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Im Zuge unseres Monitorings der DataEngine-Instanzen stellten wir ungewöhnlich hohe Festplatten- und CPU-Aktivitäten fest. Unsere Nachforschungen ergaben, dass die Ursache in schlecht konfigurierten Workflows lag.
Hier die Ausgangslage, die wir gesehen haben:
Das obere Diagramm zeigt eine CPU Auslastung von um die 40%, verbunden mit hohen Leseaktivitäten auf die Festplatten (mittleres und unteres Diagramm – grüne Linie).
Dieser Workflow war dafür verantwortlich:
Was wir hier sehen, ist ein Workflow, der nicht nur im Scheduler (also minütlich läuft), sondern auch beim Speichern. (1) Desweiteren haben wir keine Conditions gesetzt, so dass dieser Workflow minütlich auf alle Datensätze in Module angewendet wird. (2) Was hier nicht sichtbar ist, das die Action den Datensatz selber aktualisiert, was wiederum ein „On-Save“ Event und damit wieder diesen Workflow auslöst. (3)
So wurde eine rekursive Schleife gebaut, die erst aussteigt, wenn es ein Speicherfehler gibt. Das Ändern des gleichen Datensatzes, ohne eine entsprechende Condition und gleichzeitigem Aufruf des gleichen Workflow ist tödlich. Hier war die Instanz kaum benutzbar während der Ausführung.
Fazit:
Sollen wiederholt die gleichen Datensätze über einen Workflow aktualisiert werden, so sind entsprechende Bedingungen zu setzen, um rekursive Schleifen zu vermeiden. Werden mehrere Actions hintereinander ausgeführt (mit Änderung des aufrufenden Datensatzes), so sollte die Bedingung für die Ausführung des Workflows gleich zu Beginn gesetzt werden. Dadurch wird ein erneuter Aufruf verhindert.
Hrsg. Prof. Dr. Emanuel Bayer und Manuel Marini · Springer Gabler, 2025
Der Sammelband zeigt, wie aus Kundendaten messbarer Wert wird — mit 22 Beiträgen aus Wissenschaft und Praxis, strukturiert entlang der fünf Stufen des Customer Intelligence Evolution Framework (CIEF).
