sind und wie die Performance konkret
cher wird ebenfalls eingeplant. Daraus folgt für jede Entwick-
zu messen ist. Im Studiengang Wirtschaftsinformatik muss neben
lungs-VM ein Storage-Bedarf von 12 GB. Bei 20 Gruppen bedeu-
den technischen Details der Systeme auch immer die Wirtschaft-
tet das einen Storage von 240 GB. Rechnet man die 4 potentiellen
lichkeit betrachtetet werden. Auch dieser Bereich muss in Zukunft
Entwicklungssysteme aus der Reserve hinzu, führt dies zu einem
genauer betrachtet werden.
Speicherbedarf von 288 GB für die Entwicklungs-VMs.
Für die Versuchs-VMs sollen, wie in Abbildung 4 erkenntlich ist,
5 Systeme zur Verfügung stehen. Da zu den Versuchstagen sämt- 6. REFERENCES
liche Ressourcen den Versuchs-VMs zur Verfügung stehen sollen, [1] Euler D.; Hahn A., Wirtschaftsdidaktik, 2004, 1. Auflage,
kann der gesamte Arbeitsspeicher (96 GB) entsprechend aufge- Haupt Verlag, Bern
teilt werden. Das führt zu einem Arbeitsspeicher pro Versuchs- [2] Schubert S.; Schwill 1., Didaktik der Informatik, 2004, 1.
VM von rund 19 GB. In Sachen Storage-Kapazität sollen je Ver- Auflage, Spektrum Akademischer Verlag, München
suchssystem 80 GB vorgehalten werden (für Betriebssystem, DB, [3] Reich K., Experiment, 2008, http://methodenpool.uni-
DBMS und Tools). Das führt zu einem Storage-Bedarf von 400 koeln.de/download/experiment.pdf Abruf: 28.03.2012
GB für die Versuchssysteme.
[4] Faustmann; Höding; Klein; Zimmermann, Oracle- Da-
tenbankadministration für SAP, 2007, 1. Auflage, Galileo
4.3 Server-Hardware Press, Bonn
Nachfolgend werden Eckpunkte der Server-Hardware genannt.
[5] Balzert H.; Lehrbuch der Software- Technik, 1998 Spektrum
Für das Praktikum kommt ein Server-Blade zum Einsatz. Dieses
Akademischer Verlag GmbH, Heidelberg; Berlin
Blade besteht aus zwei Prozessoren (CPUs) mit jeweils 6 Kernen
und 3.46 GHz. Desweiteren besitzt der Server, wie aus der Kalku- [6] Schlimm N.; Novakovic M.; Spielmann R.; Knierim T., Per-
lation hervorgeht, 96 GB RAM. Der Gesamt-Storage, welcher in formance-Analyse und -Optimierung in der Software-
den Berechnungen bestimmt wurde, beträgt ca. 700 GB. Hierfür entwicklung, 2007, Informatik Spektrum, Springer-Verlag
stehen Hardware-seitig drei 450 GB Fibre Channel Festplatten zur [7] Claus V.; Schwill A., Duden der Informatik, 2001, 3. Aufla-
Verfügung. Die großzügige Reserve soll eventuellen späteren ge, Duden Verlag, Mannheim
Anforderungen gerecht werden.
[8] Müller T., Leistungsmessung und -bewertung, 2004,
Seminararbeit, Westfälische Wilhelms-Universität Münster,
4.4 Werkzeuge der Performance-Messung http://www.wi.uni-muenster.de/pi/lehre/ss04/SeminarTesten/
Die Performance-Messung hat verschiedene Aspekte. Es müssen Leistungsmessung.pdf Abruf: 28.03.2012
hier Methoden und Werkzeuge für die Umsetzung voneinander
abgegrenzt werden. So werden durch die Methoden einzelne Ver- [9] Barrett D., Linux kurz und gut, 2004, 1. Auflage, O’Reilly
fahrensansätze für die Tests beschrieben. Mit „Werkzeuge“ sind Verlag, Köln
hier die Tools zur Messung der entsprechenden Werte zusam- [10] Zimmer D.; Wöhrmann B.; Schäfer C.; Baumgart G.; Wi-
mengefasst. Es gibt ein weites Spektrum an Tools, wobei immer scher S.; Kügow O., VMware vSphere 4 - Das umfassende
die Aktualität und Verwendbarkeit der Werkzeuge geprüft werden Handbuch, 2010, 1. Auflage, Galileo Press, Bonn
sollte. Auf der einen Seite können Tools genutzt werden, welche
[11] http://moodle.de/ Abruf: 18.05.2012
in den jeweiligen Systemen, wie beispielsweise im Betriebssys-
tem oder im DBMS, vorhanden sind oder es können zusätzliche [12] Barth; Schneemann; Oestreicher, Nagios: System- und
Werkzeuge zum Einsatz kommen, wie z.B. Nagios [12]. Für die Netzwerk-Monitoring, 2012, 3. Auflage, Open Source Press
Wahl der Methoden und Werkzeuge bestehen mehrere Möglich-
keiten, zum einen können feste Vorgaben durch den Lehrenden
gemacht werden und zum anderen kann der Einsatz freigestellt