Auto-Skalierungs-Strategie für einen Wiener Streaming-Backend benchmarken
Übersicht
Worum es bei diesem Projekt geht.
Setze ein Lasttest-Setup mit drei Last-Profilen auf: konstant, langsam steigend (60 Minuten Rampe), explosiv (10x in 2 Minuten, typisch für Live-Event-Start). Implementiere drei Auto-Skalierungs-Strategien: bestehende CPU-basierte (Baseline), Queue-Length-basierte (Anzahl Jobs in SQS-Queue), prädiktive (5-Minuten-Prognose via einfaches ARIMA-Modell). Vergleiche je Profil und Strategie: Tail-Latenz (p99 und p999), Über-Provisionierungs-Kosten (Instanz-Stunden über tatsächlicher Last), Cold-Start-Anteil. Abgaben: Lasttest-Setup, drei Strategie-Implementierungen, Vergleichs-Bericht, 10-seitige Empfehlung mit Risiken.
Das Briefing
Was Du tust und was Du zeigst.
Welche Auto-Skalierungs-Strategie balanciert Tail-Latenz, Über-Provisionierungs-Kosten und Cold-Start-Anteil für einen Live-Streaming-Backend am besten?
Earning criteria — what you'll demonstrate
- Lasttest-Profile für realistische Streaming-Szenarien entwerfen
- Reaktive und prädiktive Auto-Skalierungs-Strategien implementieren
- Tail-Latenz und Cold-Start als gleichrangige Kostengrößen behandeln
- Risiken prädiktiver Strategien (Modell-Drift, Daten-Lücken) explizit adressieren
Studienpassung
Wo dies in Dein Studium passt.
Schärft dieselben Fähigkeiten, die Dein Studium von Dir erwartet.
Fähigkeiten
Fähigkeiten, die Du unter Beweis stellst.
Jede taucht auf Deinem verifizierten Zertifikat auf.
Karrieren
Berufe, auf die dies Dich vorbereitet.
Echte Berufsbezeichnungen. Echte Skill-Brücken. Wähle die, die Deinem Werdegang am nächsten kommt.
Karrierewege, die das aufbaut
Kanonische RollenNoch eine Sache