Soovitused tulemuslikkuse kavandamiseks

Kehtib selle Power Platform hästi koostatud jõudluse tõhususe kontrollnimekirja soovituse kohta.

PE:02 Viige läbi tulemuslikkuse planeerimine. Tulemuslikkuse planeerimine tuleks teha enne, kui kasutusmustrites prognoositakse muutusi. Prognoositavad muudatused hõlmavad hooajalisi kõikumisi, tootevärskendusi, turunduskampaaniaid, erisündmusi või regulatiivseid muudatusi.

Selles juhendis kirjeldatakse tulemuslikkuse ja võimsuse planeerimise soovitusi. Jõudlus ei ole midagi, mis juhtub lihtsalt – peate seda planeerima nagu iga teist nõuet. Võimsuse planeerimine viitab töökoormuse tulemuslikkuse eesmärkide saavutamiseks vajalike ressursside kindlaksmääramise protsessile. See hõlmab töökoormuse jõudlusnõuete (nt salvestusruum, läbilaskevõime ja võrgu läbilaskevõime) toetamiseks vajalike ressursside hulga hindamist. Võimsuse planeerimine tagab, et töökoormusel on piisavalt ressursse, et tulla toime eeldatavate töökoormuse nõuetega ilma jõudluse halvenemise või kitsaskohtadeta. Samuti aitab see vältida ülemäärast varustamist ja tarbetuid kulusid. Jõudluse ja võimsuse planeerimise puudumine võib põhjustada jõudlusprobleeme, ressursside kitsaskohti, kulude suurenemist, ebatõhusat jaotamist, skaleeritavuse probleeme ja ettearvamatut töökoormust.

Mõisted

Mõiste Määratlus
Võimsuse planeerimine Töökoormuse jõudluseesmärkide saavutamiseks vajalike ressursside prognoosimise protsess.
Funktsionaalsed nõuded Funktsioonid ja võimalused, mis töökoormusel peavad olema ettenähtud eesmärgi täitmiseks.
Tehnilised nõuded Funktsionaalsete nõuete täitmiseks vajalik kood ja infrastruktuur.
Trendide analüüs Ajalooliste andmete analüüs tulevase nõudluse prognoosimiseks.

Peamised disainistrateegiad

Võimsuse planeerimine on tulevikku suunatud protsess, mis hõlmab otsuste tegemist eeldatavate töökoormuse nõudmiste ja mustrite põhjal. Selle eesmärk on optimeerida töökoormuse jõudlust nii pideva kui ka tippkoormuse stsenaariumide korral. Mõistes kasutuse muutusi, nagu hooajalised nihked või toodete väljalasked, saate ressursse strateegiliselt jaotada, vältides süsteemi koormust suure nõudlusega perioodidel. See ennetav strateegia vähendab häireid ja suurendab jõudluse tõhusust. Analüüsides varasemaid kasutustrende ja kasvuandmeid, saate prognoosida lühi- ja pikaajalisi vajadusi. Saate täpselt kindlaks teha võimalikud kitsaskohad ja skaleerimisprobleemid, tagades järjepideva ja tõhusa töökoormuse jõudluse.

Tulemuslikkuse plaan

Kujundage oma töökoormus jõudlust silmas pidades, et minimeerida ümberkujundamist pärast töökoormuse käivitamist. Arvestage jõudluse osas oma töökoormuse nõuetega. Jõudlusega seotud kaalutlused mõjutavad teie töökoormuse paljusid aspekte.

  • Andmestrateegia: kas teil on olemasolevaid andmeid ja andmesalve, millega peate ühenduse looma? Kui palju andmeid on vaja salvestada? Kas andmemaht mõjutab seda, kui kiiresti kasutajad sellele juurde pääsevad? Kuidas kasutajad andmetele juurde pääsevad?

  • Integratsioonistrateegia: Kas saate teha reaalajas integratsioone ilma süsteemi aeglustamata? Kas saate teatud aja jooksul partiiintegratsioone teha? Kus on teie andmed? Kas vajate asutusesisest andmelüüsi strateegiat?

  • Vestluste mahud: Agendi loomisel on oluline mõista sõnumite või vestluste sihtmahtu ja nende eeldatavat kasvu. Kas teie ootused kinnitavad sihtarhitektuuri? Kuidas on lood mastaabiga?

  • Andmete modelleerimine: kas peate kiiremate päringute tegemiseks oma andmestruktuuri lihtsustama?

  • Turbe modelleerimine: kas teie turbereeglid töötavad hästi paljude kasutajate ja andmetega? Kas on kitsaskohti?

  • Keskkonnastrateegia: Kas teil on jõudluse testimiseks testkeskkond? Kas see sarnaneb tootmiskeskkonnaga? Kas olete jõudluse testimiseks eelarvet planeerinud?

  • Arendus: kas arendajad järgivad jõudluse parimaid tavasid? Kas nad täidavad konkreetseid tulemuseesmärke? Kas kasutajad teavad, mis on võimalik ja mis mitte?

  • Testimise disain ja lähenemisviis: kuidas mõõdate tulemuslikkust? Mis on piisavalt hea ja mis mitte? Kas katsetate realistlike stsenaariumide ja andmetega? Kas testite praegusi ja tulevasi vajadusi?

  • Kasutajate aktsepteerimine ja kasutuselevõtt: kuidas jälgite toimivust? Kas kasutajate ootused on realistlikud?

Ressursside kavandamine

Tulemuslikkus nõuab aega, raha, vaeva ja inimesi. Jaotage ressursid projekti algusest peale targalt. Näiteks võivad arendajad vajada lisaaega, et leida tõhusaid viise äriloogika juurutamiseks ja koodi optimeerimiseks. Samuti vajate testimiskeskkonda ja meeskonda jõudlustestide läbiviimiseks.

Tulemuslikkus ei ole ühekordne tegevus. Kuna teie töökoormuse kasutamine muutub ja platvorm areneb, peate koodi uuesti üle vaatama ja jätkama jõudluse optimeerimise viiside leidmist.

Andmete migreerimise ja integreerimise kavandamine

Andmete migreerimisel eelmisest süsteemist planeerige migreerimine hoolikalt. Siin on mõned näpunäited, mis aitavad teil probleeme vältida.

  • Mõista migreeritavate andmete ärinõudeid. Ärge migreerige rohkem andmeid, kui kasutajad vajavad. Näiteks ei pea te tõenäoliselt oma müügisüsteemi importima 10 aastat vanu müügivihjeid.

  • Mõelge, millal ja kui sageli teie integratsioonid töötavad. Vältige ressursimahukate protsesside käivitamist, kui kasutajad süsteemiga suhtlevad. Planeerige raskeid protsesse tipptundiväliseks ajaks või kasutage asünkroonset töötlemist.

  • Olge integratsioonide kujundamisel teadlik platvormi piirangutest ja parimatest tavadest.

Toimivusandmete kogumine

Töökoormuse kasutamise andmete kogumine hõlmab teabe kogumist ja analüüsimist selle kohta, kuidas töökoormus ressursse kasutab ja kuidas see toimib. Peaksite koguma andmeid olemasolevate töökoormuste ajalooliste mustrite ja uute töökoormuste ennustavate meetmete kohta. See protsess aitab muuta ärieesmärgid tehnilisteks nõueteks ja on oluline võimsuse prognoosimiseks. Mõelge järgmistele soovitustele.

Olemasoleva töökoormuse mõistmine

Olemasoleva töökoormuse mõistmine võimsuse plaanimiseks hõlmab ajalooliste andmete analüüsimist, mis on seotud sellega, kuidas töökoormus ressursse kasutab. See hõlmab selliseid mõõdikuid nagu ressursside kasutamine, jõudlusandmed ja töökoormuse mustrid. See arusaam tagab ressursside tõhusa jaotamise, muudab ärieesmärgid tehnilisteks nõueteks ja aitab tuvastada võimalikke kitsaskohti.

  • Andmete mõistmine: vaadake üle saadaolevad ajaloolised andmed ja mõistke nende struktuuri, vormingut ja asjakohasust võimsuse planeerimisel. Ülevaade võib sisaldada ressursikasutuse mõõdikuid, töökoormuse mustreid, jõudlusmõõdikuid ja muid asjakohaseid andmepunkte. Mõista äriprotsesse ja rakenduste kriitilisust. Tuvastage tippkasutusajad, kasutajate koormus, tehingumäärad ja muud asjakohased mõõdikud.

  • Puhastage ja eeltöödelge andmed: valmistage andmed analüüsimiseks ette, eemaldades kõik vastuolud, vead või võõrväärtused. Andmete ettevalmistamine võib hõlmata andmete puhastamise tehnikaid, nagu andmete imputeerimine, puuduvate väärtuste käsitlemine või normaliseerimine.

  • Tuvastage peamised mõõdikud: tuvastage mõõdikud, mis on võimsuse planeerimisel asjakohased. Mõõdikud võivad hõlmata tehingumahtu, võrgu läbilaskevõimet ja reageerimisaegu.

  • Kitsaskohtade tuvastamine: mõõtke läbilaskevõimet ja reageerimisaegu, et tuvastada oma süsteemi konkreetsed komponendid, mis võivad töökoormuse kasvades kitsaskohtadeks muutuda. Kasutage protsessi kaevandamise analüüsi võimalusi, nagu ümbertöötamine ja algpõhjuste analüüs, et tuvastada kitsaskohad algusest lõpuni.

  • Andmete visualiseerimine: looge visualiseeringuid (nt diagramme või graafikuid), et saada paremat ülevaadet ajaloolistest andmetest. Visualiseeringud aitavad teil tuvastada andmetes mustreid, suundumusi ja kõrvalekaldeid, et saada selgem ülevaade töökoormuse käitumisest. Kasutage protsessikaevandamise tööriistu, et visualiseerida andmeid protsessikaardi abil, mis võimaldab protsessi põhjalikult analüüsida.

Uue töökoormuse mõistmine

Võimsuse plaanimise uue töökoormuse mõistmine viitab tulevase ülesande ressursivajaduste prognoosimisele ilma ajalooliste andmeteta. Uue töökoormuse tulevaste vajaduste ennustamine ilma ajalooliste andmeteta võib olla keeruline. See protsess tagab, et jaotate ressursse tõhusalt ja joondate jaotused töökoormuse eesmärkidega, kui töökoormus kasutusele võetakse.

Võtke arvesse järgmisi soovitusi.

  • Kasutajauuringud: Kasutajauuringute läbiviimine, et mõista, kuidas kasutajad praeguse töökoormusega toime tulevad, võib anda väärtuslikku teavet uue töökoormuse võimaliku nõudluse kohta. Uuring võib hõlmata kasutajaintervjuusid, küsitlusi või olemasoleva töökoormuse kasutaja jälgimist.

  • Eksperdi hinnang: Valdkonna ekspertide või selles valdkonnas kogemusi omavate spetsialistide panus võib aidata teil hinnata nõudlust uue töökoormuse järele. Nende teadmised ja teadmised võivad anda väärtuslikku sisendit prognoosimiseks.

  • Pilootprojektid või prototüübid: Väikesemahulised pilootprojektid või prototüübid aitavad teil koguda reaalajas andmeid ja tagasisidet. Seejärel saate neid andmeid kasutada võimsuse plaanimise protsessi teavitamiseks ja prognoositud nõudluse kohandamiseks.

  • Välised andmeallikad: Välised andmeallikad, nagu valdkonna aruanded, turu-uuringud või kliendiküsitlused, võivad anda lisateavet uue töökoormuse nõudluse hindamiseks. Need allikad võivad pakkuda väärtuslikku teavet klientide eelistuste, turusuundumuste ja võimalike nõudlustegurite kohta.

Prognoositav nõudlus

Nõudluse prognoosimine hõlmab töökoormuse andmete kasutamist, et ennustada teenuse või toote tulevasi vajadusi. Võimsuse planeerimisel on oluline tagada ressursside tõhus jaotamine, prognoosida kasvumustreid ja valmistuda võimalikuks nõudluse kasvuks. Tulevase nõudluse prognoosimisel kasutate andmeid, et saada aimu tulevastest vajadustest. Rakendate statistilist analüüsi, trendianalüüsi või ennustava modelleerimise tehnikaid andmetele, mis teil on tulevase nõudluse prognoosimiseks. Need meetodid võtavad arvesse ajaloolisi või eeldatavaid mustreid ja projitseerivad need tulevikku, et anda hinnanguid eeldatava töökoormuse nõudluse kohta. Nõudluse prognoosimiseks kaaluge järgmisi strateegiaid.

Arvestage erinevate stsenaariumidega

Tulemuslikkuse planeerimise osana peate planeerima erinevaid stsenaariume, mis võivad esineda. See planeerimine peaks hõlmama nii prognoositavaid kasvumustreid kui ka ootamatuid nõudluse kasvu. Kasutusmustrid võivad kasvada või kahaneda. Need võivad olla orgaanilised (enam-vähem kasutajad) või anorgaanilised (sündmus või turvaintsident). Peate enne kasutuse muutmist läbi viima planeerimise olulistel aegadel:

  • Disain (ennustus)
  • Regulaarsed hüpped (8:00 hommikul sisselogimise kiirustamine)
  • Käivitamine (ennustuse valideerimine)
  • Ärimudeli muutus
  • Omandamine või ühinemine
  • Turunduse tõuge
  • Hooajaline muutus
  • Funktsiooni käivitamine
  • Perioodiliselt

Kasutage ennustustehnikaid

Teenuse või toote tulevase nõudluse prognoosimine hõlmab selliste tehnikate kasutamist nagu statistiline analüüs, trendianalüüs ja ennustav modelleerimine.

Siin on ülevaade nende tehnikate kasutamisest.

  • Statistiline analüüs: Statistilised meetodid võivad aidata avastada ajaloolistes andmetes mustreid ja seoseid. Neid mustreid saate kasutada tulevase nõudluse prognoosimiseks. Saate kasutada selliseid tehnikaid nagu aegridade analüüs, regressioonianalüüs ja libisevad keskmised, et tuvastada andmetes suundumusi, hooajalisust ja muid mustreid.

  • Trendianalüüs: Trendianalüüs hõlmab ajalooliste andmete uurimist, et tuvastada järjepidevaid mustreid ja ekstrapoleerida neid mustreid tulevikku. Näiteks kui töökoormuse nõudlus kasvas viimase aasta jooksul 10 protsenti, võite prognoosida selle suundumuse jätkumist. Kui analüüsite ajaloolisi nõudluse andmeid teatud aja jooksul, saate tuvastada kasvu- või vähenemistrende. Kasutage neid suundumusi tulevase nõudluse prognoosimise alusena. Trendianalüüsiga saab tuvastada ka ühekordsete sündmuste mõju, mis põhjustavad liikluses kiireid muutusi (anorgaanilised). Näiteks võivad funktsioonide väljaanded pidevalt suurendada nõudlust 5 protsenti. Kui teil on aastas neli suurt väljaannet, peaksite iga kord planeerima 5-protsendilist kasvu.

  • Ennustav modelleerimine: Ennustav modelleerimine on matemaatiliste mudelite loomise protsess, mis kasutavad ajaloolisi andmeid ja muid asjakohaseid muutujaid, et teha prognoose tulevase nõudluse kohta. Võite kasutada selliseid tehnikaid nagu masinõppe algoritmid, närvivõrgud või otsustuspuud. Need mudelid võivad täpsemate prognooside saamiseks võtta arvesse mitmeid tegureid ja muutujaid.

Prognooside vastavusse viimine töökoormuse eesmärkidega

Prognooside vastavusse viimine töökoormuse eesmärkidega hõlmab prognoosiva võimsuse mudelite kohandamist, et tagada nende vastavus konkreetse töökoormuse konkreetsetele eesmärkidele ja nõudmistele. See joondamine tagab ressursside piisava varustamise, vältides nii alakasutust kui ka võimalikku töökoormuse ülekoormust. Näiteks kui soovite toetada integratsiooni 1 miljoni värskendusega öösel, kuid praegused andmed näitavad aeglast värskenduskiirust, peate oma süsteemi kohandama. Töökoormuse nõuete mõistmiseks on oluline rääkida sidusrühmadega. Veenduge, et teie plaanid vastaksid teie teenusepakkujate lubadustele (SLA-dele). See joondamine tagab, et teie võimsus vastab eeldatavale nõudlusele ja aitab täpselt kindlaks teha süsteemi piirkonnad, mis võivad vajada muudatusi.

Ressursinõuete määramine

Töökoormusel võib olla palju ressursse, seega pole ressursinõuete määramiseks ühte mõõdikut, mida jälgida. Sisukate tulemuste saamiseks peate mõõtma võimsust ressursi tasemel. Hinnake eeldatavat nõudlust oma ressursside järele ajalooliste andmete, turusuundumuste ja äriprognooside põhjal. Mõelge tehingute arvule, samaaegsetele kasutajatele või muudele asjakohastele mõõdikutele.

Arvutage prognoositud nõudluse põhjal selle nõudluse rahuldamiseks vajalikud ressursid. Mõelge sellistele teguritele nagu API päringu maht, võrgu ribalaius, salvestusmaht ja personal.

  • Võrgu läbilaskevõime: hinnake võrgu läbilaskevõimet, mida vajate eeldatava liiklustaseme toetamiseks. Serverite ja klientide vahelise sujuva ja tõhusa suhtluse tagamiseks peaksite kaasama nii sissetuleva kui ka väljamineva andmeedastuse kiiruse.

  • Salvestusmaht: hinnake andmete hulka, mida töökoormus prognoositud nõudluse ajal loob või töötleb. Võtke arvesse selliseid tegureid nagu andmebaasi maht, failide salvestusnõuded ja muud teie rakendusele omased andmesalvestusvajadused.

  • API-taotlused: hinnake oma API-päringute tarbimist saadaoleva võimsuse ja teenuse kaitse piirangute suhtes. Võtke arvesse selliseid tegureid nagu andmete esialgne koormus ja võimalikud kasutushüpped.

  • Personal: Hinnake infrastruktuuri haldamiseks ja hooldamiseks, klienditoe haldamiseks, süsteemi hoolduseks ja sujuva töö tagamiseks vajalikke inimressursse. Mõelge sellistele teguritele nagu töökoormuse jaotus, oskuste kogum ja vajalikud teadmised.

Ressursside piirangute mõistmine

Teie töökoormuse ressurssidel on jõudluspiirangud. Jõudluspiirangud kehtivad iga teenuse funktsioonidele. Peate mõistma oma töökoormuse ressursside piiranguid ja arvestama neid piiranguid oma disainiotsustes. Näiteks peaksite teadma, kas ressursipiirangud nõuavad kujundusmeetodi muutmist või ressursside täielikku muutmist.

Samuti peate määrama saavutatavad piirid, mis hõlmab töökoormuse maksimaalsete lävede või piiride tuvastamist. Need piirangud kehtivad tavaliselt infrastruktuurile (arvutus, salvestusruum, võrk), rakendustele (samaaegsed ühendused, reageerimisajad, kättesaadavus) ja teenusele (päringud sekundis). Kui võimsuse plaanimine tuvastab saavutatavad piirangud, peate töökoormust muutma, enne kui limiit tekitab jõudlusprobleemi. Tulemuslikkuse lähtetasemed, pidev jälgimine ja testimine on piirangute ja lahenduse valideerimiseks hädavajalikud.

Kompromiss: valesti hinnatud võimsuse planeerimine võib põhjustada ressursside üle- või alavarustamist. Ülemäärane varustamine võib kaasa tuua suuremaid kulusid. Alaettevalmistamine võib põhjustada kehva jõudluse. Samuti võite kokku puutuda suurema valepositiivsete hoiatuste määraga, mis võib viia aja raiskamiseni jõudlusprobleemide uurimisel, mida pole olemas. Proovige leida õige tasakaal.

Power Platform Hõlbustamine

Võimsusandmete kogumine ja nõudluse prognoosimine: Azure Monitor võimaldab teil koguda ja analüüsida telemeetriaandmeid oma rakendustest ja infrastruktuurist. See toetab erinevate Azure’i ressursside, sealhulgas virtuaalmasinate, konteinerite ja salvestuskontode jälgimist. Peamiste tööriistade hulka kuuluvad Application Insights ja Log Analytics. Andmete kogumise konfigureerimisel ning jälgitavate mõõdikute ja logide määratlemisel saate analüüsimiseks koguda väärtuslikke töökoormuse andmeid. Võrgu jälgimiseks ühendage Azure Monitor Azure Network Watcheri, Azure Monitori võrguülevaadete ja Azure ExpressRoute jälgimisega.

Azure Monitor võimaldab teil analüüsida ajaloolisi andmeid ja rakendada prognoosimistehnikaid, et ennustada tulevasi töökoormuse suundumusi ja võimsusnõudeid. Saate luua prognoose, mis aitavad teil võimsust planeerida. Need prognoosid aitavad prognoositud nõudlusmustreid kasutades hinnata serveri võimsust, võrgu läbilaskevõimet, salvestusmahtu ja muid ressursivajadusi.

Ressursinõuete määramine: kuna Azure’i tööriistad ja teenused pakuvad laia valikut konfiguratsioone, aitavad teil määratleda tehnilisi nõudeid. Saate oma töökoormuse nõuded vastavusse viia saadaolevate Azure’i ressurssidega, tagades, et valite oma funktsionaalsetele vajadustele vastavad komponendid ja sätted.

Ressursipiirangute mõistmine:pakub dokumentatsiooni ja ressursse, Power Platform mis aitavad teil mõista iga teenuse jõudluspiiranguid. Nende piirangute arvestamine aitab teil teha teadlikke disainiotsuseid ja optimeerida töökoormuse arhitektuuri jõudluse ja kulutõhususe jaoks.

Teie konfiguratsioonis ja teenustes on skaleerimispiirangud, millest peaksite teadlik olema. Saate lugeda dokumentatsiooni või käivitada teste. Hankige lisateavet:

Lõuendirakenduste andmekõnede kasutamine: lõuendirakenduste andmekõnevood saadavad andmeid tabeli andmeallikatesse, kasutades konnektoreid OData-protokolli kaudu. OData taotleb voogu tagaserveri kihte jõudmaks sihtkoha andmeallikani ja hankimaks kliendile andmeid või kinnistada andmed andmeallikale. API-sid võimaldavad toimingupõhised konnektorid töötavad samamoodi.

OData ja API taotluste lõuendirakendustes liikumise mõistmine aitab teil optimeerida lõuendirakenduse jõudlust ja taustaandmeallikaid. Lisateavet leiate teemast Andmekõnede voog lõuendirakendustes.

Tulemuslikkuse tõhususe kontrollnimekiri

Vaadake kõiki soovitusi.

Tulemuslikkuse tõhususe kontrollnimekiri

  • Last updated on