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# App Service-Dimensionierung

## Grundlagen

SCEPman hängt hauptsächlich von den CPU-Ressourcen ab. Speicher und Festplatte sind deutlich weniger wichtig.

Eine SCEPman-Instanz (Version 3.0 und neuer) in einem Azure P0V3 App Service Plan (195 ACUs) kann unter normalen Bedingungen etwa 4000 Anfragen pro Minute bedienen. Anfragen sind

* SCEP-Ausstellungsanfragen und
* OCSP-Anfragen.

Das bedeutet, dass SCEPman etwa 20 Anfragen pro Minute und ACU bedienen kann.

Da ein Zertifikat einmal ausgestellt wird, seine Gültigkeit aber viele Male überprüft wird, wird es insgesamt wesentlich mehr OCSP-Anfragen als SCEP-Anfragen geben. Daher sollten Sie die Größe Ihrer SCEPman-Instanz anhand Ihrer OCSP-Anfragen bemessen.

## Abhängigkeiten

Die Last Ihres SCEPman-Dienstes hängt von mehreren Faktoren ab und variiert in den verschiedenen Umgebungen. Wichtige Faktoren sind:

1. Verteilung der Anfragen
2. Häufigkeit der Anmeldungen bei Netzwerkressourcen
3. Häufigkeit von Zertifikatsanfragen/-erneuerungen

Insbesondere die Verteilung der Anfragen ist von großer Bedeutung. Wenn alle Clients ihre Anfragen zur gleichen Zeit stellen, werden Ihre SCEPman-Instanzen stark belastet. Sie sollten darauf hinarbeiten, dass SCEPman in allen Fällen auf SCEP-Anfragen in weniger als einer Minute antwortet.

{% hint style="warning" %}
Bitte weisen Sie nicht gleichzeitig einer großen Anzahl von Benutzern/Geräten SCEP-Profile zu, da dies zu einer Anfragespitze bei Ihren SCEPman-Instanzen führen kann.
{% endhint %}

## Empfehlung

Als Ausgangspunkt empfehlen wir die folgende Dimensionierung in Azure Compute Units (ACU) für die Azure App Service Plans:

| Anzahl der Benutzer/Clients |                Einzeldesign               |               Geo-redundantes Design              |
| :-------------------------: | :---------------------------------------: | :-----------------------------------------------: |
|       < 5.000 Clients       |    <p>\~100 ACUs<br>(z. B. 1 x S1)</p>    |     <p>2 x \~100 ACUs</p><p>(z. B. 2 x S1)</p>    |
|       < 10.000 Clients      |  <p>\~200 ACUs</p><p>(z. B. 1 x P0V3)</p> |    <p>2 x \~200 ACUs</p><p>(z. B. 2 x P0V3)</p>   |
|       < 25.000 Clients      |  <p>\~400 ACUs</p><p>(z. B. 2 x P0V3)</p> |     <p>2 x \~400 ACUs<br>(z. B. 4 x P0V3)</p>     |
|       < 50.000 Clients      |  <p>\~800 ACUs</p><p>(z. B. 4 x P0V3)</p> |     <p>2 x \~800 ACUs<br>(z. B. 8 x P0V3)</p>     |
|      < 100.000 Clients      | <p>\~1600 ACUs</p><p>(z. B. 4 x P1V3)</p> |   <p>2 x \~1600 ACUs</p><p>(z. B. 8 x P1V3)</p>   |
|      > 100.000 Clients      | <p>\~3200 ACUs</p><p>(z. B. 4 x P2V3)</p> | <p>2 x \~3200 ACUs</p><p>(z. B. 2 x 4 x P2V3)</p> |

Basierend auf diesen Empfehlungen können Sie Ihren Traffic überwachen und sehen, ob Sie wie im Abschnitt [Feinabstimmung](#fine-tuning) unten beschrieben herunterskalieren können.

## Azure-Kostenprognose

Die Hauptkosten in Azure werden bei den Azure App Service Plan(s) liegen. Sie können Ihre Kosten aus den Anforderungen in der obigen Tabelle und [Ihrer Azure-Preisliste](https://azure.microsoft.com/en-us/pricing/calculator/) oder der allgemeinen, nicht rabattierten [App Service-Preisübersicht](https://azure.microsoft.com/en-us/pricing/details/app-service/windows/) ableiten.

Die zusätzlichen Azure-Ressourcen (Key Vault, Storage Account, Log Analytics, Netzwerkressourcen für private Endpunkte) spielen bei den Kosten nur eine untergeordnete Rolle. Je nach Anwendungsfällen in Ihrer Umgebung sollten Sie für diese zusätzlichen Azure-Ressourcen mit weiteren 5 % bis 25 % zusätzlich zu den Kosten des App Service Plans rechnen.

{% hint style="info" %}
Diese Kostenprognose ist nur ein grober Richtwert, um Ihnen die Azure-Kosten abzuschätzen. Sie kann in verschiedenen Umgebungen erheblich variieren.
{% endhint %}

## Feinabstimmung

Jede Umgebung hat ihre eigene Lastverteilung über den Tag. In vielen Umgebungen erzeugt der Morgen (Arbeitsbeginn) bei Ihrem SCEPman eine Lastspitze.

### Manuelle Skalierung

Sie können die Rechenleistung Ihres App Service mit den Azure App Service Scale-Out-Funktionen an Ihre individuelle tägliche Lastverteilung anpassen. Z. B. könnten Sie morgens von 08:00-10:00 2 x S1 festlegen, um die morgendliche Spitzenlast abzudecken, während Sie für den Rest des Tages auf 1 x S1 reduzieren.

### Automatische Skalierung

Alternativ können Sie die Azure App Autoscaling-Funktion verwenden, um sich an die benötigten Ressourcen anzupassen. Mehr dazu erfahren Sie in [Automatische Skalierung](/de/azure-konfiguration/azure-sizing/autoscaling.md).

### Manuelle vs. automatische Skalierung

Wenn Sie Ihre Last gut vorhersagen können (z. B. basierend auf der Lasthistorie), empfehlen wir manuelle Skalierung gegenüber automatischer Skalierung, da automatische Skalierung träge reagieren muss (Hysterese), um ein Hin- und Herwechseln zwischen Skalierungsstufen zu verhindern.


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# Agent Instructions
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