application sizing

Сайзинг в ITSM используется для предварительной оценки того, какие ресурсы потребуются, чтобы приложение работало в требуемом режиме и не нарушало целевые значения уровня услуги. На практике это связывает ожидания заказчика и пользователей (в части производительности, пропускной способности, времени отклика, окон обслуживания и роста нагрузки) с реальными возможностями ИТ-инфраструктуры, платформ и команд поддержки. Сайзинг выполняют при внедрении нового приложения, миграциях, значимых доработках, изменениях архитектуры, росте числа пользователей или транзакций, а также при переносе в облачные вычисления. Результатом обычно становятся входные данные для планирования мощностей, проектирования услуг, управления изменениями и управления развёртыванием: какие вычислительные мощности, хранилище, сеть, лицензии и эксплуатационные ресурсы нужны, какие риски есть для доступности и производительности, и какие ограничения следует заложить в сервисное предложение и соглашение об уровне услуг. Вне области сайзинга находятся функциональные требования к приложению и выбор бизнес-логики; также сайзинг не подменяет валидацию и тестирование и не гарантирует фактическую производительность без последующих измерений и отчётности в рабочей среде.

Частая ошибка — воспринимать сайзинг как разовую «оценку железа». В реальности требования к ресурсам зависят не только от пикового спроса, но и от профиля нагрузки, сценариев использования, интеграций, особенностей данных и операционных процессов, а также от того, какие требования гарантии и полезности согласованы в соглашении об уровне услуг. Сайзинг также нередко путают с планированием мощностей: планирование мощностей шире и управляет мощностями как постоянной способностью организации удовлетворять спрос на уровне портфеля услуг и ИТ-инфраструктуры, тогда как сайзинг — более прикладная оценка под конкретное приложение или изменение. Ещё одно заблуждение — считать, что при облачных вычислениях сайзинг не нужен: даже при эластичности остаются вопросы лимитов, стоимости, пропускной способности, квот, баз данных и внешних зависимостей, а ошибки сайзинга приводят либо к деградации производительности и инцидентам, либо к избыточным затратам. Наконец, важно не подменять сайзинг обещаниями: это оценка с допущениями, которые нужно явно фиксировать и затем проверять через мониторинг и события, измерение и отчётность и, при необходимости, корректировать через изменение.