持续性能优化建议
适用于此 Power Platform Well-Architected Performance Efficiency 清单建议：
| PE:10 | 持续优化性能。 重点关注性能随时间推移而下降的组件，如数据库和网络功能。 |
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本指南介绍有关持续性能优化的建议。 持续性能优化是持续监控、分析和提高性能效率的过程。 性能优化需要在工作负荷的整个生命周期内持续进行。 工作负荷性能可能会随着时间的推移而降低或变得过高。 需要考虑的因素包括使用模式的变化、存储数据的增加、需求、功能和技术债务。
定义
| 术语 | 定义 |
|---|---|
| 技术债务 | 累积的低效率、次优设计选择或开发过程中为更快地交付代码而故意采取的快捷方式。 |
| 按时交付 | 一种设置数据过期时间的机制。 |
关键设计策略
当工作负载容量与实际使用情况保持一致时，即可实现性能效率。 性能过高的工作负载与性能不佳的工作负载一样存在问题。 权衡不同。 性能过高会影响成本优化。 性能不佳会影响用户。 性能效率的关键是随着时间的推移进行监控、调整和测试。 您需要定期查看性能指标，并根据需要进行调整，以确保工作负荷高效。 为了达到性能目标，需要在实施前和实施后测试所有更改。
培养绩效文化
绩效文化是一种期望持续改进、团队从生产中学习的环境。 性能优化需要专业技能。 工作负载团队需要正确的技能和思维方式来优化他们的绩效，以满足需求的增加和减少。 您还需要为他们分配时间，以便在出现性能问题时支持所需的监视和修正。 这些团队需要明确的期望。 例如，绩效目标、基线和偏差阈值（与基线相差多少是可以接受的）需要高度可见和社会化。
权衡：持续的性能优化需要一个拥有合适技能和时间的团队来发现并解决性能问题。 将人员投入到绩效中会增加运营成本。 如果您的人力资源有限，则持续的性能优化可能会占用其他运营任务的时间。
评估新平台功能
评估新的平台功能涉及检查可以提高性能效率的新功能和特性，例如查询数据的优化方式、新式控件或缓存机制。 新的平台功能可以为提高性能效率开辟途径。 及时了解平台功能，确保您使用最新的创新和最佳实践。 持续监控这些新增功能的反馈和性能指标，以改进您的方法。
确定优化工作的优先级
主动优化性能意味着在出现任何性能问题之前采取措施改进和增强工作负载的性能。 使用主动措施包括识别潜在瓶颈、监视性能指标和实施优化，以确保工作负载高效运行并满足所需的性能目标。 根据对劣化组件、关键流程和技术债务的分析，您可以实施特定于每个领域的性能优化。 改进可能涉及代码更改、基础结构调整或配置更新。
优先处理性能下降的组件
随着工作负荷的发展和使用模式的变化，这些更改通常会影响工作负荷中各个组件的性能。 数据库中数据的增加会导致查询运行时间延长和数据检索速度变慢。 使用模式的更改可能会导致查询设计欠佳。 随着工作负载的发展，曾经高效的查询可能会变得低效。 低效的查询会消耗过多的资源并降低数据库性能。
对于性能随着时间推移而下降的组件，必须持续努力优化其性能。 主动识别并解决工作负载中的性能问题。 通过优先处理已知性能下降的组件，您可以主动解决潜在的性能问题，确保工作负载的平稳运行。 请考虑实施性能优化技术或优化资源分配。
确定关键用户和系统流的优先级
关键用户和系统流是工作负荷中最重要和优先级最高的流程或工作流。 通过确定这些关键流的优先级，可以确保工作负荷的最重要部分针对性能进行了优化。 了解哪些流至关重要有助于确定优化工作的优先级。 优化应用最重要区域的性能效率可提供最高的投资回报。 您应该监视关键流和应用程序中最受欢迎的部分。 寻找提高效率的方法。
自动优化性能
自动化可以消除重复且耗时的手动流程，从而有效地执行它们。 自动化减少了人为错误的机会，并确保了优化任务运行的一致性。 通过自动执行这些任务，您还可以让人们腾出时间专注于更复杂的活动和增加价值的活动。 您可以将自动化应用于各种任务，例如性能测试、部署和监视。
自动化性能测试：使用 Selenium 等自动化性能测试工具模拟不同的工作负载和场景。 Power Apps 测试引擎是 Power Platform CLI 中的一个组件，可用来测试 Power Apps 中的独立画布应用程序。
自动化部署：实施自动化部署流程，确保部署的一致性和无差错。 使用 CI/CD（持续集成/持续交付）工具自动执行部署过程。 这些工具可以帮助您识别性能瓶颈，同时使用它们来测试端点、检查 HTTP 状态，甚至验证数据质量和变化。
监控和警报：建立自动监控和警报系统，持续监控性能指标并检测任何偏差或异常。 当检测到性能问题时，可以触发自动警报以通知相应的团队或个人。
事故管理：实施自动事故管理系统，该系统可接收警报、创建工单并将工单分配给适当的团队进行解决。 这些步骤有助于确保及时解决性能问题并将其分配给正确的资源。
自动诊断：开发自动诊断工具或脚本，分析性能数据并找出性能问题的根本原因。 这些工具可以帮助查明导致性能问题的系统特定区域或组件。
自动补救措施：定义并实施可在检测到特定性能问题时触发的自动修复行动。 这些操作可能包括重新启动服务、调整资源分配、清除缓存或实施其他性能优化技术。
自愈系统：将已知性能问题的恢复过程自动化，从而在系统中建立自愈功能。 此功能可能涉及自动修复或调整系统配置以恢复最佳性能。
解决技术债务问题
技术债务是指在开发过程中累积的低效率、次优设计选择或可能影响性能的捷径。 技术债务、不明确的代码和过于复杂的实现会使性能效率更难实现。 解决技术债务涉及识别和解决这些问题，以提高工作负载的整体性能和可维护性。 这项工作可能包括重构代码、优化数据库查询、改进体系结构设计或实施最佳实践。 例如，您可能为了在截止日期前完成任务而引入了技术债务，随着时间的推移，您需要在优化性能效率的同时解决技术债务问题。
优化数据库
持续优化数据库涉及识别和实施优化，以确保数据库能够处理负载、提供快速响应时间并最大限度地降低资源利用率。 通过定期优化数据库，您可以提高应用程序性能、减少停机时间并增强整体用户体验。
- 优化数据库查询编写不当的数据库查询会降低数据库性能。 低效的筛选器可能会导致不必要的数据处理。 复杂的子查询、嵌套查询和过多的函数会降低运行速度。 重写检索过多数据的查询。 确定最常见或最关键的数据库查询并对其进行优化。 优化有助于确保更快的查询速度。
- 审查模型设计审查数据模型，确保根据应用程序的具体要求对其进行优化。
Power Platform 便利化
自动优化性能：解决方案检查器根据一组最佳实践规则对解决方案进行静态分析检查，以快速识别有问题的模式，从而提供性能建议。 请务必定期查看并处理这些建议。
监控性能优化：将您的 Power Platform 工作负载与 Application Insights 整合，以获得优化性能的见解和建议。
分析 Copilot Studio 中的代理性能和使用情况：Copilot Analytics 提供对代理性能的全面概览。 它使用人工智能 (AI) 技术向您显示哪些主题对呈报率、放弃率和解决率的影响最大。 跟踪对话参与率和结果对于衡量代理绩效指标和发现需要改进的地方至关重要。
性能效率清单
请参考整套建议。