Soovitused tulemusandmete kogumiseks

Kehtib selle Power Platform hästi läbimõeldud tulemuslikkuse ja efektiivsuse kontrollnimekirja soovituse kohta:

PE:04 Koguge jõudlusandmeid. Töökoormuse komponendid ja vood peaksid pakkuma automaatseid, pidevaid ja sisukaid mõõdikuid ja logisid. Koguge andmeid töökoormuse erinevatel tasemetel, näiteks rakenduse, platvormi, andmete ja operatsioonisüsteemi tasemel.

Jõudlusandmete kogumine on protsess, mille käigus kogutakse mõõdikuid ja logisid, mis annavad teavet töökoormuse jõudluse kohta. Need andmed sisaldavad arvväärtusi, mida nimetatakse mõõdikuteks . Mõõdikud kirjeldavad süsteemi olekut mingil ajahetkel. Jõudlusandmed hõlmavad ka logisid, mis sisaldavad kirjetena korraldatud erinevat tüüpi andmeid.

Jõudlusandmete kogumise abil saate jälgida ja analüüsida töökoormuse jõudlust. Selle teabe abil saate tuvastada jõudluse kitsaskohti, tõrkeotsingut teha ja teha andmepõhiseid otsuseid töökoormuse üldise jõudluse efektiivsuse parandamiseks.

Ilma andmepõhiste teadmisteta ei pruugi te olla teadlikud aluseks olevatest toimivusprobleemidest või optimeerimisvõimalustest. Võimalike tulemuste hulka kuuluvad aeglasem reageerimisaeg, vähenenud läbilaskevõime ja lõppkokkuvõttes mitteoptimaalne kasutajakogemus. Lisaks raskendab jõudlusandmete puudumine probleemide õigeaegset diagnoosimist ja tõrkeotsingut, mis viib pikemate seisakute ja tootlikkuse vähenemiseni.

Definitsioonid

Mõiste Määratlus
Tegevuslogid Logid, mis jälgivad ressursside haldustoiminguid, näiteks ressursi kustutamist.
Rakenduste logid Logid, mis jälgivad teavet rakenduse sündmuste, vigade ja muude tegevuste (nt sisselogimiste ja andmebaasiühenduse tõrgete) kohta.
Rakenduste jõudluse jälgimise (APM) tööriist Tööriist, mis jälgib ja annab aru rakenduse toimivusest.
Koodi instrumenteerimine Toimivusmõõdikute otsene või kaudne jäädvustamine rakenduskoodi vaatenurgast. Salvestatud mõõdikute hulka kuuluvad voomõõdikud, ressursikasutus ja keelele või käituskeskkonnale omased mõõdikud.
Hajutatud jälgimine Hajutatud töökoormuse komponentide mõõdikute kogumine ja korreleerimine.
Mõõdikute valamu Teie mõõdikute salvestuskoht, mis seob analüüsimiseks ajaseeria andmeid.
Platvormi logid Diagnostika- ja auditeerimisandmed, mis sisaldavad ressursilogisid, tegevuslogisid ja auditeerimislogisid.
Platvormi mõõdikud Numbrilised väärtused, mis salvestavad töökoormuse jõudlust teatud ajahetkel.
Ressursilogid Süsteemi genereeritud andmed. See annab teavet süsteemi oleku kohta.
Struktureeritud logimine Sõnumite logimiseks sisuka vormingu määratlemine, tavaliselt võtme-väärtuse paaridena.

Peamised disainistrateegiad

Jõudluse optimeerimiseks on vaja andmeid, et mõõta töökoormuse või voo praegust jõudlust selle jõudluseesmärkide suhtes. Koodi ja infrastruktuuri toimivuse mõõtmiseks jõudluseesmärkide suhtes peate koguma õige hulga ja mitmekesiseid andmeid. Veenduge, et iga töökoormuse komponent ja voog genereerib automaatselt pidevaid ja sisukaid mõõdikuid ning logisid. Need andmed tuleb hankida erinevatelt tasanditelt, näiteks rakendusest, platvormilt, salvestusruumist ja operatsioonisüsteemist. Põhjalik tulemusandmete kogumine võimaldab terviklikku arusaama tulemuslikkusest, võimaldades täpselt tuvastada ebatõhususi ja parendusvõimalusi.

Tsentraliseerige jõudlusandmed

Toimivusmõõdikute ja logide tsentraliseerimine on protsess, mille käigus kogutakse toimivusmõõdikuid ja logisid erinevatest allikatest ning salvestatakse need kesksesse kohta. Looge keskne mõõdikute neeldaja ja keskne palkide neeldaja. See tsentraliseerimine võimaldab hõlpsat juurdepääsu, analüüsi ja jälgimist jõudlusnäitajatele ja logidele erinevates süsteemides ja komponentides. Mõõdikute ja logide tsentraliseerimise abil saate ülevaate oma töökoormuse toimivusest. Valige sobiv platvorm või tööriist, mis suudab koondada ja salvestada töökoormuse jõudlusnäitajaid ja logisid.

Kompromiss: Mõista mõõdikute ja logide kogumise kulusid. Üldiselt, mida rohkem mõõdikuid ja logisid kogute, seda kõrgem on hind.

Segmendi toimivuse andmed

Toimivusandmete segmenteerimine hõlmab mõõdikute ja logide korraldamist ja kategoriseerimist nende päritolu, eesmärgi või keskkonna alusel. Näiteks peaksite eraldama tootmisandmed mittetootmisandmetest või eristama tulemuslikkuse eesmärke ja ärimõõdikuid. Andmete segmenteerimine aitab optimeerida konkreetseid keskkondi, hõlbustab tõrkeotsingut ja piirab jõudluse jälgimise ebatäpsusi. Erinevate andmetüüpide selge eristamisega saate asjakohaseid mõõdikuid tõhusamalt jäädvustada, analüüsida ja neile reageerida ning töökoormuse seisundit paremini töökoormuse eesmärkidega ühildada. Toimivusandmete segmenteerimiseks kaaluge järgmisi soovitusi.

  • Hoidke tootmisandmed ja mittetootmisandmed eraldi. Andmete keskkondade kaupa eraldamine võimaldab tagada iga keskkonna täpse jälgimise ja optimeerimise. Tootmiskeskkondades saate paremini tuvastada ja lahendada jõudlusprobleeme, mis mõjutavad otseselt kasutajaid ja äritegevust. Mittetootmiskeskkondades hõlbustab andmete eraldamine tõhusat tõrkeotsingut ja peenhäälestust testimisfaasis enne tootmiskeskkonda juurutamist.

  • Kasutage igas keskkonnas ühte andmekogumit. Ärge kasutage ühte andmekogumit tulemuslikkuse eesmärkide jaoks ja teist andmekogumit tulemuslikkuse eesmärkidega seotud teadete jaoks. Erinevate andmekogumite kasutamine toob kaasa ebatäpseid hoiatusi, mis õõnestavad tulemuslikkuse jälgimise tõhusust.

  • Eraldi tulemuslikkuse eesmärgid ja ärimõõdikud. Operatsioonide ja arendusmeeskonnad kasutavad töökoormuse seisundi jälgimiseks ja ärieesmärkide saavutamiseks tulemuslikkuse eesmärke. Ärimõõdikud on seotud ärieesmärkide või kliendiaruandlusega. Jäädvustage ärinäitajad eraldi andmevoogu, isegi kui andmed otseselt kattuvad. See eraldamine annab teile paindlikkuse õigete andmete jäädvustamiseks ja andmete iseseisvaks analüüsimiseks.

Säilituspoliitikate määratlemine

Säilituspoliitikad määravad, kui kaua jõudlusandmeid tuleks säilitada. Nende poliitikate kehtestamine aitab salvestusruumi tõhusalt hallata ja tagab, et analüüsimiseks on ligipääs ainult vajalikele andmetele. Sellised poliitikad toetavad paremat jõudlust ja vastavad vastavusstandarditele. Tõhusa tõrkeotsingu ja jälgimise võimaldamiseks kõigis keskkondades peaksite konfigureerima logi- ja mõõdikute andmete säilituspoliitikad. Näiteks võib logisid ja mõõdikuid olla vaja tootmiskeskkonnas kauem säilitada kui testimiskeskkonnas. Säilitusperiood peaks vastama teie organisatsiooni nõuetele ja vastavusmäärustele. Otsustage, kui kaua andmeid analüüsi ja auditi eesmärgil säilitada. Arhiveeri andmed, mida sa koheseks analüüsiks ei vaja.

Jõudlusandmete kogumine

Andmete kogumine hõlmab töökoormuse jõudlusnäitajate (nt läbilaskevõime, latentsus ja valmimisajad) jälgimist ja analüüsimist, mis kogutakse peamiselt instrumenteerimiskoodi kaudu. Töökoormuse jõudluse andmed annavad väärtuslikku teavet rakenduse tervise ja jõudluse kohta. Jõudlusandmete jälgimise ja analüüsimise abil saate tuvastada ja tõrkeotsingut teha, jõudlust optimeerida ning teha oma töökoormuse jaoks teadlikke otsuseid.

Instrumendi kood

Instrumenteerimine viitab koodijuppide või toimingute manustamise protsessile teie töökoormuste koodi; näiteks loomine kohandatud jälgimissündmused oma lõuendirakenduses. Instrumenteerimise eesmärk on töökoormuse töötamise ajal jõudlusandmete jäädvustamine. Oluline on koguda mõõdikuid, mis toovad esile töökoormuse kriitilisi toiminguid. Keskenduge sellistele mõõdikutele nagu läbilaskevõime, latentsus ja valmimisaeg. Oluline on eristada äritegevusega seotud tegevusi muudest tegevustest. Äritegevusega seotud andmete puhul veenduge, et metaandmed oleksid struktureeritud viisil, mis võimaldab eraldi jälgimist ja salvestamist. Koodi instrumenteerimine pakub järgmisi eeliseid:

  • Toimivuse kitsaskohtade tuvastamine: Mõõdikute, näiteks möödunud aja jälgimisega saate tuvastada kitsaskohti ja vastavalt sellele koodi optimeerida.

  • Süsteemi käitumise hindamine koormuse all: Näete, kuidas töökoormus erinevate stressistsenaariumide korral toimib. Need andmed aitavad teil tuvastada skaleeritavuse, samaaegsuse ja ressursikasutusega seotud probleeme.

  • Töökoormuseseisundi ja kättesaadavuse jälgimine: Kuna peamisi jõudlusnäitajaid jälgitakse reaalajas, saate teateid võimalike probleemide kohta, mis mõjutavad rakenduse jõudlust ja kättesaadavust.

  • Kasutajakogemuse parandamine: Saate ülevaate sellest, kuidas kasutajad töökoormusega suhtlevad. Kasutage seda teavet kasutajakogemuse optimeerimiseks ja parendusvaldkondade tuvastamiseks.

  • Planeerige mahtu ja eraldage ressursse: Instrumentide kogutud jõudlusandmed võivad anda väärtuslikku teavet töökoormuse ressursinõuete kohta. See teave aitab teil teha otsuseid suutlikkuse planeerimise ja ressursside eraldamise kohta.

Jõudluse jälgimise instrumenteerimiskoodi loomisel kaaluge järgmisi strateegiaid:

  • Kasutage APM-tööriistu: rakenduste jõudluse jälgimise (APM) tööriistad koguvad ja analüüsivad jõudlusandmeid, sh mõõdikuid, jälgi ja logisid. APM-tööriistad pakuvad selliseid funktsioone nagu kooditaseme instrumenteerimine, tehingute jälgimine ja jõudlusprofiilide koostamine.

  • Kohandatud instrumenteerimine: Arendajad saavad lisada kohandatud koodi, et koguda jõudlusnäitajaid, mis on nende rakenduse ja töökoormuse jaoks ainuomased. Kohandatud mõõteriistad saavad mõõta käitusaegu, jälgida ressursikasutust või jäädvustada konkreetseid sündmusi.

  • Tehingute aegade jäädvustamine. Tehinguaegade jäädvustamine on seotud peamiste tehniliste funktsioonide otsast lõpuni aegade mõõtmisega osana tulemuslikkuse jälgimisest. Rakendustaseme mõõdikud peaksid hõlmama otsast lõpuni tehingute aegu. Need tehinguajad peaksid katma peamised tehnilised funktsioonid, nagu andmebaasipäringud, väliste API-kõnede vastuseajad ja töötlemisetappide tõrkemäärad.

  • Kasutage telemeetria standardeid. Kaaluge APM-tööriistade instrumenteerimisteegide ja telemeetriastandardile (nt OpenTelemetry) tuginevate tööriistade kasutamist.

Ressursi jõudlusandmete kogumine

Ressursside jõudlusandmete kogumise abil saate ülevaate oma töökoormuse seisundist ja käitumisest. Ressursside jõudlusandmed annavad teavet ressursikasutuse kohta, mis on võimsuse planeerimisel võtmetähtsusega. Need andmed annavad ka ülevaate töökoormuse seisundist ning aitavad teil probleeme tuvastada ja tõrkeotsingut teha. Võtke arvesse järgmisi soovitusi.

  • Koguge iga ressursi kohta mõõdikuid ja logisid. Igal teenusel on mõõdikute kogum, mis on ressursi funktsionaalsusele ainuomane. Need mõõdikud aitavad teil mõista ressursi tervist ja jõudlust.

  • Kasutage platvormi tööriistu. Amritage inspiratsiooni sisseehitatud ja integreeritud jälgimislahendustest, näiteks Azure Monitor Insightsist. See tööriist lihtsustab jõudlustoiminguid. Platvormi valimisel kaaluge selle tööriistu ja investeerige kohandatud tööriistadesse või aruandlusse.

  • Jälgige võrguliiklust. Võrguliikluse jälgimine tähendab andmevoo ja -mustrite jälgimist ja analüüsimist nende liikumisel võrguradadel. Koguge liikluse analüütikat ja jälgige alamvõrgu piire läbivat liiklust. Teie eesmärk on analüüsida ja optimeerida võrgu jõudlust.

Andmebaasi ja salvestusandmete kogumine

Paljud andmebaasi- ja salvestussüsteemid pakuvad oma jälgimisvahendeid. Need tööriistad koguvad just nende süsteemide jõudlusandmeid. Andmebaasid ja salvestussüsteemid genereerivad sageli logisid, mis sisaldavad jõudlusega seotud sündmusi ja indikaatoreid. Koguge andmebaasiandmeid ja salvestusruumi jõudlusandmeid, et saaksite tuvastada kitsaskohti, diagnoosida probleeme ja teha teadlikke otsuseid oma töökoormuse üldise jõudluse ja töökindluse parandamiseks. Kaaluge järgmist tüüpi toimivusandmete kogumist:

  • Läbilaskevõime: Läbilaskevõime mõõdab salvestussüsteemist teatud aja jooksul loetud või sinna kirjutatud andmete hulka. Läbilaskevõime andmed näitavad andmeedastusvõimalusi.

  • Latentsus: latentsus mõõdab salvestustoimingute kestust. Latentsusandmed näitavad salvestussüsteemi reageerimisvõimet.

  • IOPS (I/O operatsioonide arv sekundis): Andmed lugemis- või kirjutamisoperatsioonide arvu kohta, mida salvestussüsteem suudab sekundis teha. IOPS-i andmed näitavad salvestussüsteemi läbilaskevõimet ja reageerimisvõimet.

  • Mahutavus: Mahutavus on kasutatud salvestusmahu hulk ja saadaolev maht. Mahtuvuskasutuse andmed aitavad organisatsioonidel planeerida tulevasi salvestusvajadusi.

Koguge pistikute jõudlusandmeid

Integreeritud teenuste toimingute lõpuleviimisele kuluv aeg võib kaasa aidata töökoormuse üldisele kehvale jõudlusele. Kui teie töökoormus kasutab teenuste integreerimiseks konnektoreid, kaaluge iga konnektori toimingule kuluva aja mõõtmist, et hinnata selle mõju ja otsustada, kas optimeerida oma töökoormuse ülesehitust. Sõltuvalt teenusest saate konnektori toimingutele kulutatud aja jäädvustamiseks kasutada käitusajalugu või kohandatud loogikat.

Andmete valideerimine ja analüüsimine

Teie tulemuslikkuse andmed peaksid olema kooskõlas tulemuslikkuse eesmärkidega. Andmed peavad töökoormust või voo jõudlust täielikult ja täpselt kajastama seoses jõudluseesmärkidega. Näiteks veebiteenuse reageerimisaja jõudluseesmärk on 500 millisekundit. Muutke andmete analüüsimine rutiiniks, kuna sagedased hindamised võimaldavad jõudlusprobleeme varakult avastada ja leevendada.

  • Loo märguandeid. Kasulik on, et on olemas tegutsemist võimaldavaid hoiatusi, mis võimaldavad jõudlusprobleeme kiiresti tuvastada ja parandada. Need hoiatused peaksid selgelt näitama ületatud tulemuslikkuse läve, võimalikku mõju ärile ja kaasatud komponente. Alustage tavaliste ja soovitatud märguannete seadistamisest. Aja jooksul saate neid kriteeriume vastavalt oma konkreetsetele vajadustele muuta. Nende teadete peamine eesmärk peaks olema potentsiaalsete jõudluslanguste prognoosimine enne, kui need olulisteks probleemideks eskaleeruvad. Kui te ei saa välise sõltuvuse kohta märguannet määrata, kaaluge meetodi väljatöötamist kaudsete mõõtmiste kogumiseks, näiteks sõltuvuskõne kestuse kohta.

  • Määrake andmete kogumise piirangud. Määrake kindlaks ja seadke loogilised piirid kogutavate andmete mahule ja säilitusajale. Telemeetria võib mõnikord toota tohutul hulgal andmeid. Oluline on keskenduda ainult kõige olulisemate tulemusnäitajate jäädvustamisele või luua tõhus süsteem, et tulemusandmetest olulist teavet ammutada.

Power Platform hõlbustamine

Jõudlusandmete vaatamine Power Platformi halduskeskuses: kasutage Power Platformi halduskeskuse ala Jälgimine , et mõõta ja täiustada rakenduste ja voogude tööseisundi mõõdikuid. Monitori kogemus on saadaval nii tegijatele kui ka administraatoritele. Tegijad kasutavad andmeid oma ressursside täiustamiseks. Administraatorid kasutavad seda rentniku või konkreetsete keskkondade koondtööseisundi mõistmiseks. Halduskeskuse ala Power Platform Jälgimine eesmärk on juhtida tähelepanu ressurssidele, mille tööseisund on halvenenud, ja tõsta esile ressursse, millel on täiustamisvõimalusi.

Rakenduse jõudlusandmete kogumine : Application Insights on Azure Monitori funktsioon, mis aitab teil jälgida oma rakenduse jõudlust ja kättesaadavust. Andmeid salvestatakse Azure Monitori logidesse Application Insights ja visualiseeritud Jõudlus ja tõrked paneelid. Andmed eksporditakse teie keskkonda Application Insights vastavalt Application Insights poolt määratletud standardsele skeemile. Saate eksportida ja andmeid aadressile Dataverse , Power Automate ühendada oma lõuendirakendused Application Insights ja jäädvustada oma agendilt telemeetriaandmeid Azure’is Application Insights kasutamiseks. Microsoft Copilot Studio Application Insights

Application Insights võimaldab valida serveri ja brauseri andmevaateid. Kõige pikema kestusega toimingute tuvastamisega saate diagnoosida potentsiaalseid probleeme.

Kasutage jõudluse analüüsimiseks platvormi natiivseid funktsioone:Analytics Copilot Studio annab põhjaliku ülevaate teie agendi toimivusest. See kasutab tehisintellekti (AI) tehnoloogiat, et teha kindlaks, millised teemad mõjutavad kõige rohkem eskalatsioonimäära, hülgamismäära ja lahendusmäära. Käitusaja kasutajaandmete analüüsimiseks jõudluse ülevaated Power Apps ja soovituste tähtsuse järjekorras loendi esitamiseks, mis aitavad parandada mudelipõhiste rakenduste jõudlust.

Jõudlusandmete tsentraliseerimine, segmenteerimine ja säilitamine: Microsoft kogub juba ulatuslikku telemeetriat,pilvevood Dataverse Power Automate ja mudelipõhised rakendused. Integreerimise Application Insights korralannab keskkonna või rentniku administraator halduskeskuses andmete ekspordiprotsessi Application Insights seadistamisel mõõteriistade Power Platform võtme. Niipea kui häälestamine on lõpule viidud, saadetakse teie Application Insights keskkonda telemeetria, mida Microsoft teie keskkonna kohta kogub. Rakenduse Application Insights integratsiooni kasutamisel saate telemeetria andmemudelile järgneva standardiseeritud Application Insightstelemeetriakomplekti. Lisaks sellele integratsioonile saate ühendada lõuendirakendusi ka oma agendiga Application InsightsMicrosoft Copilot Studio ja jäädvustada telemeetriaandmeid Azure’is Application Insights kasutamiseks.

Azure’i ressursi jõudlusandmete kogumine: Enamik Azure’i teenuseid loob platvormilogisid ja mõõdikuid, mis pakuvad diagnostika- ja auditeerimisteavet. Diagnostikaseadete lubamisega saate määrata kogutavad ja salvestatavad platvormilogid ja mõõdikud. Korrelatsiooni eesmärgil lubage diagnostika kõigi toetatud teenuste jaoks ja saatke logid samasse sihtkohta kui teie rakenduse logid.

Andmebaasi jõudlusandmete kogumine:Microsoft Dataverse integreerub Application Insights. Andmevoog pakub praegu jõudlusandmeid, mis on seotud Dataverse API sissetulevate kõnede, Dataverse lisandmooduli käivitamiskutsete ja Dataverse SDK-kõnedega. Probleemidest teavitamiseks seadistage jõudluslävedel põhinevad hoiatused.

Jõudlusandmete valideerimine ja analüüsimine: Azure Monitoris saate kasutada Azure Monitori logisid oma rakenduste ja süsteemide logiandmete kogumiseks, analüüsimiseks ja visualiseerimiseks. Logide liitmisega saate sündmusi ristküsida ja saada ülevaate oma rakenduse jõudlusest. Lisateavet leiate teemadest Azure Monitori logide kuluarvutused ja -suvandid** ning Azure Monitori hinnakujundus.

Azure Monitoris saate määratleda hoiatusreeglid, et jälgida konkreetseid jõudlusmõõdikuid ja käivitada teatisi eelmääratletud tingimuste alusel. Näiteks saate luua hoiatusreegli, mis teavitab teid, kui reageerimisaeg ületab määratud limiidi. Konfigureerige hoiatusreegel saatma teatisi soovitud adressaatidele.

Hoiatusreegli loomisel saate määratleda kriteeriumid, mis määravad, millal teatis käivitatakse. Saate määrata lävendeid, liitmismeetodeid, ajaaknaid ja hindamise sagedust. Määratlege kriteeriumid oma jõudluse jälgimise nõuete põhjal. Lisaks teatiste saatmisele saate määrata toimingud, mida hoiatuse käivitamisel tehakse. Toimingud võivad hõlmata meilide saatmist, veebihaakide kutsumist või Azure’i funktsioonide käivitamist. Valige konkreetsele hoiatusstsenaariumile reageerimiseks sobivad toimingud.

Näited

Toimivuse efektiivsuse kontroll-leht

Vaadake kõiki soovitusi.

Toimivuse efektiivsuse kontroll-leht

  • Last updated on