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Benchmarking von Cloud-nativen Infrastrukturen bei Erdrutschen

Benchmarking der CPU-, Speicher-, Speicher- und Netzwerkleistung in Kubernetes-Clustern zur Validierung der Infrastrukturbereitschaft vor der CNF-Bereitstellung.

Produktbild

  • Technology

    Kubernetes, Cloud-Native Infrastructure, 5G SA, 5G-Advanced

  • Test types

    CPU Benchmarking, Memory Benchmarking, Storage Benchmarking, Networking Benchmarking, A/B Testing, Shadow Testing, Continuous Benchmarking

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Highlights

Landslide Cloud Engine vergleicht Leistung, Effizienz und Verhalten cloudnativer Infrastruktur und cloudbasierter Ressourcen unter realen Bedingungen mithilfe einer mehrstufigen, auf Microservices basierenden Architektur.

Leistungsvergleich

  • Benchmarks für CPU, Arbeitsspeicher, Speicher und Netzwerk in den wichtigsten privaten Cloud-Kubernetes-Distributionen, darunter OpenShift, VMware Tanzu, WNDRVR Cloud Platform, Rancher und k3s.
  • Misst CPU-Durchsatz, Speicherauslastung, Speicher-E/A und Netzwerkverkehr unter konfigurierbaren Arbeitslasten.
  • Erfasst detaillierte Metriken der Kubernetes-Schicht zu Auslastung, Latenz und Allokationseffizienz.

Workflow und Automatisierung

  • Die Drag-and-Drop-Workflow-Engine kombiniert unbegrenzte CPU-, Speicher-, Speicher- und Netzwerkaktionen in einem einzigen Szenario.
  • Lässt sich in CI/CD-Pipelines (Continuous Integration/Continuous Delivery) integrieren, um im Rahmen von DevOps-Workflows fortlaufende Infrastruktur-Benchmarks zu erstellen.
  • Unterstützt benutzerdefinierte Arbeitslasten und Parameter zur Simulation verschiedener Betriebsbedingungen

Visualisierung und Analyse

  • Echtzeit-Dashboards, unterstützt durch Grafana, Prometheus und Kafka, für schnelle, datengestützte Entscheidungen
  • Umfassende Metrikenerfassung von Kubernetes-Exportern, einschließlich cAdvisor, Node Exporter und kube-state-metrics
  • Die Zeitreihendatenbank speichert Ergebnisse für Trendanalysen und Korrelationsvisualisierungen.

Validierung der dynamischen Infrastruktur

  • Validiert, dass Kubernetes-Cluster Workloads in Multi-Vendor-Umgebungen dynamisch zuweisen, migrieren und wiederherstellen können.
  • Unterstützt A/B- und Schatten-Tests zum Vergleich von Konfigurationsänderungen
  • Identifiziert Ressourcenengpässe vor der Produktionsbereitstellung

Dienstleistungen und Support