Megosztás a következőn keresztül:

Javaslatok a kódköltségek optimalizálásához

  • Cikk

Az Azure Well-Architected Framework költségoptimalizálási ellenőrzőlistájára vonatkozó javaslatra vonatkozik:

CO:11 Kódköltségek optimalizálása. Értékelje ki és módosítsa a kódot úgy, hogy megfeleljen a funkcionális és nem funkcionális követelményeknek kevesebb vagy olcsóbb erőforrással.

Ez az útmutató a kódköltségek optimalizálására vonatkozó javaslatokat ismerteti. A kódoptimalizálás az alkalmazáskód hatékonyságának, teljesítményének és költséghatékonyságának javítására irányuló folyamat. A hatékony kódoptimalizálás magában foglalja a kód módosítását az erőforrás-felhasználás csökkentése, a végrehajtási idő minimalizálása és a teljes teljesítmény javítása érdekében.

A kód optimalizálásával azonosíthatja és kiküszöbölheti azokat a hatékonysági hiányosságokat, amelyek megnövekedett erőforrás-használathoz és magasabb költségekhez vezethetnek. Csökkentheti a feldolgozási időt, a memóriahasználatot és a hálózati terhelést, ami gyorsabb és rugalmasabb alkalmazásokhoz vezethet. A továbbfejlesztett teljesítmény javítja a felhasználói élményt, és lehetővé teszi, hogy a rendszer hatékonyan kezelje a nagyobb számítási feladatokat.

Definíciók

Időszak Definíció
Kódállapot A kódrészletek vagy kódtárak olyan kódrészletek vagy kódtárak hozzáadásának gyakorlata, amelyek adatokat gyűjtenek és figyelik a kód teljesítményét a futásidőben.
Egyidejűség Egyszerre több folyamat végrehajtása.
Adat szerializálása Az adatobjektumok tárolható vagy továbbítható formátumba konvertálásának folyamata, majd szükség esetén az eredeti formájukba való rekonstruálása.
Gyakori elérésű útvonalak A program kritikus vagy gyakran futtatott szakaszai nagy teljesítményt és kis késést igényelnek.

Kulcsfontosságú tervezési stratégiák

A költségoptimalizálási kód azt jelenti, hogy a kód továbbfejlesztésével ugyanazt a funkciót érheti el kevesebb példányonkénti erőforrással, például cpu-ciklusokkal, memóriával és tárterülettel. Az erőforrás-használat csökkentésével pénzt takaríthat meg, ha az alkalmazások nagy mennyiségű adatot kezelnek, vagy nagy forgalmú terhelést tapasztalnak.

A kód fejlesztései akkor a leghatékonyabbak, ha a skálázás, a jogosultságok, a redundancia és a szabályozás egyéb költségoptimalizálási erőfeszítéseit követi. Miután gondoskodott ezekről az alapvető elemekről, megfontolhatja a kódoptimalizálást.

Előfordulhat, hogy nem tudja, hogy nem hatékony-e a kód. A kiszolgáló nélküli, automatikus skálázási és megbízhatósági funkciók elfedhetik a kód hatékonysági hiányosságait. Az alábbi stratégiák segítségével azonosíthatja és kijavíthatja azokat az alkalmazáskódot, amelyek a vártnál többe kerülnek.

Kód alakítása

A rendszerállapot-kód olyan kódrészletek vagy kódtárak hozzáadásának gyakorlata, amelyek adatokat gyűjtenek és figyelik a kód teljesítményét futásidőben. Lehetővé teszi a fejlesztők számára, hogy információkat gyűjtsenek a főbb metrikákról, például az erőforrás-használatról (CPU- vagy memóriahasználat) és a végrehajtási időről. A kód kialakításával a fejlesztők betekintést nyerhetnek a gyakori kódelérési utakba, azonosíthatják a teljesítmény szűk keresztmetszeteit, és optimalizálhatják a kódot a jobb hatékonyság és költséghatékonyság érdekében.

Ideális környezetben a szoftverfejlesztési életciklus korai szakaszában érdemes kódelemzést végeznie. Minél korábban észlel egy kódhibát, annál olcsóbb a megoldás.

Automatizálja a kódelemzés lehető legnagyobb részét. Használjon dinamikus és statikus eszközöket a kódelemzéshez a manuális munka csökkentése érdekében. Ne feledje azonban, hogy ez a tesztelés még mindig az éles környezet szimulációja. Az éles környezet biztosítja a kódoptimalizálás legtisztább megértését.

Kompromisszum: A kódmonitorozási eszközök valószínűleg növelik a költségeket.

Gyakori elérésű útvonalak azonosítása és optimalizálása

A kód kialakításával mérheti a kódútvonalak erőforrás-felhasználását. Ezek a mérések segítenek azonosítani a gyakori elérésű útvonalakat. A gyakori elérésű útvonalak jelentős hatással vannak a teljesítményre és az erőforrás-használatra. Kritikus fontosságúak vagy gyakran futtathatók olyan programok szakaszai, amelyek nagy teljesítményt és kis késést igényelnek.

A gyakori elérésű útvonalak azonosításához vegye figyelembe az alábbi feladatokat:

  • Futtatókörnyezeti adatok elemzése: Futásidejű adatok gyűjtése és elemzése a kód olyan területeinek azonosításához, amelyek jelentős erőforrásokat, például processzor-, memória- vagy I/O-műveleteket használnak fel. Keressen olyan mintákat vagy kódszakaszokat, amelyek gyakran futnak vagy hosszú időt vesznek igénybe.

  • Teljesítmény mérése: Használjon profilkészítési eszközöket vagy teljesítménytesztelési keretrendszereket a kódútvonalak végrehajtási idejének és erőforrás-felhasználásának méréséhez. Ez a mérés segít azonosítani a szűk keresztmetszeteket és a fejlesztésre szoruló területeket.

  • Fontolja meg az üzleti logikát és a felhasználói hatást: Értékelje ki a kódútvonalak fontosságát az alkalmazás működéséhez vagy kritikus üzleti műveleteihez való relevanciájuk alapján. Határozza meg, hogy mely kódútvonalak fontosak a felhasználók számára történő értékszállításhoz vagy a teljesítménykövetelmények teljesítéséhez.

    Tekintse át a használt programozási nyelvre vonatkozó teljesítményjavaslatokat. Értékelje ki a kódot ezekkel a javaslatokkal, hogy azonosítsa a fejlesztési területeket. Távolítsa el azokat a szükségtelen műveleteket a kód elérési útján, amelyek hatással lehetnek a teljesítményre.

  • Felesleges függvényhívások eltávolítása: Tekintse át a kódot. Azonosítsa azokat a függvényeket, amelyek nem nélkülözhetetlenek a kívánt funkciókhoz, és negatív hatással lehetnek a teljesítményre. Ha például egy függvényhívás olyan ellenőrzést végez, amely a kód korábbi részében történt, eltávolíthatja a szükségtelen függvényhívást.

  • Naplózási műveletek minimalizálása: A naplózás hasznos lehet a hibakereséshez és az elemzéshez, de a túlzott naplózás hatással lehet a teljesítményre. Értékelje ki az egyes naplózási műveletek szükségességét, és távolítsa el azokat a szükségtelen naplózási hívásokat, amelyek nem kritikusak a teljesítményelemzés szempontjából.

  • Hurkok és feltételes elemek optimalizálása: Ciklusok és feltételes elemek elemzése a kódban. Azonosítsa a szükségtelen iterációkat vagy feltételeket, amelyeket kiküszöbölhet. Ezeknek a struktúráknak az egyszerűsítése és optimalizálása javíthatja a kód teljesítményét.

  • A szükségtelen adatfeldolgozás csökkentése: Tekintse át a kódot a szükségtelen adatfeldolgozási műveletek, például redundáns számítások vagy átalakítások esetén. A kód hatékonyságának növelése érdekében távolítsa el ezeket a szükségtelen műveleteket.

  • Hálózati kérések minimalizálása: Ha a kód hálózati kéréseket küld, minimalizálja a kérések számát, és optimalizálja azok használatát. Ha lehetséges, kötegelt kérések, és a teljesítmény javítása érdekében kerülje el a szükségtelen oda-vissza utakat.

  • Foglalások minimalizálása: Azonosítsa azokat a területeket, ahol túlzott memóriakiosztás történik. Optimalizálja a kódot a felesleges foglalások csökkentésével és a meglévő erőforrások lehetőség szerinti újbóli felhasználásával.

    A lefoglalások minimalizálásával javíthatja a memória hatékonyságát és az általános teljesítményt. Használja a megfelelő memóriakezelési és szemétgyűjtési stratégiákat a programozási nyelvhez.

  • Adatstruktúra méretének csökkentése: Mérje fel az adatstruktúrák méretét, például az osztályokat, és azonosítsa azokat a területeket, ahol lehetséges a csökkentés. Tekintse át az adatkövetelményeket, és távolítsa el a szükségtelen mezőket vagy tulajdonságokat. Optimalizálja a memóriahasználatot a megfelelő adattípusok kiválasztásával és az adatok hatékony csomagolásával.

  • Metszetközi implementációk értékelése: Vegye figyelembe a több területet érintő implementációk hatásait, például a köztes szoftvereket vagy a jogkivonat-ellenőrzéseket. Mérje fel, hogy negatív hatással vannak-e a teljesítményre.

Kompromisszum: A kód és a gyakori elérésű útvonalak optimalizálásához fejlesztői szakértelemre van szükség a kód hatékonysági hiányosságainak azonosításához. Előfordulhat, hogy ezeknek a magasan képzett személyeknek más feladatokkal kell időt tölteniük.

Az egyidejűség használatának kiértékelése

Az egyidejűség használatának kiértékeléséhez fel kell mérni, hogy az aszinkron feldolgozás, a többszálúság vagy a többprocesszoros feldolgozás maximalizálhatja-e az erőforrás-használatot, és csökkentheti-e a költségeket. Aszinkron feldolgozással, többszálú feldolgozással vagy többprocesszoros feldolgozással több feladatot is kezelhet ugyanazokkal az erőforrásokkal. A többletterhelés elkerülése és a költséghatékonyság fenntartása érdekében azonban elengedhetetlen a megfelelő megvalósítás biztosítása.

Annak ellenőrzéséhez, hogy az egyidejűség megfelelő-e, kövesse az alábbi irányelveket:

  • Aszinkron feldolgozás: Az aszinkron feldolgozás lehetővé teszi a végrehajtás letiltását. Elindíthat például egy folyamatot, majd szüneteltetheti, hogy egy második folyamat befejeződjön.

    Határozza meg az aszinkron módon futtatható kódösszetevőket vagy műveleteket. Azonosítsa a használt programozási nyelvet vagy keretrendszert, és ismerje meg az általa támogatott aszinkron programozási modellt, például async/await a .NET-ben vagy a JavaScript-ígéretekben.

    Alakítsa át a kódot aszinkron programozási szerkezetek használatára a tevékenységek végrehajtásának letiltásának tiltásának engedélyezésével. A hosszú ideig futó vagy I/O-igényes műveleteket leválaszthatja a fő végrehajtási szálról aszinkron metódusok vagy visszahívások használatával. A programozási nyelv vagy keretrendszer által biztosított aszinkron API-k vagy kódtárak használatával kezelheti az aszinkron munkafolyamatokat.

  • Többszálú: Többszálú módban egyszerre több szálat is futtathat egyetlen folyamatból.

    Azonosítsa a kódnak azokat a szakaszait, amelyeket párhuzamosan és egymástól függetlenül futtathat. Olvassa el a többszálú ajánlott eljárásokhoz használt programozási nyelvre vagy keretrendszerre vonatkozó dokumentációt vagy irányelveket. Több szál vagy szálkészlet létrehozása a tevékenységek párhuzamos végrehajtásának kezeléséhez.

    Implementáljon szinkronizálási mechanizmusokat, például zárolásokat, mutexeket vagy szemaforokat, hogy biztosítsa a szálbiztonságot, és megakadályozza a versenyfeltételeket, amikor a kód hozzáfér a megosztott erőforrásokhoz. Érdemes lehet magasabb szintű absztrakciókat, például szálkészleteket vagy feladatalapú párhuzamossági kódtárakat használni több szál felügyeletének egyszerűsítése és az egyidejűség-vezérlés egyszerűsítése érdekében.

  • Többprocesszoros feldolgozás: A többprocesszoros feldolgozás során a folyamatok párhuzamosan futhatnak. Több processzormag jobb kihasználtságát biztosítja, mint a többszálas használat.

    Állapítsa meg, hogy a kódban lévő számítási feladat vagy műveletek párhuzamos feldolgozást nyújtanak-e. Azonosítsa a használt programozási nyelvet vagy keretrendszert, és fedezze fel annak többprocesszoros képességeit. Vegyük például a Pythonban található többprocesszoros modult vagy a Java-beli párhuzamos streameket. Úgy tervezheti meg a kódot, hogy a számítási feladatot több független, egyidejűleg feldolgozható tevékenységre ossza fel.

    Párhuzamos folyamatok létrehozásához és kezeléséhez használjon többprocesszoros API-kat vagy kódtárakat. Ossza el a számítási feladatot ezen API-k vagy tárak között. A több folyamat közötti koordináció és adatmegosztás engedélyezéséhez a programozási nyelvtől vagy keretrendszertől függően olyan kommunikációs mechanizmusokat valósíthat meg, mint a folyamatközi kommunikáció (IPC), a megosztott memória vagy az üzenetek továbbítása.

A megfelelő SDK-k használata

A költségoptimalizáláshoz válassza az erőforrás-használat optimalizálására és a teljesítmény javítására tervezett SDK-kat. Fontos az egyes SDK-k funkcióinak és képességeinek kiértékelése. Fontolja meg, hogy kompatibilis-e a programozási nyelvvel és a fejlesztési környezettel.

Az alábbi útmutató segítséget nyújt a számítási feladathoz leginkább megfelelő SDK-k kiválasztásához:

  • Teljesítménytesztelés: Hasonlítsa össze az SDK-k erőforrás-használatát és teljesítményét teljesítményteszteléssel. Válassza ki az igényeinek leginkább megfelelő SDK-t az erőforrás-optimalizálás és a teljesítmény javítása szempontjából. Integrálja a kiválasztott SDK-t a kódbázisba a megadott dokumentáció és irányelvek követésével.

  • Erőforrás-használat monitorozása és kód optimalizálása: Az erőforrás-használat monitorozása a implementált SDK-val. Elemzéseket gyűjthet a figyelésből és elemzésből a kód optimalizálása érdekében.

A megfelelő operációs rendszer kiválasztása

A legtöbb kódolási nyelv különböző operációs rendszereken futhat, ezért fontos, hogy az operációs rendszert olcsóbb alternatívák alapján értékelje ki. Ha egy alternatív operációs rendszer alacsonyabb költséggel támogatja ugyanazt a vagy hasonló funkciót, érdemes megfontolni. Az olcsóbb operációs rendszer kiválasztásával csökkentheti a licencelési díjak és az infrastruktúra költségeit.

A megfelelő operációs rendszer hozzájárulhat a számítási feladat általános költségoptimalizálásához. A számítási feladathoz megfelelő operációs rendszer kiválasztásához próbálkozzon az alábbi tevékenységekkel:

  • A követelmények kiértékelése: Ismerje meg a számítási feladat konkrét igényeit, beleértve a használt kódolási nyelveket és keretrendszereket. Fontolja meg a más rendszerekkel való függőségeket vagy integrációkat.

  • Fontolja meg a kompatibilitást: Győződjön meg arról, hogy a választott operációs rendszer kompatibilis a kódolási nyelvekkel, keretrendszerekkel, valamint az Ön által használt külső kódtárakkal vagy eszközökkel. Ellenőrizze az operációs rendszer dokumentációját és közösségi támogatását, hogy biztosan megfelelő kompatibilitást biztosítson a technológiai veremhez.

  • Funkció értékelése: Állapítsa meg, hogy az alternatív operációs rendszer támogatja-e a jelenlegi operációs rendszerével megegyező vagy hasonló funkciókat. Értékelje ki, hogy biztosítja-e a számítási feladathoz szükséges funkciókat és képességeket.

  • Költségek összehasonlítása: Hasonlítsa össze az operációs rendszerekkel kapcsolatos költségeket. Vegye figyelembe az olyan tényezőket, mint a licencelési díjak, a támogatási költségek és az infrastruktúra követelményei. Keressen olcsóbb alternatívákat, amelyek a funkciók veszélyeztetése nélkül képesek megfelelni a számítási feladat követelményeinek.

  • Fontolja meg a teljesítményt és az optimalizálást: Értékelje ki az alternatív operációs rendszer teljesítményét és optimalizálási képességeit. A teljesítménytesztek, esettanulmányok vagy teljesítmény-összehasonlítások alapján megtudhatja, hogyan teljesít valós forgatókönyvekben.

  • Biztonsági és stabilitási felülvizsgálat: Az alternatív operációs rendszer biztonságának és stabilitásának felmérése. Keresse meg a biztonsági frissítéseket, javításokat és közösségi támogatást, hogy az operációs rendszer aktívan megmaradjon, és biztonságos és stabil legyen.

  • Fontolja meg a szállítói támogatást: Értékelje ki az alternatív operációs rendszerhez elérhető szállítói támogatás szintjét. Ellenőrizze, hogy vannak-e hivatalos támogatási csatornák, dokumentációk és olyan felhasználók közössége, akik szükség esetén tudnak segítséget nyújtani.

Hálózati bejárás optimalizálása

A hálózati bejárás optimalizálása a számítási feladatok összetevői közötti hálózati forgalom minimalizálásáról szól. Az adatátvitelnek gyakran van társított költsége. A hálózati forgalom minimalizálásával csökkentheti az átvitt adatok mennyiségét, miközben csökkenti a költségeket.

Elemezze a számítási feladatokat, és azonosítsa az összetevők közötti szükségtelen adatátviteleket. Kerülje a redundáns vagy duplikált adatok átvitelét, és csak az alapvető információk továbbítását. Ha például egy összetevő ismételten ugyanazokat az adatokat kéri le egy másik összetevőtől, az optimalizálási jelölt. A kód újrabontásával csökkentheti a szükségtelen hívásokat vagy a kötegelt kérelmeket, így minimalizálhatja az átvitt adatokat. Az alkalmazások teljes objektumokat vagy adatstruktúrákat küldhetnek, ha csak néhány mezőre van szükség. Ha úgy optimalizálja a kódot, hogy csak a szükséges adatokat küldje el, minimalizálja az egyes adatátvitelek méretét.

Hálózati protokollok optimalizálása

A hálózati protokollok kulcsfontosságú szerepet játszanak a hálózati kommunikáció hatékonyságában. A hálózati protokollok optimalizálásával javíthatja az adatátvitel általános hatékonyságát, és csökkentheti az erőforrás-felhasználást.

Fontolja meg az alábbi javaslatokat:

  • Hatékony protokollok kiválasztása: Válassza ki a hatékonyságukról ismert protokollokat az adatátviteli sebesség és a többletterhelés minimalizálása szempontjából. Fontolja meg például a HTTP/2 protokoll használatát HTTP/1.1-en keresztül. Ezek a protokollok a késés csökkentésével és az adatátvitel optimalizálásával javítják a teljesítményt. Ezeket a protokollokat kódtárak és keretrendszerek használatával használhatja az alkalmazásban.

  • Tömörítés támogatása: Tömörítési mechanizmusokat implementálhat a hálózati protokollokban az átvitt adatok méretének csökkentése érdekében. A tömörítés jelentősen csökkentheti a hálózaton keresztül továbbított adatok mennyiségét, ami jobb teljesítményt és csökkentett sávszélesség-használatot eredményez. A kiszolgálóoldali tömörítés általában engedélyezve van az alkalmazáskódban vagy a kiszolgáló konfigurációjában.

  • Kapcsolatkészletezés használata: A kapcsolatkészletezés lehetővé teszi a létrehozott hálózati kapcsolatok újbóli felhasználását, hogy csökkentse az új kapcsolatok létrehozásának többletterhelését az egyes kérésekhez. A kapcsolatkészletezés javíthatja a hálózati kommunikáció hatékonyságát azáltal, hogy elkerüli a kapcsolat beállításával és megszakadásával kapcsolatos többletterhelést. Válasszon ki egy kapcsolatkészletezési tárat vagy keretrendszert, és konfigurálja a számítási feladat igényeinek megfelelően.

  • Egyéb optimalizálás implementálása: Fedezze fel a számítási feladatra és a hálózati környezetre jellemző egyéb optimalizálásokat. Használhatja például a tartalom gyorsítótárazását, a terheléselosztást és a forgalomalakítást a hálózati bejárás további optimalizálásához.

Hálózati terhelés minimalizálása

Minimalizálja a hálózati forgalom és az adatátvitel mennyiségét a számítási feladat összetevői között. A hálózati terhelés csökkentésével csökkentheti az adatforgalommal és a bejövő forgalommal kapcsolatos költségeket, és javíthatja az általános hálózati teljesítményt.

Fontolja meg az alábbi technikákat:

  • Redundáns kérések csökkentése: Elemezze a kódot az ismétlődő vagy szükségtelen kérések azonosításához. Ahelyett, hogy több kérést küldenél ugyanarra az adatra, módosíthatja a kódot, hogy egyszer lekérje az adatokat, és szükség szerint újra felhasználja őket.

  • Adatméret optimalizálása: Tekintse át az összetevők vagy rendszerek között továbbított adatokat, és keressen lehetőségeket a méret minimalizálására. Fontolja meg az olyan technikákat, mint az adatok tömörítése továbbítás előtt vagy hatékonyabb adatformátumok használata. Az adatméret csökkentésével csökkentheti a hálózati sávszélesség használatát, és javíthatja az általános hatékonyságot.

  • Batch-kérések: Ha van ilyen, fontolja meg több kisebb kérelem egyetlen nagyobb kérelembe való kötegelését. A kötegelés csökkenti a több kapcsolat létrehozásának többletterhelését, és csökkenti a teljes adatátvitelt.

  • Adatszerializálás használata: Az adatszerializálás az összetett adatstruktúrák vagy objektumok olyan formátummá alakításának folyamata, amely könnyedén továbbítható hálózaton keresztül vagy állandó tárolórendszerben tárolva. Ez a stratégia magában foglalja az adatok szabványos formátumban való ábrázolését, így az adatok hatékonyan továbbíthatók, feldolgozhatók és rekonstruálhatók a fogadó végén.

    Válasszon egy kompakt, gyors és a számítási feladat igényeinek megfelelő szerializálási formátumot.

    Szerializálási formátum Description
    Protokollpufferek (protobuf) Bináris szerializálási formátum, amely a strukturált adatok hatékony kódolását és dekódolását biztosítja. Gépelt definíciós fájlokat használ az üzenetstruktúrák definiálásához.
    MessagePack Bináris szerializálási formátum a vezetéken keresztüli kompakt átvitelhez. Támogatja a különböző adattípusokat, és gyors szerializálást és deszerializálási teljesítményt nyújt.
    JavaScript Object Notation (JSON) Széles körben használt adat szerializálási formátum, amely emberileg olvasható és könnyen használható. A JSON szövegalapú, és széles körű platformfüggetlen támogatással rendelkezik.
    Bináris JSON (BSON) A JSON-hoz hasonló bináris szerializálási formátum, amely hatékony szerializálásra és deszerializálásra lett kialakítva. A BSON olyan további adattípusokat tartalmaz, amelyek nem érhetők el a JSON-ban.

    A szerializálási formátumtól függően logikát kell implementálnia az objektumok vagy adatstruktúrák kiválasztott formátumba való szerializálásához és az eredeti formájukba való visszaalakításához. Ezt a logikát olyan kódtárak vagy keretrendszerek használatával implementálhatja, amelyek szerializálási képességeket biztosítanak a formátumhoz.

Adathozzáférés optimalizálása

Az adathozzáférés optimalizálása az adatok lekérésének és tárolásának mintáinak és technikáinak streamelését jelenti a szükségtelen műveletek minimalizálása érdekében. Az adathozzáférés optimalizálása során költségmegtakarítást érhet el az erőforrás-használat csökkentésével, az adatlekérés csökkentésével és az adatfeldolgozás hatékonyságának javításával. Fontolja meg az olyan technikákat, mint az adat gyorsítótárazása, a hatékony adat-lekérdezés és az adattömörítés.

Gyorsítótárazási mechanizmusok használata

A gyorsítótárazás magában foglalja a gyakran használt adatok tárolását a szükséges összetevőkhöz közelebb. Ez a technika csökkenti a hálózati bejárás szükségességét azáltal, hogy a gyorsítótárból kiszolgálja az adatokat ahelyett, hogy a hálózaton keresztül kellene lekérnie őket.

Fontolja meg ezeket a gyorsítótárazási mechanizmusokat:

  • Külső gyorsítótár használata: Az egyik népszerű gyorsítótárazási megoldás a tartalomkézbesítési hálózat. A felhasználókhoz közelebbi statikus tartalom gyorsítótárazásával segít minimalizálni a késést és csökkenteni a hálózati bejárást.

  • Gyorsítótárazási paraméterek finomhangolása: A gyorsítótárazási paraméterek, például az élettartam (TTL) konfigurálásával optimalizálhatja a gyorsítótárazás előnyeit a lehetséges hátrányok minimalizálása mellett. A megfelelő TTL beállítása biztosítja, hogy a gyorsítótárazott adatok frissek és relevánsak maradjanak.

  • Memóriabeli gyorsítótárazás használata: A külső gyorsítótárazási megoldások mellett érdemes lehet memóriabeli gyorsítótárazást implementálni az alkalmazásban. A memóriabeli gyorsítótárazással kihasználhatja a tétlen számítási erőforrásokat, és növelheti a lefoglalt erőforrások számítási sűrűségét.

Adatbázis-forgalom optimalizálása

Javíthatja az adatbázissal folytatott alkalmazáskommunikáció hatékonyságát. Íme néhány fontos szempont és technika az adatbázis-forgalom optimalizálásához:

  • Indexek létrehozása: Az indexelés az adatstruktúrák létrehozásának folyamata, amely javítja az adatlekérés sebességét. Ha indexeket hoz létre a gyakran lekérdezett oszlopokon, jelentősen csökkentheti a lekérdezések futtatásához szükséges időt. Ha például rendelkezik a felhasználónevek oszlopával rendelkező felhasználói táblával, létrehozhat egy indexet a felhasználónév oszlopban, hogy felgyorsítsa az adott felhasználónevek keresésére szolgáló lekérdezéseket.

    Azonosítsa a leggyakrabban használt oszlopokat, és hozzon létre indexeket azokon az oszlopokon az adatlekérés felgyorsítása érdekében. A meglévő indexek rendszeres elemzése és optimalizálása annak érdekében, hogy továbbra is hatékonyak legyenek. Kerülje a túlindexelést, mert negatív hatással lehet a beszúrási és frissítési műveletekre.

  • Lekérdezések optimalizálása: Hatékony lekérdezések tervezése a konkrét adatkövetelmények figyelembevételével és a szükségtelen adatlekérés minimalizálásával. Először használjon megfelelő illesztéstípusokat (például belső illesztés és bal oldali illesztés) a táblák közötti kapcsolat alapján. A teljesítmény javítása érdekében használjon lekérdezésoptimalizálási technikákat, például lekérdezési tippeket, lekérdezésterv-elemzést és lekérdezés-újraírást.

  • Gyorsítótár lekérdezési eredményei: A gyakran futtatott lekérdezések eredményeit tárolhatja a memóriában vagy a gyorsítótárban. Ezután ugyanannak a lekérdezésnek a későbbi végrehajtása a gyorsítótárból is kiszolgálható, ami szükségtelenné teszi a költséges adatbázis-műveletek szükségességét.

  • Objektum-relációs leképezési (ORM-) keretrendszer használata: Az ORM olyan funkcióit használhatja, mint a lusta betöltés, a gyorsítótárazás és a kötegelt feldolgozás az adatlekérés optimalizálásához és az adatbázis-adatátjárások minimalizálásához. Használjon OLYAN ORM-keretrendszereket, mint az Entity Framework for C# vagy a Hibernate for Java.

  • Tárolt eljárások optimalizálása: A tárolt eljárások logikájának és teljesítményének elemzése és optimalizálása. A cél a felesleges számítások vagy redundáns lekérdezések elkerülése a tárolt eljárásokban. Optimalizálja az ideiglenes táblák, változók és kurzorok használatát az erőforrás-használat minimalizálása érdekében.

Adatok rendszerezése

Az adatok hatékony elérése és lekérése érdekében történő rendszerezése magában foglalja az adatok strukturálását és tárolását oly módon, hogy maximalizálja a teljesítményt, és minimalizálja az erőforrás-felhasználást. Javíthatja a lekérdezési válaszidőt, csökkentheti az adatátviteli költségeket, és optimalizálhatja a tárterület kihasználtságát.

Íme néhány módszer az adatok hatékony rendszerezésére:

  • Partíció: A particionálás magában foglalja a nagy adathalmazok kisebb, kezelhetőbb részhalmazokra, úgynevezett partíciókra való felosztását. Az egyes partíciókat külön tárolhatja, hogy lehetővé tegye a párhuzamos feldolgozást és a lekérdezési teljesítményt. Az adatokat például egy adott értéktartomány alapján, vagy az adatok kiszolgálók közötti elosztásával particionálhatja. Ez a technika javíthatja a méretezhetőséget, csökkentheti a versengést és optimalizálhatja az erőforrás-kihasználtságot.

  • Szegmens: A horizontális skálázás az adatok több adatbázispéldány vagy -kiszolgáló közötti horizontális elosztásának technikája. Minden szegmens az adatok egy részhalmazát tartalmazza, és a lekérdezések párhuzamosan dolgozhatók fel ezeken a szegmenseken. A horizontális horizontális skálázás javíthatja a lekérdezési teljesítményt a számítási feladat elosztásával és az egyes lekérdezések által elért adatok mennyiségének csökkentésével.

  • Tömörítés: Az adattömörítés magában foglalja az adatok méretének csökkentését a tárolási követelmények minimalizálása és az adatátvitel hatékonyságának javítása érdekében. Mivel a tömörített adatok kevesebb lemezterületet foglalnak el, ez a tárolási költségek megtakarítását teszi lehetővé. A tömörített adatok a hálózatokon keresztül is gyorsabban továbbíthatók, és csökkenthetik az adatátviteli költségeket.

Vegyük például azt a forgatókönyvet, amikor nagy mennyiségű ügyféladat áll rendelkezésre. Az adatok ügyfélrégiók vagy demográfiai adatok alapján történő particionálásával a számítási feladatokat több kiszolgálón is eloszthatja, és javíthatja a lekérdezési teljesítményt. Az adatokat tömörítheti is a tárolási költségek csökkentése és az adatátvitel hatékonyságának növelése érdekében.

Architektúra optimalizálása

Értékelje ki a számítási feladat architektúráját az erőforrás-optimalizálási lehetőségek azonosításához. A cél a megfelelő szolgáltatások használata a megfelelő feladathoz.

A cél eléréséhez előfordulhat, hogy újra kell terveznie az architektúra egyes részeit, hogy kevesebb erőforrást használjon. Fontolja meg a kiszolgáló nélküli vagy felügyelt szolgáltatásokat, és optimalizálja az erőforrás-lefoglalást. Az architektúra optimalizálásával eleget tehet a funkcionális és nem funkcionális követelményeknek, miközben kevesebb példányonkénti erőforrást használ fel.

Tervezési minták használata

A tervezési minták újrafelhasználható megoldások, amelyek segítenek a fejlesztőknek megoldani az ismétlődő tervezési problémákat. A kód hatékony, karbantartható és skálázható tervezésének strukturált megközelítését biztosítják.

A tervezési minták segítenek optimalizálni a rendszererőforrások használatát azáltal, hogy irányelveket adnak a hatékony erőforrás-kiosztáshoz és -kezeléshez. Az áramkör-megszakító minta például segít megelőzni a szükségtelen erőforrás-használatot egy olyan mechanizmus biztosításával, amely szabályozott módon kezeli és helyreállítja a hibákat.

A tervezési minták a következő módokon segíthetnek a kód költségoptimalizálásában:

  • Csökkentett fejlesztési idő: A tervezési minták bevált megoldásokat nyújtanak a gyakori tervezési problémákra, ami időt takaríthat meg. A bevált minták követésével a fejlesztők elkerülhetik az ismétlődő munkát, és az alkalmazások konkrét követelményeinek megvalósítására összpontosíthatnak.

  • Jobb karbantarthatóság: A tervezési minták megkönnyítik a moduláris és strukturált kód megértését, módosítását és karbantartását. Ezek költségmegtakarítást eredményezhetnek a csökkentett hibakeresési és karbantartási erőfeszítések szempontjából.

  • Méretezhetőség és teljesítmény: A tervezési minták segítenek a skálázható és a teljesítményt nyújtó rendszerek tervezésében. Az Cache-Aside mintához hasonló minták növelhetik a teljesítményt a gyakran használt adatok gyorsítótárazásával, így csökkenthetik a költséges számítások vagy külső hívások szükségességét.

A tervezési minták implementálásához a fejlesztőknek ismerniük kell az egyes minták alapelveit és irányelveit, és alkalmazniuk kell őket a kódban. Fontolja meg a probléma megfelelő mintájának azonosítását, szerkezetének és összetevőinek megértését, valamint a minta integrálását a teljes tervbe.

Különböző erőforrások érhetők el, például dokumentáció, oktatóanyagok és mintakód. Ezek az erőforrások segíthetnek a fejlesztőknek a tervezési minták hatékony megismerésében és megvalósításában.

Konfigurációk módosítása

Rendszeresen tekintse át és frissítse a számítási feladat konfigurációját, hogy az megfeleljen az aktuális követelményeknek. Fontolja meg az erőforrások méretezési és konfigurációs beállításainak módosítását a számítási feladatok igényei alapján. A konfigurációk optimalizálásával hatékonyan lefoglalhat erőforrásokat, és elkerülheti a túlépítést a költségek csökkentése érdekében.

Újrabontási architektúra

Értékelje ki a számítási feladat architektúráját, és azonosítsa az összetevők újrabontásának vagy újratervezésének lehetőségeit az erőforrás-felhasználás optimalizálása érdekében. Fontolja meg az olyan technikákat, mint a mikroszolgáltatás-architektúra bevezetése, a megszakító minta implementálása és a kiszolgáló nélküli számítástechnika használata. Az architektúra optimalizálásával jobb erőforrás-kihasználtságot és költséghatékonyságot érhet el.

Erőforrásméretek módosítása

Folyamatosan monitorozza és elemzi a számítási feladat erőforrás-kihasználtságát. A megfigyelt minták és trendek alapján módosítsa az erőforrás-méretezési és konfigurációs beállításokat az erőforrás-felhasználás optimalizálásához.

Fontolja meg a virtuális gépek jogosultságkezelését, a memóriafoglalás módosítását és a tárolókapacitás optimalizálását. Az erőforrások engedélyekkel való jogosultságával elkerülheti az alulhasználattal vagy a túlméretezéssel kapcsolatos szükségtelen költségeket.

Kompromisszum: Előfordulhat, hogy a kód és az architektúra átdolgozása nem felel meg a jelenlegi projektütemezéseknek, és az ütemezés és a költségek csúszásához vezethet.

Azure-beli facilitálás

Eszközkód: Az Azure olyan monitorozási és naplózási eszközöket biztosít, mint az Azure Monitor, az Application Insights és a Log Analytics. Ezekkel az eszközökkel valós időben követheti és elemezheti a kód teljesítményét és viselkedését.

Gyakori elérésű és optimalizált elérési utak azonosítása: Az Application Insights és az Application Insights Profiler segít azonosítani és optimalizálni a gyakori elérésű útvonalakat a kódban a végrehajtási idők és az erőforrás-használat elemzésével. Minimalizálhatja a felesleges memóriafoglalásokat, és optimalizálhatja a memóriahasználatot a Profilerrel.

A megfelelő SDK-k használata: Az Azure több programozási nyelven kínál SDK-t , a teljesítmény és a könnyű használat érdekében optimalizálva. Ezek az SDK-k előre összeállított függvényeket és kódtárakat biztosítanak, amelyek az Azure-szolgáltatásokkal együttműködve csökkentik az egyéni megvalósítás szükségességét.

A hálózati bejárás optimalizálása: A különböző Azure-szolgáltatások támogatják a nagy sebességű hálózati protokollokat, például a HTTP/2-t és a QUIC-t a szolgáltatások és alkalmazások közötti hatékony kommunikáció érdekében.

Az Olyan Azure-szolgáltatások, mint a Azure Database for PostgreSQL – rugalmas kiszolgáló, támogatják a kapcsolatkészletezést.

Az Azure támogatja a kötegelt feldolgozást a különböző szolgáltatásokban, így több műveletet is csoportosíthat, és egyetlen kérelemben futtathatja őket. A kötegelt feldolgozás jelentősen javíthatja a hatékonyságot, és csökkentheti a hálózati terhelést.

Az adat szerializálását illetően az Azure különböző szerializálási formátumokat támogat, beleértve a JSON-t és az XML-t. Válassza ki a megfelelő szerializálási formátumot az adatméret, a teljesítménykövetelmények és az együttműködési igények alapján.

Az adathozzáférés optimalizálása: Az Azure olyan gyorsítótárazási szolgáltatásokat nyújt, mint a Azure Cache for Redis. A gyorsítótárazással a gyakran használt adatokat az alkalmazáshoz közelebb tárolhatja, ami gyorsabb lekérést és alacsonyabb háttérbetöltést eredményez.

  • Indexelés és lekérdezésoptimalizálás: Az olyan Azure-szolgáltatások, mint a Azure SQL Database és az Azure Cosmos DB indexelési képességeket biztosítanak a lekérdezési teljesítmény optimalizálásához. A megfelelő indexelési stratégia kiválasztásával és a lekérdezések optimalizálásával javíthatja az adatlekérés általános hatékonyságát.

  • Objektum-relációs leképezés (ORM): Az Azure támogatja az ORM-keretrendszereket, például az Entity Frameworkt. Ezek a keretrendszerek leegyszerűsítik az adathozzáférést és a leképezést az objektumorientált kód és a relációs vagy NoSQL-adatbázisok között.

  • Tárolt eljárások optimalizálása: A tárolt eljárások létrehozásához és optimalizálásához használhat olyan Azure-szolgáltatásokat, mint a Azure SQL Database. A tárolt eljárások növelhetik a teljesítményt a hálózati adatváltások csökkentésével és az SQL-utasítások előfordításával.

  • Particionálás és horizontális skálázás: Az Azure particionálási és horizontális skálázási képességeket kínál olyan szolgáltatásokban, mint az Azure Cosmos DB és Azure SQL Database. A particionálással több csomópont között oszthatja el az adatokat a méretezhetőség és a teljesítményoptimalizálás érdekében.

  • Adatok tömörítése: Az Azure-szolgáltatások támogatják az olyan adattömörítési technikákat, mint a GZIP és a DEFLATE.

Az architektúra optimalizálása: Az Azure architekturális útmutatást és tervezési mintákat biztosít a méretezhető, rugalmas és nagy teljesítményű alkalmazások tervezéséhez. További információ: Tervezési minták.

Költségoptimalizálási ellenőrzőlista

Tekintse meg a javaslatok teljes készletét.

Költségoptimalizálási ellenőrzőlista