Compartir por

Recomendacións para a planificación do rendemento

Aplícase a esta recomendación da lista de verificación de eficiencia do rendemento ben deseñada: Power Platform

PE:02 Realizar a planificación do rendemento. A planificación do rendemento debe facerse antes de que se prevexan cambios nos patróns de uso. Os cambios previstos inclúen variacións estacionais, actualizacións de produtos, campañas de mercadotecnia, eventos especiais ou cambios regulatorios.

Esta guía describe as recomendacións para a planificación do rendemento e da capacidade. O rendemento non é algo que ocorre así como así: cómpre planificalo como calquera outro requisito. A planificación da capacidade refírese ao proceso de determinar os recursos necesarios para cumprir os obxectivos de rendemento da carga de traballo. Implica estimar a cantidade de recursos necesarios para soportar os requisitos de rendemento da carga de traballo, como o almacenamento, o rendemento e o ancho de banda da rede. A planificación da capacidade garante que a carga de traballo teña recursos suficientes para xestionar as demandas de carga de traballo previstas sen experimentar degradación do rendemento nin congestións. Tamén axuda a evitar o exceso de provisións e os custos innecesarios. A falta de planificación do rendemento e da capacidade pode levar a problemas de rendemento, atascos de recursos, aumento dos custos, asignación ineficiente, problemas de escalabilidade e rendemento imprevisible da carga de traballo.

Definicións

Termo Definición
Planificación de capacidade O proceso de predicir os recursos que unha carga de traballo necesita para cumprir os seus obxectivos de rendemento.
Requisitos funcionais As características e capacidades que debe ter unha carga de traballo para cumprir o seu propósito previsto.
Requisitos técnicos O código e a infraestrutura necesarios para cumprir os requisitos funcionais.
Análise de tendencias Análise de datos históricos para prever a demanda futura.

Estratexias clave de deseño

A planificación da capacidade é un proceso prospectivo que implica a toma de decisións baseadas nas demandas e patróns de carga de traballo previstos. O seu obxectivo é optimizar o rendemento da carga de traballo tanto en escenarios de carga continua como de carga máxima. Ao comprender os cambios no uso, como os cambios estacionais ou os lanzamentos de produtos, podes asignar recursos estratexicamente, evitando a sobrecarga do sistema durante os períodos de alta demanda. Esta estratexia proactiva reduce as interrupcións e reforza a eficiencia do rendemento. Ao analizar as tendencias de uso e os datos de crecemento pasados, podes prever as necesidades a curto e longo prazo. Podes identificar posibles obstáculos e problemas de escalabilidade, garantindo un rendemento da carga de traballo consistente e eficiente.

Planificar o rendemento

Deseña a túa carga de traballo tendo en conta o rendemento para minimizar a refactorización despois de que se execute. Ten en conta os requisitos da túa carga de traballo en canto ao rendemento. As consideracións sobre o rendemento afectan a moitos aspectos da carga de traballo:

  • Estratexia de datos: Tes datos e almacéns de datos existentes aos que necesitas conectarte? Cantos datos necesitas almacenar? Afectará o volume de datos á rapidez coa que os usuarios poden acceder a eles? Como accederán os usuarios aos datos?

  • Estratexia de integración: Podes facer integracións en tempo real sen ralentizar o sistema? Podes facer integracións por lotes dentro dun tempo determinado? Onde están os teus datos? Necesitas unha estratexia de pasarela de datos local?

  • Volumes de conversas: Ao crear un axente, é importante comprender o volume obxectivo de mensaxes ou conversas e o seu crecemento previsto. As túas expectativas validan a arquitectura obxectivo? E que pasa coa escala?

  • Modelado de datos: Necesitas simplificar a estrutura de datos para obter consultas máis rápidas?

  • Modelado de seguranza: Funcionarán ben as túas regras de seguranza con moitos usuarios e datos? Hai algún obstáculo?

  • Estratexia de ambiente: Tes un ambiente de probas para as probas de rendemento? É semellante ao ambiente de produción? Tes orzamento para as probas de rendemento?

  • Desenvolvemento: Os desenvolvedores están a seguir as mellores prácticas de rendemento? Están a cumprir obxectivos de rendemento específicos? Saben os usuarios o que é posible e o que non?

  • Deseño e enfoque das probas: Como se mide o rendemento? Que é o suficientemente bo e que non? Estás a facer probas con escenarios e datos realistas? Estades a facer probas para as necesidades actuais e futuras?

  • Aceptación e adopción dos usuarios: Como fas o seguimento do rendemento? Son realistas as expectativas dos usuarios?

Planifica os teus recursos

O rendemento require tempo, diñeiro, esforzo e persoas. Asigna os recursos con sabedoría desde o comezo do teu proxecto. Por exemplo, os desenvolvedores poden precisar tempo adicional para atopar xeitos eficientes de implementar a lóxica empresarial e optimizar o código. Tamén necesitarás un ambiente de probas e un equipo para realizar probas de rendemento.

A actuación non é unha actividade puntual. A medida que o uso da carga de traballo cambia e a plataforma evoluciona, debes revisar o código e seguir buscando xeitos de optimizar o rendemento.

Planificar migracións e integracións de datos

Ao migrar datos dun sistema anterior, planifique a migración coidadosamente. Aquí tes algúns consellos para axudarche a evitar problemas:

  • Comprender os requisitos empresariais para os datos que estás a migrar. Non migres máis datos dos que os usuarios necesitan. Por exemplo, probablemente non precises importar clientes potenciais de 10 anos de antigüidade ao teu sistema de vendas.

  • Ten en conta cando e con que frecuencia se executan as túas integracións. Evita executar procesos que consuman moitos recursos cando os usuarios interactúan co sistema. Programa procesos pesados para as horas de menor actividade ou usa o procesamento asíncrono.

  • Ten en conta as limitacións da plataforma e as mellores prácticas ao deseñar as túas integracións.

Recompilar datos de rendemento

A recollida de datos de utilización da carga de traballo implica a recollida e análise de información sobre como unha carga de traballo usa os recursos e como funciona. Deberías recompilar datos sobre patróns históricos para cargas de traballo existentes e medidas preditivas para novas cargas de traballo. Este proceso axuda a traducir os obxectivos empresariais en requisitos técnicos e é esencial para a capacidade de previsión. Ten en conta as seguintes recomendacións.

Comprender unha carga de traballo existente

Comprender unha carga de traballo existente para a planificación da capacidade implica analizar datos históricos relacionados coa forma en que a carga de traballo utiliza os recursos. Inclúe métricas como a utilización de recursos, os datos de rendemento e os patróns de carga de traballo. Esta comprensión garante unha asignación eficiente dos recursos, traduce os obxectivos empresariais en requisitos técnicos e axuda a identificar posibles obstáculos.

  • Comprender os datos Revisar os datos históricos dispoñibles e comprender a súa estrutura, formato e relevancia para a planificación da capacidade. A revisión podería incluír métricas de utilización de recursos, patróns de carga de traballo, métricas de rendemento e outros puntos de datos relevantes. Comprender os procesos empresariais e a criticidade das aplicacións. Identificar os horarios de uso máximo, a carga de usuarios, as taxas de transaccións e outras métricas relevantes.

  • Limpar e preprocesar os datos Preparar os datos para a análise eliminando calquera inconsistencia, erro ou valor atípico. A preparación dos datos pode implicar técnicas de limpeza de datos como a imputación de datos, a xestión de valores perdidos ou a normalización.

  • Identificar as métricas clave Identificar as métricas relevantes para a planificación da capacidade. As métricas poden incluír o volume de transaccións, o rendemento da rede e os tempos de resposta.

  • Identificar cuellos de botella Mida o rendemento e os tempos de resposta para identificar os compoñentes específicos do seu sistema que poderían converterse en obstáculos a medida que aumenta a carga de traballo. Empregar as capacidades de análise de minería de procesos, como a reelaboración e a análise de causa raíz, para identificar os obstáculos no proceso de principio a fin.

  • Visualizar osdatos: Crear visualizacións, como gráficos ou diagramas, para obter mellores coñecementos sobre os datos históricos. As visualizacións poden axudarche a identificar patróns, tendencias e anomalías nos datos para comprender mellor o comportamento da carga de traballo. Empregar ferramentas de minería de procesos para visualizar os datos cun mapa de procesos, o que permite unha análise profunda do proceso.

Comprender unha nova carga de traballo

Comprender unha nova carga de traballo para a planificación da capacidade refírese a predicir os requisitos de recursos dunha tarefa futura sen datos históricos. Predicir as necesidades futuras dunha nova carga de traballo sen datos históricos pode ser un reto. Este proceso garante que asigne recursos de forma eficiente e aliñe as asignacións cos obxectivos da carga de traballo cando se introduza a carga de traballo.

Teña en conta as seguintes recomendacións:

  • Investigación de usuarios: Realizar unha investigación de usuarios para comprender como xestionan a carga de traballo actual pode proporcionar información valiosa sobre a demanda potencial dunha nova carga de traballo. A investigación pode incluír entrevistas a usuarios, enquisas ou a observación dun usuario realizando a carga de traballo existente.

  • Xuízo experto: As achegas de expertos na materia ou profesionais con experiencia no sector poden axudarche a estimar a demanda dunha nova carga de traballo. A súa experiencia e coñecementos poden proporcionar información valiosa para a previsión.

  • Proxectos piloto ou prototipos: Os proxectos piloto ou prototipos a pequena escala poden axudarche a recompilar datos e comentarios en tempo real. Despois, podes usar estes datos para informar o proceso de planificación da capacidade e axustar a demanda prevista.

  • Fontes de datos externas: As fontes de datos externas, como os informes do sector, os estudos de mercado ou as enquisas a clientes, poden proporcionar información adicional para estimar a demanda dunha nova carga de traballo. Estas fontes poden ofrecer información valiosa sobre as preferencias dos clientes, as tendencias do mercado e os posibles impulsores da demanda.

Previsión da demanda

A previsión da demanda implica o uso de datos de carga de traballo para predicir as necesidades futuras dun servizo ou produto. É esencial para a planificación da capacidade garantir unha asignación eficiente dos recursos, anticipar os patróns de crecemento e prepararse para posibles aumentos repentinos da demanda. Cando se prevé a demanda futura, utilízanse datos para ter unha idea das necesidades futuras. Aplicas técnicas de análise estatística, análise de tendencias ou modelado preditivo aos datos que tes para prever a demanda futura. Estes métodos teñen en conta patróns históricos ou previstos e proxéctanos no futuro para proporcionar estimacións da demanda de carga de traballo prevista. Para prever a demanda, considere as seguintes estratexias.

Ten en conta varios escenarios

Como parte da planificación do rendemento, cómpre planificar os diferentes escenarios que poden ocorrer. Esta planificación debería incluír tanto patróns de crecemento predicibles como aumentos inesperados da demanda. Os patróns de uso poden medrar ou diminuír. Poden ser orgánicos (máis ou menos usuarios) ou inorgánicos (un evento ou incidente de seguridade). Debes levar a cabo unha planificación antes dos cambios de uso, en momentos clave:

  • Deseño (predición)
  • Picos regulares (punta de inicio de sesión ás 8:00)
  • Lanzamento (validación de predicións)
  • Cambio de modelo de negocio
  • Adquisición ou fusión
  • Impulso de mercadotecnia
  • Cambio estacional
  • Lanzamento de funcións
  • Periodicamente

Usar técnicas de predición

A previsión da demanda futura dun servizo ou produto implica o uso de técnicas como a análise estatística, a análise de tendencias e a modelización preditiva.

Aquí tes unha descrición xeral de como podes usar estas técnicas:

  • Análise estatística: Os métodos estatísticos poden axudar a descubrir patróns e relacións dentro dos datos históricos. Podes usar estes patróns para prever a demanda futura. Podes empregar técnicas como a análise de series temporais, a análise de regresión e as medias móbiles para identificar tendencias, estacionalidade e outros patróns nos datos.

  • Análise de tendencias: A análise de tendencias implica examinar datos históricos para identificar patróns consistentes e extrapolar eses patróns ao futuro. Por exemplo, se a demanda de carga de traballo aumentou un 10 por cento durante o ano pasado, poderías prever que esta tendencia continuará. Cando analizas os datos históricos da demanda durante un período de tempo, podes identificar tendencias de crecemento ou de redución. Use estas tendencias como base para prever a demanda futura. A análise de tendencias tamén pode identificar os efectos de eventos puntuais que causan cambios rápidos no tráfico (inorgánicos). Por exemplo, os lanzamentos de funcionalidades poderían aumentar a demanda nun 5 por cento de forma consistente. Se tes catro lanzamentos importantes ao ano, deberías planificar un crecemento do 5 por cento cada vez.

  • Modelado preditivo: O modelado preditivo é o proceso de construción de modelos matemáticos que empregan datos históricos e outras variables relevantes para facer predicións sobre a demanda futura. Podes empregar técnicas como algoritmos de aprendizaxe automática, redes neuronais ou árbores de decisión. Estes modelos poden ter en conta múltiples factores e variables para proporcionar predicións máis precisas.

Aliñar as previsións cos obxectivos da carga de traballo

Aliñar as previsións cos obxectivos da carga de traballo implica axustar os modelos de capacidade preditiva para garantir que cumpran os obxectivos e as demandas específicas dunha carga de traballo determinada. Esta aliñación garante que os recursos estean aprovisionados axeitadamente, evitando tanto a subutilización como as posibles sobrecargas de traballo. Por exemplo, se o teu obxectivo é admitir unha integración con 1 millón de actualizacións cada noite, pero os datos actuais mostran velocidades de actualización lentas, debes axustar o teu sistema. É fundamental falar coas partes interesadas para comprender os requisitos da carga de traballo. Asegúrate de que os teus plans estean aliñados coas promesas (SLA) dos teus provedores de servizos. Esta aliñación garante que a súa capacidade satisfaga a demanda prevista e axuda a identificar as áreas do sistema que poderían precisar cambios.

Determinar os requisitos de recursos

Unha carga de traballo pode ter moitos recursos, polo que non hai unha única métrica que observar para determinar os requisitos de recursos. É necesario medir a capacidade a nivel de recursos para obter resultados significativos. Estima a demanda prevista dos teus recursos baseándote en datos históricos, tendencias do mercado e proxeccións empresariais. Ten en conta o número de transaccións, usuarios simultáneos ou calquera outra métrica relevante.

En función da demanda prevista, calcula os recursos necesarios para satisfacer esa demanda. Ten en conta factores como a capacidade de solicitudes da API, o ancho de banda da rede, a capacidade de almacenamento e o persoal:

  • Ancho de banda da rede Avalíe o ancho de banda da rede que precisa para soportar o nivel de tráfico previsto. Deberías incluír as taxas de transferencia de datos entrantes e saíntes para garantir unha comunicación fluída e eficiente entre os servidores e os clientes.

  • capacidade de almacenamento Estimar a cantidade de datos que a carga de traballo xera ou procesa durante a demanda prevista. Ten en conta factores como o tamaño da base de datos, os requisitos de almacenamento de ficheiros e calquera outra necesidade de almacenamento de datos específica da túa aplicación.

  • Solicitudes da API Avalía o consumo de solicitudes da API en función da capacidade dispoñible e dos límites de protección do servizo. Ten en conta factores como a carga inicial de datos e os posibles picos de uso.

  • Persoal Avaliar os recursos humanos necesarios para xestionar e manter a infraestrutura, xestionar a atención ao cliente, realizar o mantemento do sistema e garantir un funcionamento sen problemas. Ten en conta factores como a distribución da carga de traballo, o conxunto de habilidades e os coñecementos especializados requiridos.

Comprender as limitacións dos recursos

Os recursos da túa carga de traballo teñen limitacións de rendemento. Aplícanse limitacións de rendemento ás funcionalidades de cada servizo. Debes comprender as limitacións dos recursos na túa carga de traballo e ter en conta esas limitacións nas túas decisións de deseño. Por exemplo, debes saber se as limitacións de recursos requiren que cambies o enfoque de deseño ou que cambies os recursos por completo.

Tamén cómpre determinar os límites alcanzables, o que implica identificar os limiares ou límites máximos dunha carga de traballo. Estes límites aplícanse normalmente á infraestrutura (computación, almacenamento, rede), aplicación (conexións simultáneas, tempos de resposta, dispoñibilidade) e servizo (solicitudes por segundo). Cando a planificación da capacidade identifica límites alcanzables, cómpre modificar a carga de traballo antes de que o límite cree un problema de rendemento. As liñas de base de rendemento, a monitorización continua e as probas son esenciais para validar os límites e a solución.

Contrapartida: Unha planificación da capacidade mal calculada pode levar a un aprovisionamento excesivo ou insuficiente de recursos. O exceso de provisión pode levar a custos máis elevados. Un aprovisionamento insuficiente pode resultar nun rendemento deficiente. Tamén podes atoparte cunha maior taxa de alertas de falsos positivos que poden levar a unha perda de tempo investigando problemas de rendemento que non existen. Tenta atopar o equilibrio axeitado.

Power Platform facilitación

Recompilación de datos de capacidade e previsión da demanda: Azure Monitor permite recompilar e analizar datos de telemetría das aplicacións e da infraestrutura. Admite a monitorización de varios recursos de Azure, incluíndo máquinas virtuais, contedores e contas de almacenamento. As ferramentas clave inclúen Application Insights e Log Analytics. Ao configurar a recollida de datos e definir as métricas e os rexistros que se desexan monitorizar, pódese recompilar datos valiosos da carga de traballo para a súa análise. Para a monitorización de rede, combine Azure Monitor con Azure Network Watcher, información sobre a rede de Azure Monitor e Azure ExpressRoute monitorización.

Azure Monitor permíteche analizar datos históricos e aplicar técnicas de previsión para predicir as tendencias futuras da carga de traballo e os requisitos de capacidade. Podes xerar previsións que che axuden coa planificación da capacidade. Estas previsións axudan a estimar a capacidade do servidor, o ancho de banda da rede, a capacidade de almacenamento e outras necesidades de recursos mediante o uso de patróns de demanda previstos.

Determinación dos requisitos de recursos: Dado que ofrecen unha ampla gama de configuracións, as ferramentas e os servizos de Azure poden axudarche a definir os requisitos técnicos. Podes aliñar os requisitos da túa carga de traballo cos recursos de Azure dispoñibles, garantindo que selecciones os compoñentes e a configuración axeitados para satisfacer as túas necesidades funcionais.

Comprender as limitacións de recursos: Power Platform ofrece documentación e recursos para axudarche a comprender as limitacións de rendemento de cada un dos diferentes servizos. Ter en conta estas limitacións pode axudarche a tomar decisións de deseño informadas e optimizar a arquitectura da túa carga de traballo para o rendemento e a rendibilidade.

Hai límites de escalabilidade dentro da túa configuración e servizos que debes ter en conta. Podes ler a documentación ou executar probas. Máis información:

Usando chamadas de datos desde aplicacións de lenzo: Os fluxos de chamadas de datos desde aplicacións de lenzo envían datos a fontes de datos tabulares mediante conectores a través do protocolo OData. As solicitudes de OData flúen ata as capas do back-end para contactar coa orixe de datos de destino e recuperar datos para o cliente ou enviar datos á orixe de datos. Conectores baseados en accións que permiten que as API funcionen do mesmo xeito.

Comprender como viaxan as solicitudes OData e API nas aplicacións de lenzo pode axudarche a optimizar o rendemento da túa aplicación de lenzo e as túas fontes de datos de backend. Para obter máis información, consulte Fluxo de chamadas de datos en aplicacións de lenzo.

Lista de verificación da eficiencia do rendemento

Consulta o conxunto completo de recomendacións.

Lista de verificación da eficiencia do rendemento

  • Last updated on