המלצות לתכנון ביצועים

חל על המלצה זו של רשימת פעולות לביצוע של יעילות ביצועים שמתוכננת היטב ב- Power Platform:

PE:02 ניהול תכנון ביצועים. יש לבצע תכנון ביצועים לפני שמתרחשים השינויים החזויים בדפוסי השימוש. שינויים חזויים כוללים וריאציות עונתיות, עדכוני מוצרים, קמפיינים שיווקיים, אירועים מיוחדים או שינויים רגולטוריים.

מדריך זה מתאר את ההמלצות לתכנון הביצועים והקיבולת. ביצועים הם לא משהו שפשוט קורה - צריך לתכנן אותם בדיוק כמו כל דרישה אחרת. תכנון קיבולת מתייחס לתהליך של קביעת המשאבים הנדרשים כדי לעמוד ביעדי הביצועים של עומס עבודה. תכנון זה כרוך בהערכת כמות המשאבים הדרושים כדי לתמוך בדרישות הביצועים של עומס העבודה, כגון אחסון, תפוקה ורוחב פס רשת. תכנון קיבולת מבטיח שלעומס העבודה יש ​​מספיק משאבים להתמודד עם דרישות עומס העבודה הצפויות מבלי לחוות ירידה בביצועים או צווארי בקבוק. תכנון זה גם עוזר למנוע אספקת יתר ועלויות מיותרות. חוסר בתכנון ביצועים וקיבולת עלול להוביל לבעיות ביצועים, צווארי בקבוק במשאבים, עלויות מוגברות, הקצאה לא יעילה, אתגרים בכושר ההרחבה וביצועי עומס עבודה בלתי צפויים.

הגדרות

מונח הגדרה
תכנון קיבולת תהליך חיזוי המשאבים שעומס העבודה צריך כדי לעמוד ביעדי הביצועים שלו.
דרישות פונקציונליות התכונות והיכולות הנדרשות לעומס העבודה להיות כדי למלא את מטרתו המיועדת.
דרישות טכניות הקוד והתשתית הדרושים כדי לעמוד בדרישות הפונקציונליות.
ניתוח מגמות ניתוח נתונים היסטוריים כדי לחזות ביקוש עתידי.

אסטרטגיות מרכזיות בתכנון

תכנון קיבולת הוא תהליך הצופה פני עתיד הכולל קבלת החלטות על סמך דרישות ודפוסי עומס עבודה צפויים. מטרתו היא לייעל את ביצועי עומס העבודה הן בתרחישי עומס מתמשכים והן בתרחישי שיא. על ידי הבנת השינויים בשימוש, כגון תנודתיות עונתית או הפצת מוצרים, ניתן להקצות משאבים באופן אסטרטגי, ולמנוע עומס של המערכת בתקופות ביקוש גבוה. אסטרטגיה פרואקטיבית זו מפחיתה שיבושים ומחזקת את יעילות הביצועים. על ידי ניתוח מגמות שימוש בעבר ונתוני צמיחה, ניתן לחזות צרכים קצרי טווח וארוכי טווח. אפשר לאתר צווארי בקבוק פוטנציאליים ובעיות בשינוי קנה מדיה תוך הבטחת ביצועי עומס עבודה עקביים ויעילים.

מוכוון עבור ביצועים

יש לתכנן את עומס העבודה מתוך מחשבה על ביצועים כדי למזער את הצורך בארגון מחדש לאחר הפעלת עומס העבודה שלך. יש לשקול את דרישות עומס העבודה שלך בכל הנוגע לביצועים. שיקולי ביצועים משפיעים על היבטים רבים של עומס העבודה שלך:

  • אסטרטגיית נתונים: האם יש לך נתונים ומאגרי נתונים קיימים שצריך להתחבר אליהם? כמה נתונים צריך לאחסן? האם נפח הנתונים ישפיע על המהירות שבה המשתמשים יכולים לגשת אליהם? כיצד המשתמשים יגשו לנתונים?

  • אסטרטגיית אינטגרציה: האם אתה אפשר לבצע אינטגרציות בזמן אמת מבלי להאט את המערכת? האם אפשר לבצע אינטגרציות אצווה תוך זמן מסוים? היכן נמצאים הנתונים שלך? האם נדרשת לך אסטרטגיית שער נתונים מקומי?

  • נפחי שיחות: בעת בניית סוכן, חשוב להבין את נפח היעד של הודעות או שיחות ואת הצמיחה הצפויה שלהן. האם הציפיות שלך מאמתות את ארכיטקטורת היעד? מה לגבי שינוי קנה מידה?

  • מידול נתונים: האם נדרש ממך לפשט את מבנה הנתונים שלך לשאילתות מהירות יותר?

  • מידול אבטחה: האם כללי האבטחה שלך יעבדו טוב עם הרבה משתמשים ונתונים? האם יש צווארי בקבוק?

  • אסטרטגיית סביבה: האם יש לך סביבת בדיקות לבדיקת ביצועים? מהי מגבלת סביבת הייצור? האם קבעת תקציב לבדיקות ביצועים?

  • פיתוח: האם המפתחים פועלים לפי שיטות עבודה מומלצות לביצועים? האם הם עומדים ביעדי ביצוע ספציפיים? האם המשתמשים יודעים מה אפשרי ומה לא?

  • בדיקת עיצוב וגישה: כיצד מודדים ביצועים? מה מספיק טוב ומה לא? האם התרחישים ונתונים המשמשים בבדיקות מציאותיים? האם האם הבדיקות בודקות צרכים הנוכחיים והעתידיים?

  • קבלה ואימוץ משתמשים: איך עוקבים אחר ביצועים? האם ציפיות המשתמשים ריאליות?

תכנון המשאבים שלך

ביצועים צריכים זמן, כסף, מאמץ ואנשים. יש להקצות משאבים בחוכמה מתחילת הפרויקט. לדוגמה, מפתחים עשויים להזדקק לזמן נוסף כדי למצוא דרכים יעילות ליישם לוגיקה עסקית ולמטב את הקוד. יהיה צורך גם בסביבת בדיקות וצוות לביצוע בדיקות ביצועים.

ביצועים אינם פעילות חד פעמית. כשהשימוש בעומס העבודה משנה והפלטפורמה מתפתחת, יידרש ממך לחזור מחדש לקוד ולהמשיך למצוא דרכים למטב את הביצועים.

תכנן העברת נתונים ואינטגרציות

בעת העברת נתונים ממערכת קודמת, יש לתכנן את ההעברה בקפידה. הנה כמה עצות שיעזרו לך להימנע מבעיות:

  • יש להבין את הדרישות העסקיות עבור הנתונים המועברים. אין להעביר בכמות גדולה יותר של נתונים ממה שהמשתמשים צריכים. לדוגמה, כנראה שאין צורך לייבא 10 שנים של הפניות ישנות למערכת המכירות שלך.

  • יש לקחת בחשבון מתי ובאיזו תדירות האינטגרציות שלך פועלות. יש להימנע מהפעלת תהליכים עתירי משאבים כאשר משתמשים מקיימים אינטראקציה עם המערכת. יש לתזמן תהליכים כבדים לשעות שפל או להשתמש בעיבוד אסינכרוני.

  • צריך לשמור על מודעות למגבלות הפלטפורמה ולשיטות העבודה המומלצות כעת עיצוב אינטגרציות.

איסוף נתוני ביצעים

איסוף נתוני ניצול עומס עבודה כרוך באיסוף וניתוח מידע על האופן שבו עומס עבודה משתמש במשאבים וכיצד הוא מתפקד. יש לאסוף נתונים על דפוסים היסטוריים עבור עומסי עבודה קיימים ומדדים תחזיתיים עבור עומסי עבודה חדשים. תהליך זה עוזר לתרגם יעדים עסקיים לדרישות טכניות והוא חיוני ליכולת החיזוי. יש לשקול את ההמלצות הבאות:

הבנת עומס עבודה קיים

הבנת עומס עבודה קיים לתכנון קיבולת כרוכה בניתוח נתונים היסטוריים הקשורים לאופן שבו עומס העבודה מנצל משאבים. הוא כולל מדדים כמו ניצול משאבים, נתוני ביצועים ודפוסי עומס עבודה. הבנה זו מבטיחה הקצאת משאבים יעילה, מתרגמת יעדים עסקיים לדרישות טכניות ומסייעת בזיהוי צווארי בקבוק פוטנציאליים.

  • הבנת הנתונים: יש לבדוק את הנתונים ההיסטוריים הזמינים ולהבין את המבנה, הפורמט והרלוונטיות שלהם לתכנון הקיבולת. הבדיקה עשויה לכלול מדדי ניצול משאבים, דפוסי עומס עבודה, מדדי ביצועים ונקודות נתונים רלוונטיות אחרות. הבנת התהליכים העסקיים ואת הקריטיות של האפליקציות. יש לזהות את זמני השיא של השימוש, עומס משתמשים, שיעורי טרנסאקציות ומדדים רלוונטיים אחרים.

  • ניקוי הנתונים ועיבודם מראש: יש להכין את הנתונים לניתוח על ידי הסרת מופעים של חוסר עקביות, שגיאות או חריגים. הכנת הנתונים עשויה לכלול טכניקות ניקוי נתונים כמו זקיפת נתונים, טיפול בערכים חסרים או נורמליזציה.

  • זיהוי מדדי מפתח: יש לזהות את המדדים הרלוונטיים לתכנון קיבולת. מדדים יכולים לכלול נפח טרנזקציות, תפוקת רשת וזמני תגובה‬.

  • זיהויצווארי בקבוק: יש למדוד את התפוקה ואת זמני התגובה‬ כדי לזהות את הרכיבים הספציפיים של המערכת שלך שעלולים להפוך לצווארי בקבוק ככל שעומס העבודה יגדל. יש להשתמש ביכולות ניתוח כריית תהליכים כמו עבודה חוזרת וניתוח סיבות שורש כדי לזהות צווארי בקבוק בתהליך מקצה לקצה.

  • הצגה חזותית של הנתונים: יש ליצור הדמיות, כמו תרשימים או שרטוטים, כדי לקבל תובנות טובות יותר לגבי נתונים היסטוריים. תצוגות חזותיות יכולות לעזור לך לזהות דפוסים, מגמות וחריגות בנתונים כדי לתת לך הבנה ברורה יותר של אופן הפעולה של עומס עבודה. ניתן להשתמש בכלי כריית תהליכים כדי להמחיש את הנתונים באמצעות מפת תהליכים, המאפשרת ניתוח מעמיק של התהליך.

הבנת עומס עבודה חדש

הבנת עומס עבודה חדש לתכנון קיבולת מתייחסת לחיזוי דרישות המשאבים של משימה עתידית ללא נתונים היסטוריים. חיזוי הצרכים העתידיים של עומס עבודה חדש ללא נתונים היסטוריים יכול להיות מאתגר. תהליך זה מבטיח הקצאת משאבים יעילה והתאמת ההקצאות ליעדי עומס העבודה כאשר עומס העבודה נכנס לשימוש.

לפניך ההמלצות הבאות:

  • מחקרמשתמשים: ביצוע מחקר משתמשים כדי להבין כיצד משתמשים מטפלים בעומס העבודה הנוכחי יכול לספק תובנות חשובות לגבי הביקוש הפוטנציאלי לעומס עבודה חדש. המחקר יכול לכלול ראיונות עם משתמשים, סקרים או צפייה במשתמש מבצע שימוש בעומס העבודה הקיים.

  • שיקול דעת מומחה: מידע ממומחים לנושא או מאנשי מקצוע שיש להם ניסיון בתעשייה יכול לעזור לך להעריך את הביקוש לעומס עבודה חדש. המומחיות והתובנות שלהם יכולות לספק נתונים חשובים לחיזוי.

  • פרויקטי פיילוט או אב-טיפוס: פרויקטי פיילוט או אב-טיפוס בקנה מידה קטן יכולים לעזור לך לאסוף נתונים ומשוב בזמן אמת. לאחר מכן ניתן להשתמש בנתונים אלה כדי לצורך תהליך תכנון הקיבולת והתאמת הביקוש החזוי.

  • מקורות נתונים חיצוניים: מקורות נתונים חיצוניים כמו דוחות בתעשייה, מחקרי שוק או סקרי לקוחות יכולים לספק מידע נוסף להערכת הביקוש לעומס עבודה חדש. מקורות אלה יכולים להציע תובנות חשובות לגבי העדפות לקוחות, מגמות שוק ומנועי ביקוש פוטנציאליים.

חיזוי הביקוש

חיזוי הביקוש כרוך בשימוש בנתוני עומס עבודה כדי לחזות צרכים עתידיים של שירות או מוצר. החיזוי חיוני לתכנון קיבולת כדי להבטיח הקצאת משאבים יעילה, צפייה לדפוסי צמיחה ותכנון לעליות פוטנציאליות בביקוש. בעת חיזוי ביקוש עתידי, נעשית שימוש בנתונים כדי לנסות להבין את הצרכים העתידיים. מתבצעת ניתוח סטטיסטי, ניתוח מגמות או טכניקות מידול חזוי בנתונים הקיימים כדי לחזות ביקוש עתידי. שיטות אלה לוקחות בחשבון דפוסים היסטוריים או צפויים ומשליכות אותם לעתיד כדי לספק הערכות לגבי הביקוש הצפוי לעומס העבודה. כדי לחזות את הביקוש, יש לשקול את האסטרטגיות הבאות.

יש לחשוב על תרחישים שונים

כחלק מתכנון ביצועים, יש לתכנן תרחישים שונים שעלולים להתרחש. תכנון זה צריך לכלול גם דפוסי צמיחה צפויים וגם עליות בלתי צפויות בביקוש. דפוסי שימוש יכולים לגדול או להתכווץ. הם יכולים להיות אורגניים (פחות או יותר משתמשים) או לא אורגניים (אירוע או מקרה אבטחה). יש לבצע תכנון לפני שינוי בשימוש, בזמנים מרכזיים:

  • עיצוב (חיזוי)
  • עליות רגילות (עומס בכניסות ב-8:00 בבוקר)
  • הפעלה (אימות חיזוי)
  • שינוי במודל העסקי
  • רכישה או מיזוג
  • דחיפה לצורכי שיווק
  • שינוי עונתי
  • תחילת השימוש בתכונה
  • תקופתי

שימוש בטכניקות חיזוי

חיזוי ביקוש עתידי לשירות או מוצר כרוך בשימוש בטכניקות כמו ניתוח סטטיסטי, ניתוח מגמות ומידול חזותי.

להלן סקירה כללית של השימוש שניתן לעשות בטכניקות אלה:

  • ניתוח סטטיסטי: שיטות סטטיסטיות יכולות לעזור לחשוף דפוסים וקשרים בתוך נתונים היסטוריים. ניתן להשתמש בדפוסים האלה כדי לחזות ביקוש עתידי. אפשר להשתמש בטכניקות כמו ניתוח סדרות זמן, ניתוח רגרסיה וממוצעים נעים כדי לזהות מגמות, עונתיות ודפוסים אחרים בנתונים.

  • ניתוח מגמות: ניתוח מגמות כולל בחינת נתונים היסטוריים כדי לזהות דפוסים עקביים וביצוע אקסטרפולציה של דפוסים אלה לעתיד. לדוגמה, אם הביקוש לעומס העבודה גדל ב- 10 אחוזים במהלך השנה האחרונה, עשוי להיות תחזית להמשך מגמה זו. בעת ניתוח נתוני ביקוש היסטוריים על פני פרק זמן, ניתן לזהות מגמות צמיחה או צמצום. יש להשתמש במגמות אלה כבסיס לחיזוי ביקוש עתידי. ניתוח מגמות יכול גם לזהות את ההשפעות של אירועים חד-פעמיים שגורמים לתזוזות מהירות בתעבורה (לא אורגנית). לדוגמה, פרסום מהדורות של תכונות עשוי להגדיל באופן עקבי את הביקוש ב- 5 אחוזים. אם יש לך ארבע מהדורות גדולות בשנה, יש לתכנן צמיחה של 5 אחוז בכל פעם.

  • מידול תחזיתי: מידול תחזיתי הוא תהליך של בניית מודלים מתמטיים המשתמשים בנתונים היסטוריים ומשתנים רלוונטיים אחרים כדי ליצור תחזיות לגבי ביקוש עתידי. ניתן להשתמש בטכניקות כמו אלגוריתמים של למידת מכונה, רשתות עצביות או עצי החלטה. מודלים אלה יכולים לקחת בחשבון מספר רב של גורמים ומשתנים כדי לספק תחזיות מדויקות יותר.

התאמת התחזיות ליעדי עומס העבודה

התאמת תחזיות ליעדי עומס עבודה כרוכה בהתאמת מודלים תחזיתיים של יכולת כדי להבטיח שהם עומדים ביעדים ובדרישות הספציפיות של עומס עבודה נתון. התאמה זו מבטיחה שהמשאבים מוקצים כראוי, ובכך מונעת גם תת-ניצול וגם עומס יתר פוטנציאלי בעומסי עבודה. לדוגמה, אם השאיפה שלך היא לתמוך באינטגרציה עם מיליון עדכונים מדי לילה, אבל הנתונים הנוכחיים מראים מהירויות עדכון איטיות, יש להתאים את המערכת שלך. חיוני לדבר עם בעלי עניין כדי להבין את דרישות עומס העבודה. יש לוודא שהתוכניות שלך תואמות את ההבטחות (פריטי ה- SLA) של ספקי השירות שלך. התאמה זו מבטיחה שהקיבולת שלך תעמוד בביקוש הצפוי ועוזרת לאתר אזורים במערכת שעשויים להזדקק לשינויים.

קביעת דרישות משאב

עומס עבודה יכול לכלול משאבים רבים, כך שאין מדד אחד שצריך לצפות בו כדי לקבוע את דרישות המשאבים. צריך למדוד קיבולת ברמת המשאב כדי לקבל תוצאות משמעותיות. יש לבצע את הערכת הביקוש הצפוי למשאבים שלך על סמך נתונים היסטוריים, מגמות שוק ותחזיות עסקיות. יש לקחת בחשבון את מספר הטרנזקציות, המשתמשים שעושים שימוש במקביל או כל מדד רלוונטי אחר.

בהתבסס על הביקוש החזוי, יש לחשב את המשאבים הדרושים כדי לעמוד בביקוש הזה. יש לקחת בחשבון גורמים כגון קיבולת בקשות API, רוחב פס רשת, קיבולת אחסון וכוח אדם:

  • רוחב פס רשת: יש לבצע הערכה לרוחב פס הרשת הנדרש לתמיכה ברמת התעבורה הצפויה. יש לכלול קצבי העברת נתונים נכנסים ויוצאים כדי להבטיח תקשורת חלקה ויעילה בין שרתים ולקוחות.

  • קיבולת אחסון: יש לבצעה הערכה לכמות הנתונים שעומס העבודה מייצר או מעבד במהלך הביקוש החזוי. יש לקחת בחשבון גורמים כמו גודל מסד הנתונים, דרישות אחסון קבצים וכל צורכי אחסון נתונים אחרים הספציפיים לאפליקציה שלך.

  • בקשות API: יש להעריך את צריכת בקשות ה- API מול הקיבולת הזמינה ומגבלות הגנת השירות. צריך לקחת בחשבון גורמים כמו עומס ראשוני של נתונים ועליות פוטנציאליות בשימוש.

  • כוח אדם: הערכת משאבי האנוש הנדרשים לניהול ותחזוקה של התשתית, טיפול בתמיכת לקוחות, ביצוע תחזוקת מערכת והבטחת תפעול חלק. יש לקחת בחשבון גורמים כמו חלוקת עומס עבודה, מערכת הכישורים והמומחיות הנדרשת.

הבנת מגבלות המשאבים

למשאבים בעומס העבודה שלך יש מגבלות ביצועים. מגבלות ביצועים חלות על תכונות בתוך כל שירות. צריך להבין את מגבלות המשאבים בעומס העבודה שלך ולקחת בחשבון את המגבלות הללו להחלטות העיצוב שלך. לדוגמה, צריך לדעת אם מגבלות משאבים מחייבות אותך לשנות את גישת העיצוב או לשנות את המשאבים לחלוטין.

אתה גם צריך לקבוע מגבלות שניתן להגיע אליהן, הכרוכות בזיהוי הספים או הגבולות המקסימליים של עומס עבודה. מגבלות אלו חלות בדרך כלל על תשתית (מחשוב, אחסון, רשת), אפליקציה (חיבורים במקביל, זמני תגובה‬, זמינות) ושירות (בקשות לשנייה). כאשר תכנון הקיבולת מזהה מגבלות שניתן להגיע אליהן, יש לשנות את עומס העבודה לפני שהמגבלה יוצרת בעיית ביצועים. ביצועי בסיס, ניטור רציף ובדיקות חיוניים לאימות המגבלות והפתרון.

פשרות: חישוב שגוי שלל תכנון קיבולת יכול לגרום להקצאת יתר או להקצאת חסר של משאבים. הקצאת יתר יכולה להוביל לעלויות גבוהות יותר. תת-קצאה יכולה לגרום לביצועים גרועים. תיתכן גם היתקלות בשיעור גבוה יותר של התראות חיוביות מוטעות שעלולות להוביל לבזבוז זמן בחקירת בעיות ביצועים שאינן קיימות. צריך לנתות למצוא את האיזון הנכון.

סיוע ל- Power Platform

איסוף נתוני קיבולת וחיזוי ביקוש: Azure Monitor מאפשר לך לאסוף ולנתח נתוני מדידת שימוש מהיישומים ומהתשתית שלך. הוא תומך בניטור של משאבי Azure השונים, כולל מכונות וירטואליות, גורמים מכילים וחשבונות אחסון. הכלים העיקריים כוללים Application Insights ו- Log Analytics. על ידי הגדרת איסוף נתונים והגדרת מדדים ויומנים שברצונך לנטר, ניתן לאסוף נתוני עומס עבודה יקרי ערך לניתוח. עבור ניטור רשת, יש לשלב את Azure Monitor עם Azure Network Watcher, תובנות הרשת של Azure Monitor, וכן ניטור Azure ExpressRoute.

Azure Monitor מאפשר לך לנתח נתונים היסטוריים וליישם טכניקות חיזוי כדי לחזות מגמות עתידיות של עומס עבודה ודרישות קיבולת. ניתן להפיק תחזיות שיכולות לעזור לך בתכנון הקיבולת. תחזיות אלו עוזרות להעריך את קיבולת השרת, רוחב הפס של הרשת, קיבולת האחסון וצורכי ​​משאבים אחרים על ידי שימוש בדפוסי ביקוש חזויים.

קביעת דרישות משאבים: מכיוון שהם מספקים מגוון רחב של תצורות, הכלים והשירותים של Azure יכולים לעזור לך להגדיר דרישות טכניות. ניתן להתאים את דרישות עומס העבודה שלך עם משאבי Azure הזמינים, ולהבטיח שבחרת את הרכיבים וההגדרות המתאימים כדי לענות על הצרכים הפונקציונליים שלך.

הבנת מגבלות המשאבים: Power Platform מספק תיעוד ומשאבים שיעזרו לך להבין את מגבלות הביצועים של כל אחד מהשירותים השונים. יש לקחת בחשבון שמגבלות אלו יכולה לעזור לך לקבל החלטות תכנון מושכלות ולמטב את ארכיטקטורת עומס העבודה שלך לביצועים וחסכוניות.

ישנן מגבלות ביכולות שינוי קנה המידה בתצורה ובשירותים שלך שכדאי להיות מודעים אליהם. ניתן לקרוא את התיעוד או לבצע בדיקות. למידע נוסף:

שימוש בקריאות נתונים מיישומי בד ציור: זרימות קריאות נתונים מיישומי בד ציור שולחות נתונים למקורות נתונים טבלאיים באמצעות מחברים דרך פרוטוקול OData. בקשות OData זורמות לשכבות קצה עורפי כדי להגיע למקור הנתונים של היעד, ומאחזרות נתונים עבור הלקוח, או מוסרות נתונים למקור הנתונים. מחברים מבוססי פעולה שמאפשרים משקי API פועלים באותו אופן.

הכרת האופן שבו בקשות OData ו- API עוברות ביישומי בד ציור יכולה לעזור לך למטב את הביצועים של יישום בד הציור שלך, ושל מקורות הנתונים של הקצה העורפי. למידע נוסף, יש לעיין במאמר זרימת קריאת נתונים ביישומי בד ציור.

רשימה לבדיקה של יעילות ביצועים

עיין במכלול ההמלצות המלא.

רשימה לבדיקה של יעילות ביצועים

  • Last updated on