Performans verilerini toplamak için öneriler

Bu Power Platform İyi Mimarlı Performans Verimliliği denetim listesi önerisi için geçerlidir:

PE:04 Performans verilerini toplayın. İş yükü bileşenleri ve akışları otomatik, sürekli ve anlamlı ölçümler ve günlükler sağlamalıdır. Uygulama, platform, veri ve işletim sistemi düzeyleri gibi farklı iş yükü düzeylerinde verileri toplayın.

Performans verilerinin toplanması, iş yükünün performansı hakkında bilgi sağlayan ölçümleri ve günlükleri toplama işlemidir. Bu veriler, ölçüm olarak bilinen sayısal değerler içerir. Ölçümler, sistemin belirli bir zamandaki durumunu açıklar. Performans verileri ayrıca, kayıtlara göre düzenlenmiş farklı türde veriler içeren günlükleri de içerir.

Performans verileri toplayarak, iş yükünün performansını izleyebilir ve analiz edebilirsiniz. Bu bilgileri performans sorunlarını tanımlamak, sorunları gidermek ve iş yükünün genel performans verimliliğini artırmak üzere verilere dayalı kararlar almak için kullanabilirsiniz.

Verilere dayalı içgörüler olmadan, temel performans sorunlarının veya en iyi duruma getirme fırsatlarının farkında olmayabilirsiniz. Olası sonuçlar, daha yavaş yanıt süreleri, azalan verim ve sonuç olarak optimumun altında kullanıcı deneyimini içerir. Ayrıca, performans verilerinin olmaması, sorunları düzenli olarak tanılamayı ve gidermeyi güçleştirir ve bu da uzun süreli kesinti süresine ve üretkenliğin azalmasına neden olur.

Tanımlar

Terim Açıklama
Etkinlik günlükleri Kaynaklarda yapılan, kaynak silme gibi yönetim işlemlerini izleyen günlükler.
Uygulama günlükleri Oturum açmalar ve veritabanı bağlantısı hataları gibi uygulama olayları, hatalar ve diğer etkinliklerle ilgili bilgileri izleyen günlükler.
Uygulama performansı izleme (APM) aracı Bir uygulamanın performansını izleyen ve raporlayan bir araç.
Kod izleme Performans ölçümlerinin uygulama kodu açısından doğrudan veya dolaylı olarak yakalanması. Yakalanan ölçümler akış ölçümlerini, kaynak kullanımını ve dile veya çalışma zamanına özgü ölçümleri içerir.
Dağıtılmış izleme Dağıtılmış iş yükü bileşenlerindeki ölçümleri toplayın ve ilişkilendirin.
Ölçüm havuzu Analiz için zaman serisi verileriyle ilişkili olan ölçümlerinize yönelik bir depolama hedefi.
Platform günlükleri Kaynak günlükleri, etkinlik günlükleri ve denetim günlüklerini içeren tanılama ve denetleme verileri.
Platform ölçümleri Belirli bir zamanda iş yükü performansını kaydeden sayısal değerler.
Kaynak günlükleri Bir sistemin ürettiği veriler. Sistemin durumu hakkında bilgi sağlar.
Yapılandırılmış günlük kaydı İletileri günlüğe kaydetmek için genellikle anahtar-değer çiftleri olarak anlamlı bir biçim tanımlama.

Temel tasarım stratejileri

Performansın en iyi duruma getirilmesi, bir iş yükünün veya akışın performans hedeflerine karşı geçerli performansını ölçmek için veri gerektirir. Kodun ve altyapının performansını performans hedeflerine karşı ölçmek için doğru miktarda ve çeşitli verileri toplamanız gerekir. Her bileşenin ve iş yükü içindeki akışın otomatik olarak sürekli ve anlamlı ölçümler ve günlükler oluşturduğundan emin olun. Bu verileri uygulama, platform, depolama ve işletim sistemi gibi farklı düzeylerden almanız gerekir. Kapsamlı performans verileri toplama, performansın bütünsel bir şekilde anlaşılmasına olanak tanır ve böylece veri toplamanın olanaklarının ve etkinliklerin hassas bir şekilde belirlenmesini sağlar.

Performans verilerini merkezileştirme

Performans ölçümlerinin ve günlüklerinin merkezileştirilmesi, çeşitli kaynaklardan performans ölçümleri ve günlükleri toplama ve bunları merkezi bir konumda depolama işlemidir. Merkezi ölçüm havuzu ve merkezi günlük havuzu oluşturun. Bu merkezileştirme, farklı sistem ve bileşenlerde performans ölçümlerinin ve günlüklerin kolay erişilmesine, analiz edilmesine ve izlenmesine olanak tanır. Ölçümleri ve günlükleri merkezileştirerek, iş yükünüzün performansı için görünürlük elde edebilirsiniz. İş yükü performans ölçümlerini ve günlüklerini toplayıp depolayan uygun bir platform veya araç seçin.

Dezavantaj: Ölçümleri ve günlükleri toplamanın maliyetini anlayın. Genel olarak ne kadar çok ölçüm ve günlük toplarsanız, maliyet o kadar artar.

Performans verilerini segmentlere ayırma

Performans verilerinin segmentlere ayrılması, ölçümlerin ve günlüklerin kökenine, amacına veya ortamına göre düzenlenmesini ve kategorize edilmesini içerir. Örneğin, üretim verilerini üretim olmayan verilerden ayırmanız veya performans hedefleri ile iş ölçümleri arasında ayrım yapmanız gerekir. Verileri segmentlere ayırma belirli ortamları en iyi duruma getirmenize yardımcı olur, sorun gidermeyi kolaylaştırır ve performans izlemede yanlışlıkları sınırlar. Farklı veri türleri arasında net bir ayrım koruyarak ilgili ölçümleri daha verimli şekilde yakalayabilir, analiz edebilir ve yanıtlayabilir, iş yükü hedefleriyle iş yükü durumunu daha uyumlu hale getirebilirsiniz. Performans verilerini segmentlere ayırmak için aşağıdaki önerileri göz önünde bulundurun:

  • Üretim verilerini ve üretim dışı verileri ayrı tutun. Verileri ortama göre ayırarak, her ortamın odaklı izlenmesini ve en iyi duruma getirilmesini sağlayabilirsiniz. Üretim ortamlarında, kullanıcıları ve iş operasyonlarını doğrudan etkileyen performans sorunlarını daha iyi tanımlayıp ele alabilirsiniz. Üretim dışı ortamlarda, veri ayırma, üretime dağıtmadan önce test aşamasında etkili sorun gidermeyi ve ince ayar yapmayı kolaylaştırır.

  • Her ortamda tek bir veri kümesi kullanın. Performans hedefleri için bir veri kümesi ve performans hedefleri ile ilgili uyarılar için başka bir veri kümesi kullanmayın. Farklı veri kümelerinin kullanılması, performans izlemenin verimliliğini zayıflatan yanlış uyarılar oluşturmaya neden olur.

  • Ayrı performans hedefleri ve iş ölçümleri. İşlemler ve geliştirme takımları, iş yükü durumunu izlemek ve iş hedeflerini karşılamak için performans hedeflerini kullanır. İş ölçümleri, iş hedefleriyle veya müşteri raporlamayla ilişkilidir. Veriler doğrudan çakışsa bile iş ölçümlerini ayrı bir veri akışında yakalayın. Bu ayırma işlemi, doğru verileri yakalama ve verileri bağımsız olarak çözümleme esnekliği sağlar.

Saklama ilkeleri belirleme

Saklama ilkeleri, performans verilerinin ne kadar süre tutulacağını belirler. Bu ilkelerin oluşturulması depolamayı verimli bir şekilde yönetmeye yardımcı olur ve analiz için yalnızca gerekli verilerin erişilebilir olmasını sağlar. Bu tür ilkeler daha iyi performansı destekler ve uyumluluk standartlarını karşılar. Tüm ortamlarda etkili sorun giderme ve izleme sağlamak için günlük ve ölçüm verileri için saklama ilkeleri yapılandırmanız gerekir. Örneğin, günlüklerin ve ölçümlerin bir üretim ortamında test ortamındakilere göre daha uzun süre tutulması gerekebilir. Saklama süresi kuruluşunuzun gereksinimlerine ve uyumluluk düzenlemelerine uygun olmalıdır. Analiz ve denetim amaçları için verilerin ne kadar süreyle saklanacaklarına karar verin. Anında analiz için gereksinim duymadığınız verileri arşivleyebilirsiniz.

Performans verilerini toplama

Veri toplama, öncelikle araç kodu aracılığıyla toplanan verim, gecikme ve tamamlanma süreleri gibi iş yükü performans ölçümlerini izlemeyi ve analiz etmeyi içerir. İş yükü performansı verileri, bir uygulamanın durumu ve performansı hakkında değerli içgörüler sunar. Performans verilerini izleyerek ve analiz ederek sorunları tanımlayıp giderebilir, performansı en iyi duruma getirir ve iş yükünüzle ilgili bilgiye dayalı kararlar alabilirsiniz.

İzleme kodu

İzleme, kod parçacıklarının veya eylemlerin iş yükü kodununuza eklenmesi işlemini belirtir; örneğin, tuval uygulamanızda özel izleme olayları oluşturma gibi. İzlemenin amacı, iş yükü çalışırken performans verilerini yakalamaktır. İş yükünün kritik işlemlerini vurgulayan ölçümleri toplamak önemlidir. Verim, gecikme ve tamamlanma süresi gibi ölçümlere odaklanın. İşle ilgili işlemleri diğer operasyonlardan ayırt etmek önemlidir. İş operasyonlarıyla ilgili veriler için, meta verilerinin farklı izleme ve depolamaya olanak sağlayacak şekilde yapılandırıldığını denetleyin. Kod izleme aşağıdaki avantajları sağlar:

  • Performans sorunlarını tanımlama: Geçen süre gibi ölçümleri izleyerek performans sorunlarını belirleyebilir ve kodu uygun şekilde en iyi duruma getirebilirsiniz.

  • Bir yükün altındaki sistem davranışını değerlendirme: İş yükünün farklı stres senaryoları altında nasıl performans sergilediğinize bakabilirsiniz. Bu veriler, ölçeklenebilirlik, eşzamanlılık ve kaynak kullanımıyla ilgili sorunları belirlemenize yardımcı olabilir.

  • İş yüküdurumunu ve kullanılabilirliğini izleme: Önemli performans göstergeleri gerçek zamanlı olarak izlendiği için uygulamanın performansını ve kullanılabilirliğini etkileyen olası sorunlar hakkında uyarılar alabilirsiniz.

  • Kullanıcı deneyimini iyileştirme: Kullanıcıların iş yüküyle nasıl etkileşime geçtiğine dair içgörüler kazanabilirsiniz. Kullanıcı deneyimini en iyi duruma getirmek ve iyileştirme alanlarını belirlemek için bu bilgileri kullanın.

  • Kapasiteyi planlayın ve kaynakları ayırın: İzlemenin topladığı performans verileri, iş yükünün kaynak gereksinimlerine dair değerli içgörüler sağlayabilir. Bu bilgiler, planlama kapasitesi ve kaynakları tahsis etme konusunda kararlarınıza bilgi sağlayabilir.

Performans izleme için izleme kodu kullanırken aşağıdaki stratejileri göz önünde bulundurun:

  • APM araçlarını kullanın: Uygulama performansı izleme (APM) araçları ölçümler, izlemeler ve günlükler dahil olmak üzere performans verilerini toplar ve analiz eder. APM araçları kod düzeyinde araçlar, işlem izleme ve performans profili oluşturma gibi özellikler sunar.

  • Özel izleme: Geliştiriciler kendi uygulamasına ve iş yüküne özgü performans ölçümlerini toplamak için özel kod ekleyebilir. Özel izleme çalışma zamanlarını ölçebilir, kaynak kullanımını izleyebilir veya belirli olayları yakalayabilir.

  • İşlem zamanlarını yakalayın. İşlem sürelerinin yakalanması, performans izlemenin bir parçası olarak temel teknik işlevler için sürenin baştan sona ölçülmesiyle ilgilidir. Uygulama düzeyi ölçümlerde uçtan uca işlem süreleri bulunmalıdır. Bu işlem süreleri veritabanı sorguları, harici API çağrıları için yanıt süreleri ve işleme adımlarının hata oranları gibi temel teknik işlevleri kapsamalıdır.

  • Telemetri standartlarını kullanın. OpenTelemetry gibi bir telemetri standardının etrafında yerleşik olarak bulunan APM araç izleme kitaplıklarını ve araçlarını kullanın.

Kaynak performans verilerini toplama

Kaynak performansı verilerini toplayarak iş yükünüzün durumu ve davranışı hakkında içgörüler kazanabilirsiniz. Kaynak performansı verileri, kapasite planlamada önemli olan kaynak kullanımı hakkında bilgi sağlar. Bu veriler ayrıca iş yükünün durumuyla ilgili içgörüler sağlar ve sorunları algılamanıza ve sorun gidermenize yardımcı olabilir. Aşağıdaki önerileri inceleyin:

  • Her kaynak için ölçümler ve günlükler toplayın. Her hizmette kaynağın işlevselliğine özgü bir ölçüm kümesi vardır. Bu ölçümler, kaynağın durumunu ve performansını anlamanıza yardımcı olur.

  • Platform araçlarını kullanın. Azure İzleyici İçgörüleri gibi yerleşik ve tümleşik izleme çözümlerinden ilham alın. Bu araç, performans işlemlerini kolaylaştırır. Bir platform seçip özel araç veya raporlamaya yatırım yaparken platform araçlarını göz önünde bulundurun.

  • Ağ trafiğini izleyin. Ağ trafiğini izlemek, ağ yollarından geçerken akış ve veri desenlerini izlemek ve analiz etmek anlamına gelir. Trafik analizini toplayın ve alt ağ sınırlarından geçen trafiği izleyin. Amacınız ağ performansını analiz etmek ve en iyi duruma getirmektir.

Veritabanı ve depolama verilerini toplama

Birçok veritabanı ve depolama sistemi kendi izleme araçlarını sağlar. Bu araçlar bu sistemlere özgü performans verileri toplar. Veritabanı ve depolama sistemleri genellikle performansla ilgili olaylar ve göstergeler içeren günlükler oluşturur. İş yükü sorunlarını belirleyebilmek, sorunları tanılamak ve iş yükünüzün genel performansını ve güvenilirliğini artırmak için bilgiye dayalı kararlar verebilmek amacıyla veritabanı verilerini ve depolama performansı verilerini toplayın. Aşağıdaki performans verisi türlerini toplamayı düşünün:

  • Aktarım hızı: Aktarım hızı, bir zaman dilimi içinde depolama sisteminden okunan veya depolama sistemine yazılan veri miktarını ölçer. Aktarım hızı verileri, veri aktarımı yeteneklerini gösterir.

  • Gecikme: Gecikme, depolama işlemlerinin ne kadar süreceğini ölçer. Gecikme verileri, depolama sisteminin yanıt verebilirliğini gösterir.

  • IOPS (Saniye başına I/O işlemleri): Depolama sisteminin bir saniyede gerçekleştirebileceği okuma işlemlerinin veya yazma işlemlerinin sayısı ile ilgili veriler. IOPS verileri, depolama sisteminin aktarım hızını ve yanıt verebilirliğini belirtir.

  • Kapasite kullanımı: Kapasite kullanımı kullanılan depolama kapasitesi miktarı ve kullanılabilir miktardır. Kapasite kullanımı verileri, kuruluşların gelecekteki depolama gereksinimlerini planlamalarına yardımcı olur.

Bağlayıcı performans verilerini toplama

Tümleşik hizmet işlemlerinin tamamlanmasını beklerken harcanan zaman, iş yükünün genel zayıf performansına katkıda bulunabilir. Iş yükünüz hizmetleri tümleştirmek için bağlayıcılar kullanıyorsa, etkisini değerlendirmek ve iş yükü tasarımınızı en iyi duruma getirmek isteyip istemediğinize karar vermek için her bağlayıcı işleminde harcanan zamanı ölçün. Hizmete bağlı olarak, bağlayıcı işlemlerinde harcanan zamanı yakalamak için çalışma geçmişini veya özel mantığı kullanabilirsiniz.

Verileri doğrulama ve analiz etme

Performans verileriniz performans hedefleriyle uyumlu olmalıdır. Verilerin, performans hedefleriyle ilgili olarak iş yükünü veya akış performansını tam ve doğru bir şekilde temsil etmesi gerekir. Örneğin, web hizmetlerinin yanıt süresi 500 milisaniyelik bir performans hedefi içerir. Sık değerlendirmeler performans sorunlarının erken saptanmasına ve azaltılmasına olanak sağladığı için, verileri analiz etmeyi rutin bir işlem haline getirin.

  • Uyarılar oluşturun. Eyleme geçirilebilir, böylece performans sorunlarının hızlı bir şekilde belirlenmesi ve düzeltilmesine olanak sağlayan uyarılara sahip olmak yararlıdır. Bu uyarılar, ihlal edilen performans eşiğini, potansiyel iş etkisini ve ilgili bileşenleri açıkça belirtmelidir. Genel ve önerilen uyarıyı ayarlayarak başlayın. Zaman içinde, bu ölçütleri belirli gereksinimlerinize göre değiştirebilirsiniz. Bu uyarıların başlıca amacı, olası performans düşüşlerini, önemli sorunlara dönüşmeden önce tahmin etmek olmalıdır. Bir dış bağımlılık için uyarı ayarlayamıyorsanız, bir bağımlılık çağrısının süresi gibi, dolaylı ölçümleri bir araya getirmek için bir yöntem geliştirmeyi düşünün.

  • Veri toplama sınırları ayarlayın. Topladığınız verilerin hacmi ve saklama süresi için mantıksal sınırlar belirleyin ve ayarlayın. Telemetri bazen fazla miktarda veri üretebilir. Yalnızca en hayati performans göstergelerini yakalamaya veya performans verilerinizden anlamlı içgörüler elde etmek için etkili bir sisteme sahip olmaya odaklanmak önemlidir.

Power Platform kolaylaştırma

Power Platform yönetim merkezinde performans verilerini görüntüleme: Uygulamaların ve akışların işletimsel sistem durumu ölçümlerini ölçmek ve iyileştirmek için Power Platform yönetim merkezinin İzleyici alanını kullanın. İzleyici deneyimi hem oluşturucular hem de yöneticiler tarafından kullanılabilir. Oluşturucular, kaynaklarını geliştirmek için verileri kullanır. Yöneticiler bunu, tenant'taki veya belirli ortamlardaki toplam operasyonel durumu anlamak için kullanır. Power Platform yönetim merkezinin İzleyici alanının amacı, operasyonel sistem durumu düşürülmüş kaynaklara dikkat çekmek ve iyileştirme fırsatları olan kaynakları vurgulamaktır.

Uygulama performans verilerini toplama: Application Insights uygulamanızın performansını ve kullanılabilirliğini izlemenize yardımcı olan bir Azure İzleyici özelliğidir. Veriler Application Insights tarafından Azure İzleyici günlüklerinde saklanır ve Performans ve Hatalar panellerinde görselleştirilir. Veriler, Application Insights tarafından tanımlanan standart şemada Application Insights ortamınıza aktarılır. Dataverse ve Power Automate verilerini Application Insights'e aktarabilir, tuval uygulamalarınızı Application Insights'ya bağlayabilir ve Azure Application Insights'da kullanılmak üzere Microsoft Copilot Studio aracınızdan telemetri verilerini yakalayabilirsiniz.

Application Insights, Sunucu ve Tarayıcı veri görünümlerini seçmenizi sağlar. Bu işlemleri en uzun süreye göre tanımlayarak, olası sorunları tanılayabilirsiniz.

Performansı analiz etmek için yerel platform özelliklerini kullanın:Copilot Studio'teki analizler, aracınızın performansına ilişkin kapsamlı bir genel bakış sağlar. Hangi konuların eskalasyon oranı, vazgeçme oranı ve çözüm oranı üzerinde en büyük etkiye sahip olduğunu belirlemek için yapay zeka (AI) teknolojisini kullanır. Power Apps için performans içgörüleri, çalışma zamanı kullanıcı verilerini analiz eder ve model odaklı uygulamaların performansını iyileştirmeye yardımcı olmak için önceliklendirilmiş bir öneri listesi sağlar.

Performans verilerini merkezileştirin, segmentlere ayırın ve saklayın: Microsoft, Dataverse, Power Automate bulut akışları ve model temelli uygulamalar üzerinde zaten kapsamlı telemetri toplamaktadır. Application Insights tümleştirmesiyle, bir ortam veya kiracı yöneticisi, Power Platform yönetim merkezinde veri dışa aktarma işlemini ayarlarken Application Insights izleme anahtarını sağlar. Ayar tamamlandıktan hemen sonra, Microsoft'un ortamınızla ilgili olarak topladığı telemetri Application Insights ortamınıza gönderilir. Application Insights tümleştirmesini kullandığınızda, Application Insightstelemetri veri modelini izleyen standart bir telemetri kümesi alırsınız. Bu entegrasyona ek olarak, tuval uygulamalarını Application Insights'ye bağlayabilir ve Azure Application Insights'te kullanılmak üzere Microsoft Copilot Studio aracınızdan telemetri verilerini yakalayabilirsiniz.

Azure kaynak performansı verilerini toplama: Azure hizmetlerinin çoğu tanılama ve denetim bilgileri sağlayan platform günlükleri ve ölçümleri oluşturur. Tanılama ayarlarını etkinleştirerek, toplanacak ve depolanacak platform günlüklerini ve ölçümlerini belirtebilirsiniz. Bağlantı amacıyla, desteklenen tüm hizmetler için tanılamayı etkinleştirin ve günlükleri uygulama günlüklerinizle aynı hedefe gönderin.

Veritabanı performans verileri toplama:Microsoft Dataverse Application Insights ile tümleştirilebilir. Veri akışı şu anda Dataverse API'si gelen çağrıları, Dataverse eklenti yürütme çağrıları ve Dataverse SDK çağrıları ile ilgili performans verileri sunmaktadır. Sorunlara ilişkin bildirim almak için, performans eşiklerine göre uyarıları ayarlayın.

Performans verilerini doğrulama ve çözümleme: Azure İzleyici'de, uygulamalarınızdan ve sistemlerinizden günlük verileri toplamak, analiz etmek ve görselleştirmek için Azure İzleyici günlüklerini kullanabilirsiniz. Günlükleri toplayarak, olayları karşılaştırabilir ve uygulamanızın performansına dair içgörüler alabilirsiniz. Daha fazla bilgi için bkz. Azure İzleyici Günlükleri maliyet hesaplamaları ve seçenekleri** ve Azure İzleyici için Fiyatlandırma.

Azure İzleyici'de, belirli performans ölçümlerini izlemek ve önceden tanımlanmış koşullara göre uyarıları tetiklemek için uyarı kuralları tanımlayabilirsiniz. Örneğin, yanıt süresi belirtilen sınırın üstüne çıktığında bilgilendirilmek için bir uyarı kuralı oluşturabilirsiniz. İstenen alıcılara bildirim göndermek için uyarı kuralını yapılandırın.

Uyarı kuralı oluşturduğunuzda bir uyarının ne zaman tetiklenmesi gerektiğini belirten ölçütleri tanımlayabilirsiniz. Eşikler, toplama yöntemleri, zaman aralıkları ve değerlendirme sıklığı ayarlayabilirsiniz. Ölçütü performans izleme gereksinimlerinize göre tanımlayın. Bildirim göndermeye ek olarak, bir uyarı tetiklendiğinde gerçekleştirilecek eylemleri de belirtebilirsiniz. Eylemler e-posta göndermeyi, web kancaları çağırmayı veya Azure işlevlerini çalıştırmayı içerebilir. Belirli bir uyarı senaryosuna yanıt vermek için uygun eylemleri seçin.

Örnekler

Performans Verimliliği denetim listesi

Eksiksiz bir öneri kümesine bakın.

Performans Verimliliği denetim listesi

  • Last updated on