Langsam ist das neue Down

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Wir hören von unseren Kunden immer wieder: „Langsam ist das neue Ausgefallen.“ Für die meisten Betreiber und Verantwortlichen moderner Anwendungen ist eine schlechte Anwendungsleistung genauso schlimm wie ein Ausfall. FAANG-Unternehmen haben Verbraucher an eine konstant hervorragende Leistung gewöhnt. Dadurch entwickeln Kunden anderer Software zunehmend dieselben Erwartungen – insbesondere dann, wenn Wettbewerber in einem hart umkämpften Markt eine gute Benutzererfahrung bieten.

Einige Kunden haben uns sogar berichtet, dass eine langsame Performance oft schlimmer sein kann als ein vollständiger Ausfall. Wenn etwas den Anschein erweckt, beinahe zu funktionieren, man es dann aber immer wieder versuchen muss, ist das frustrierender, als wenn es überhaupt nicht funktioniert. Ein Beispiel dafür ist eine schlechte Sprachqualität bei Voice over IP, bei der sich beide Gesprächspartner ständig wiederholen müssen. Ist der Dienst hingegen gar nicht verfügbar, greifen die Nutzer stattdessen einfach zum Mobiltelefon oder Festnetztelefon.

Branchenübergreifend wird der Erfüllung der Erwartungen an das Kundenerlebnis eine hohe Bedeutung beigemessen. Eine Umfrage aus dem Jahr 2020 im Einzelhandel ergab, dass die Verbesserung des Kundenerlebnisses für fast ein Drittel (32 %) der Befragten höchste digitale Priorität hatte. Mehr als 71 % nannten die Verbesserung des Kundenerlebnisses als wichtigstes kurzfristiges Geschäftsergebnis, das sie mit ihren Bemühungen zur digitalen Transformation erreichen wollten.

Natürlich liegt sowohl den Betreibern als auch den geschäftlichen Stakeholdern das Wohl ihrer Nutzer am Herzen. Einer der Gründe, warum Leistungsprobleme nicht behoben werden, ist die mangelnde Transparenz darüber, wodurch eine Anwendung „langsam“ wird oder was „langsam“ bei einer Anwendung wie der ihren überhaupt bedeutet. Manchmal ist diese mangelnde Transparenz eine direkte Folge davon, dass keinerlei Messungen vorgenommen werden.

Eine Umfrage von Turbonomic verdeutlicht dieses Phänomen (Hervorhebung hinzugefügt): „Als wir die Befragten fragten, wie ihr Unternehmen die Anwendungsleistung misst, war es erfreulich zu sehen, dass über 60 % sie in irgendeiner Form messen. Der häufigste Ansatz bestand jedoch darin, die Verfügbarkeit zu messen, anstatt die Einhaltung von Service Level Objectives (SLOs) zu steuern, die üblicherweise in Form von Reaktionszeiten oder Transaktionsdurchsatz definiert werden. 13 % messen die Anwendungsleistung überhaupt nicht.“

Doch bevor wir diejenigen loben, die tatsächlich etwas messen, sollten wir uns ansehen, was sie messen. Der häufigste Ansatz zur Leistungsmessung bestand darin, die Verfügbarkeit zu messen. Die Verfügbarkeit gibt an, ob ein System verfügbar ist oder nicht. Sie sagt nichts darüber aus, ob es langsam oder schnell ist – obwohl wir einen ganzen Blogbeitrag (oder mehrere) der Frage widmen könnten, warum sie das eigentlich tun sollte.

Das tut sie jedoch nicht, und einer der Gründe dafür liegt darin, wie gut sich die geschäftlichen Kosten messen lassen. Die finanziellen Auswirkungen von Ausfallzeiten sind gut dokumentiert. Es gibt zahlreiche Quellen, die detailliert aufschlüsseln, welche Kosten in den verschiedenen Bereichen des Unternehmens entstehen. Doch wie sieht es bei der Performance aus? Es gibt einige wenige Umfragen, die Reaktionen der Nutzer aufzeigen, etwa den Abbruch einer Nutzung oder negative Äußerungen in sozialen Medien. Aber die tatsächlichen Kosten für das Unternehmen? Dazu gibt es so gut wie keine Angaben.

Laut Esteban Kolsky teilen 72 % der Kunden eine positive Erfahrung mit mindestens 6 Personen. Ist ein Kunde hingegen unzufrieden, teilen 13 % ihre Erfahrung mit 15 oder mehr Personen.

Im Allgemeinen lässt sich das heutige Problem bei der Leistungsmessung so zusammenfassen: „Wir messen nicht die Kosten mangelnder Geschwindigkeit. Wir messen die Kosten von Ausfallzeiten.“ Menschen neigen dazu, auf die Ziele hinzuarbeiten, an denen sie gemessen werden. Das ist kein neues Konzept und tatsächlich ist es einer der Grundsätze von DevOps und der Grund dafür, dass die Methodik eine Verlagerung der Messgrößen auf das Wesentliche vorsieht. Bei F5 möchten wir Ihnen nicht nur dabei helfen, Messungen auf einer absoluten Skala vorzunehmen, sondern diese auch mit Daten aus den Anwendungen anderer zu vergleichen. So können Sie feststellen, wie Ihre Endbenutzer Ihre Anwendungen im Vergleich zu ähnlichen Anwendungen erleben.

Am wichtigsten ist es, die Erwartungen der Endnutzer zu erfüllen. Heute bedeutet das mehr als nur Verfügbarkeit – Anwendungen müssen auch schnell und zuverlässig sein. Wir möchten Anwendungsverantwortliche nicht nur mit Daten und Visualisierungen zur Nutzererfahrung unterstützen, sondern auch mit Erkenntnissen, die in natürlicher Sprache formuliert sind, zum Beispiel: „Die Änderungen, die Sie am Wochenende in die Produktionsumgebung übertragen haben, haben die typische Nutzererfahrung am Montagmorgen verbessert. Gute Arbeit!“ Oder: „Prognosen zufolge wird sich die Nutzererfahrung für Chrome-Nutzer in New York in vier Tagen verschlechtern und dann unter dem Durchschnitt vergleichbarer Banking-Anwendungen liegen. Wir empfehlen Ihnen daher, die folgende Richtlinienänderung für den Lastenausgleich an Ihren NGINX-Load-Balancern in AWS US East vorzunehmen. Sie können die Änderung selbst durchführen oder hier klicken, damit wir sie für Sie vornehmen.“

Wenn Sie Antworten auf Fragen wie diese suchen:

• „Machen meine Endnutzer insgesamt gute Erfahrungen?
• Wie ist ihre Nutzererfahrung im Vergleich zu ähnlichen Anwendungen?
• Kann ich für meine Anwendung einen einfachen Zustandsindikator bereitstellen, der die adaptive Endbenutzererfahrung berücksichtigt und von meinen Supportteams überwacht werden kann?
• Welche Maßnahmen kann ich ergreifen, um die Benutzererfahrung zu verbessern?
• Was kann ich tun, um die Benutzererfahrung für meine Endnutzer beizubehalten und gleichzeitig die Kosten zu senken?
• Kehren Endnutzer nach einer schlechten Erfahrung zurück oder bleiben sie weg?“

… dann bleiben Sie dran für weitere Artikel, in denen wir näher darauf eingehen.

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