Predicting Impact of Changes in Application on SLAs: ETL ...Predicting impact of changes in...
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Predicting impact of changes in application on SLAs: ETL application performance model Dr. Abhijit S. Ranjekar Infosys Abstract Service Level Agreements (SLAs) are an integral part of application performance. Service providers are bound by them to build and deliver applications-services conforming to specified SLAs. Violations in SLAs are associated with stringent penalties in the case of managed service providers. When there are changes to applications deployed in production, it is a challenging task to examine the impact of change on the SLAs. The task is even more challenging in case of batch or ETL kinds of applications where the “transaction” doesn’t follow the online-synchronous flow model. This paper illustrates the methodology to build mathematical models and to judge the impact of application change on SLAs. The model also helps architects to design the deployment configuration in order to meet the SLAs. 1. Introduction Software applications are developed based on business requirements and thus, performance of these applications needs to be tailored to satisfy end use expectations. Managed service providers design – develop – deploy applications to fulfill the requirements of their clients. Apart from functional requirements that serve business purpose, these applications may also have to satisfy multiple service level agreements (SLAs). SLAs are imposed to provide (a) a better experience to end users, (b) a competitive edge to the given application and (c) the ability to meet timelines associated with expectations and other compliance demands. SLA management has significant weight in application development and change management. Applications deployed in production which are performing within SLAs often need to undergo changes as business or functional requirements change. Minor, cosmetic changes typically do not affect the SLAs. In case of major changes, architects face a big challenge in ensuring the SLAs for proposed changes. How much will code change affect the measured response time? How to change the design – deployment – hardware so that the SLAs are met? Described in this paper is the methodology illustrated with actual examples to create a model for the system – application and how it can address these questions.
Transcript of Predicting Impact of Changes in Application on SLAs: ETL ...Predicting impact of changes in...
Predicting impact of changes in application on SLAs: ETL application
performance model
Dr. Abhijit S. Ranjekar
Infosys
Abstract
Service Level Agreements (SLAs) are an integral part of application performance.
Service providers are bound by them to build and deliver applications-services
conforming to specified SLAs. Violations in SLAs are associated with stringent penalties
in the case of managed service providers. When there are changes to applications
deployed in production, it is a challenging task to examine the impact of change on the
SLAs. The task is even more challenging in case of batch or ETL kinds of applications
where the “transaction” doesn’t follow the online-synchronous flow model. This paper
illustrates the methodology to build mathematical models and to judge the impact of
application change on SLAs. The model also helps architects to design the deployment
configuration in order to meet the SLAs.
1. Introduction
Software applications are developed based on business requirements and thus, performance of these applications needs to be tailored to satisfy end use expectations. Managed service providers design – develop – deploy applications to fulfill the requirements of their clients. Apart from functional requirements that serve business purpose, these applications may also have to satisfy multiple service level agreements (SLAs). SLAs are imposed to provide (a) a better experience to end users, (b) a competitive edge to the given application and (c) the ability to meet timelines associated with expectations and other compliance demands. SLA management has significant weight in application development and change management. Applications deployed in production which are performing within SLAs often need to undergo changes as business or functional requirements change. Minor, cosmetic changes typically do not affect the SLAs. In case of major changes, architects face a big challenge in ensuring the SLAs for proposed changes. How much will code change affect the measured response time? How to change the design – deployment – hardware so that the SLAs are met? Described in this paper is the methodology illustrated with actual examples to create a model for the system – application and how it can address these questions.
2. ETL application - SLAs
The managed service provider is offering services to process daily files - data coming from
multiple agents - and to store it in data warehouse. The agents who submit these files need to
be notified about the receipt of their files and that the file has passed basic data validations.
When the file is not received or cannot be validated, agents need to submit the file again. Data
in these files is then processed to remove all personal information, extract summarized
information and conduct analytics and classification. All the information and the reports
extracted from these files needs to be stored in data warehouse. This information is further
used for planning, commissioning, audit, benchmarking, research, performance improvement
and governance. The objective of the overall service is to understand public trends, analyze
effectiveness of solutions and to plan and allocate appropriate resources to meet demands. The
base data for this comes from agents who implement the services. The application under
consideration processes this data and makes it available for the objectives as above.
The application is a typical ETL application (Extract – Transform – Load) so the service provider
has designed and developed ETL application using relevant technologies. The process for
churning the data-files involves the following major stages - (i) Catalogue the file (ii) Validate the
format-content (ii) Sequence for processing and (iv) Stage data into tables.
Agents post data-files everyday so the application processing is a recurring activity. SLAs are
based on completion of each stage and are derived taking into account time needed to process
each submitted file. Completion times are measured from the time of submission of the file. (i)
Receipt of file – notification to agent must be done in no more than 1 hour after receipt (ii)
Catalogue stage to complete within 4 hours (so that user is informed about the correctness and
does not need to re-submit) and (iii) Complete process of staging data to be completed in 12
hours. Note that since agents can submit the files any time in a 24 hour day, stage completion
times are to be measured from the time of submission. To derive the SLA compliance, the
completion times need to be computed for each and every file being received. This requirement
is quite challenging given the nature of process flow. SLAs are negotiated by the service
provider to the extent that completion times need to be complied with for 93% of total files. For
example, 93% of files received from the agents need to complete the cataloguing stage within 4
hrs.
The process flow is briefly elaborated in diagram below:
Users submit a batch of files – each file within the batch undergoes 3 stages sequentially file by
file. Note that until the previous file completes validation phase, the next file cannot be
catalogued. So the catalogue time is a complex entity which increases within a batch as well as
across the batches. After a batch is done with validation the files in that batch are picked for the
last phase of staging. The design involves deployment of multiple nodes which randomly pick up
a file from the queue which is stacked by files sent by agents. Once a file is picked by a node,
the user who has sent that file is chosen and all the files sent by that user are selected for
processing. After this user’s files are completed, the node is free to pick the next file in queue.
This implies that the files submitted by this user later are also churned early while the files
submitted early by another user will be started later. The business logic for processing files thus
introduced complexities in actual response times. The SLA value for cataloguing is thus subject
to actual execution of the process. The diagram below briefs the execution flow.
In case of issues with data in a file in one of the batches during churning; that user would be
suspended for further processing. Proper notifications need to be sent back well in time and
after appropriate actions, the batches for that user would resume for processing. Overall, there
are “sunny day” paths where the files would simply go through, “rainy day” paths where files
would be pushed through with necessary corrections and “stormy day” paths where files would
be suspended for the day and these would be out of the SLA calculations.
3. Change in application: Impact on SLA
The initial design specified that the application would perform within SLAs. This means 93% of
all the files received would be catalogued within four hours of their individual receipt timestamp
(in production, cataloguing for 93% of files was actually finishing within one hour). Business later
decided to introduce substantial changes in the validation phase. While initially, the number of
validations on file structure and content were less than 10, a new requirement resulted in more
than 50 checks in the validation stage. The impact was anticipated to be more time in validation
phase and was to be mitigated by increasing number of nodes which started processing
batches. This was the most natural option – since each batch will take more time, starting more
batches at a time would ensure that all files are still churned in the stipulated time.
Architects wanted to estimate the impact of increased validations on the overall SLA timings.
Given the complexity of the process and the time measurements –estimation was not
straightforward. A mathematical model of the whole process was built to judge the impact of
changes based on actual execution. In creating a model for this system, the following
constituents play crucial role:
1. Variables
a. What are all the entities that change in the system/process?
b. Extent of variation – range of typical values – drivers for variation?
2. Dependence
a. What are the inter-relations between the changing entities?
b. Correlation, inter-conversion factors – cause-effect relations
3. Objective parameters
a. What are the parameters for which the model is expected to predict outcomes?
b. What inputs relate to which outcomes – driver variables?
The following sections further describe these constituents and illustrate the methodology for
creating our model.
3.1. Model constituents: Variables
A thorough study of the inputs into the process including all the parameters that vary in the
process should be conducted to arrive at the variables for the model. For the ETL application
under consideration, the process initiates with batches of files from users. Each file contains a
number of records which are eventually processed in the application.
Variables: micro to macro
(i) Number of records in each file - batch
(ii) Number of files in a batch
(iii) Number of files - batches in a day - month
Subsequent graphs show variation in each variable: the study has been carried over two time
periods across a milestone – these periods are referred in the charts as Pre and Post. This
classification in time is just to validate that there is no significant change in variables across the
milestone.
Number of records in each file: This is a major factor that affects time taken to process a file.
Based on overall variation, record counts in individual files are classified in bands of interval
length 300. The chart below has bands of record counts on the x-axis and the y-axis plots the
number of files with record counts in the given band. The chart essentially plots the frequency of
files with respective record counts For example number of files with record counts around 10000
is between 40 – 60 etc. Inputs given to the model need to have file sizes in accordance with the
distribution below. As an illustration based on the chart below, the majority of files should have
record counts less than 10000, 18% of files should have record counts in the band of 300-600
etc. The files to be used for the models will each have different number of records and the
distribution of record counts in files needs to be as below.
Files from end users come into system as batches – this has 2 implications on variables in the
model - (i) number of files in a batch and (ii) total number of records in a batch (from files in that
batch).
The number of files in a batch affects the time taken for subsequent files in that batch. The chart
below has number of files in a batch on the x-axis and y-axis has frequency of batches having
that file count. As an illustration - 86% of batches come as single files, while 3% of batches have
3 files in them etc.
Aggregate number of records in a batch will affect the time taken to initiate processing for the
next batch in queue. Hence, aggregate record count indirectly adds delay into subsequent batch
file times. While the number of records in a single file follows the distribution given in Figure 1,
the files need to be batched in such a way that aggregate counts in batch follow the distribution
as given in chart below. As an illustration, the average record counts from the number of files in
a batch needs to be around 31000.
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81
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82
0
1
Sum of RECORD_COUNT
BATCH_ID
Pre-Post
The next important variable is the total number of files coming into the system and total volume
of record counts received through those files. Charts below depict values for these variables:
The SLA timings are calculated over a period of month – thus it is necessary to understand the
aggregate number of files over a month.
Thus we now have the basic set of inputs into the system. Note that these variables serve as
passive inputs into the system model – their current role in model is to act as ingredients for the
menu!
3.2. Model constituents: Dependencies
Dependencies are set of constituents which bridge variables to the outcomes/objectives.
Processing is done on individual files in three stages as described earlier. Since the data in the
files is churned by the application –time taken to process data in a file at a particular stage
depends on number of records in that file. The time being considered here is time taken for the
completion of a stage for a file and not complete processing of the file including wait times etc.
The stage completion times as a function of number of records in the files are plotted in charts
below. The x-axis has number of records in multiple of 10,000 and y-axis records time in
seconds. Chart for time to catalogue:
The colored lines bring out variation in time taken for corresponding record count bands. This
variation is important since it reflects the execution reality and the dissimilarity in churning
similar volumes due to possibly different business logic implementations. Chart below is for the
changed part of the application – the validation phase.
Introduction of significant numbers of validations and associated business logic resulted in high
values for validation stage times. Also, note that time taken for validation of similar number of
record counts shows wide variation. For example, to validate file with 30000 records, the time
taken varies from eight minutes up to an hour.
The time taken for the sequencing stage was negligible - under 2 seconds - and thus was
neglected for the model. Chart below gives time for staging records in database.
Thus, we now have all the input variables and dependencies in terms of the time taken for
various stages. Ground is being prepared for taking simulation runs of the model.
3.3. Model Constituents: Objectives
The objective of this modeling exercise is to estimate the impact of changes on the SLAs of the
cataloging and staging times. SLA calculation is done on a monthly basis, so the model needs
to be simulated every day for a month. The daily model simulation uses dependencies to derive
stage timings for input variables –batches of files and record counts within the file.
The model is simulated on a per day basis with following inputs:
(i) Take a run with around 200 files (with distribution as in Figure 4 )
(ii) Have around 3 million aggregate record counts in these files (with the distribution as in
Figure 4)
(iii) Distribute aggregate record counts into files (with distribution as in Figure 1 )
(iv) Groups files into batches (as distributed in Figure 2)
(v) Depending on the number of records in the file, compute timings for the three stages
using the distribution of time as charted out in Section 3.2 This time, the calculation
will follow the process of catalogue-sequence-validate for a file and them move to
next file in the batch (as described in Section 2)
(vi) This execution of simulation gives results for one day – use the number of files in a
month from Figure 5 to derive the 93rd percentile for a month.
(vii) This execution of simulation produces monthly results for one particular set of
dependency values and input variables.
(viii) Multiple rounds of such monthly simulation are executed to allow and have variation
in all input variable values and permit multiple values for dependency parameters.
(ix) These multiple monthly runs then provide the estimation of the objectives against the
SLA of 93rd percentile times.
The chart below gives the model outcome –blue bars represent the number of files in a monthly
run (plotted on primary Y-axis), brown points represent the 93rd percentile Catalogue SLA and
yellow points the staging SLA times (on Secondary Y-axis).
Based on the values of the input variables and dependency parameters, the model predicted
that the catalogue SLA is likely to be around 4.5 hours, while the staging SLA will to be around
5.75 hours. The model takes into account the simple, straightforward path for all the files – while
in production there will be errors in files and users getting blocked which will push out the actual
93rd percentile timing further. The actual timing in production turned out to be 5.25 hours for the
catalogue SLA – the model thus providing good level of accuracy.
Since the SLA was being breached, there was need to bring back timings well within the limit of
4 hours. This model was then used to derive what changes need to be made to bring the SLA
under control. Since input variables cannot be changed –changes have to be in dependencies.
Among dependencies, it is possible to make changes in validation times; this is the best-suited
candidate in the model to alter and get revised outcomes. So the question now boils down to
what is the variation for validation times in order to have the SLA in control? Referring to Figure
7, the pink line which marks the lower end can stay where it is. The slope of the yellow line
needs to be lowered to achieve the objective.
Architects could then make changes in the design accordingly to trim down validation times.
The model enables experimental, trial and error configurations to be made only on the band of
time taken for a file based on record counts and not on the whole process. This enabled tuning
the design and settings in an efficient way based on single file tests. The changes resulted in
trimming validation time bands as indicated in chart below. The variation in validation times,
which was from the pink line to the yellow line, has now been trimmed down to the blue line.
The model simulation executed with reduced validation times and predicted that the catalogue
SLA will be around 1.75 hours. The actual production SLA calculation turned out to be 2.25
hours – thus, the model provided a good estimate of the impact and suggested the changes to
be made. The chart below provide the view in terms of record counts in place of daily file count,
just to elaborate how both these variables can be used to display the outcome against input
variables.
For the ETL type of application and the SLA of completion times, the crucial parameters that
affect the outcome and hence are the core part of the model are – (i) File – batch distribution (ii)
Record count or data size distribution and (iii) Processing times at various stages. A model built
using these constituents as described above provides a good level of accuracy and enables
decisions for designers.
4. Summary
This paper elaborates generic constituents needed to build a model for estimating performance
and then applies the procedure to create a model for ETL type of application. The three pillars of
the model are. Variables, Dependencies and Objectives and how they work to build the model.
The paper explains how to select variables, what parameters play key roles in defining inputs to
the model, what varies within inputs, how to choose dependencies in view of the objectives, and
how to use variation in dependencies for the simulation to result in reasonable outcomes. This
then creates a model which gives good accuracy.
The parameters, steps, methodology as described and illustrated with the case study present an
elegant solution to judge the impact of changes on SLAs. It can help architects make design-
deployment decisions. Architects make decisions based on high level parameters but such
models work as aids to augment their decisions. The model also provides visibility to the
business in terms of potential SLA limits and what negotiations can be made with clients in
terms of stretching the SLA. The methodology has been applied on programs in production and
proven to accurately predict system behavior. Moreover the model allowed IT managers to
involve Business in making conscious decision on thresholds so that costs of changes can be
balanced with the risk of SLA violations.
5. References
BALL1998 Data Modeling Techniques for Data Warehousing: IBM Redbooks, Chuck Ballard,
Dirk Herreman, Don Schau, Rhonda Bell, Eunsaeng Kim, Ann Valencic
KIMB2004 The Data Warehouse ETL Toolkit. Wiley. Kimball Ralph, Joe Caserta
HAGE2012 ETL Magic quadrant – available at www.gartner.com
WYAT2009 Principles for an ETL Benchmark, SpringerLink, Len Wyatt, Brian Caufield and
Daniel Pol
SIMI2009 Benchmarking ETL Workflows, SpringerLink, Alkis Simitsis, Panos Vassiliadis,
Umeshwar Dayal, Anastasios Karagiannis and Vasiliki Tziovara
