PERF05-BP02 Utilizar soluciones de supervisión para saber en qué áreas es más crítico el rendimiento
Comprenda y detecte las áreas en las que un aumento del rendimiento de la carga de trabajo tendrá un impacto positivo en la eficiencia o en la experiencia del cliente. Por ejemplo, un sitio web que tenga una gran interacción del cliente se beneficiaría de utilizar servicios en la periferia para acercar la entrega de contenido a los clientes.
Antipatrones usuales:
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Supone que las métricas de computación estándares como el uso de CPU o la presión sobre la memoria son suficientes para detectar problemas de rendimiento.
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Solo se utilizan las métricas predeterminadas registradas por el software de supervisión seleccionado.
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Solo se revisan las métricas cuando hay un problema.
Ventajas de aplicar esta práctica recomendada: conocer las áreas críticas del rendimiento ayuda a los propietarios de las cargas de trabajo a supervisar los KPI y a priorizar las mejoras de mayor impacto.
Nivel de riesgo expuesto si no se establece esta práctica recomendada: alto
Guía para la implementación
Configure el seguimiento de extremo a extremo para identificar los patrones de tráfico, la latencia y las áreas esenciales de rendimiento. Supervise los patrones de acceso a los datos para detectar consultas lentas o datos deficientemente fragmentados y particionados. Identifique las áreas restringidas de la carga de trabajo mediante pruebas de carga o supervisión.
aumentar la eficiencia del rendimiento mediante la comprensión de su arquitectura, patrones de tráfico y patrones de acceso a los datos e identificar sus tiempos de latencia y procesamiento. Identifique los posibles cuellos de botella que puedan afectar a la experiencia del cliente a medida que aumenta la carga de trabajo. Al identificar esas áreas, fíjese en qué solución podría desplegar para acabar con los problemas de rendimiento.
Pasos para la implementación
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Configure la supervisión de extremo a extremo para capturar todos los componentes y métricas de la carga de trabajo. A continuación, se muestran algunos ejemplos de soluciones de supervisión de AWS.
Service Where to use Amazon CloudWatch Real-User Monitoring (RUM) To capture application performance metrics from real user client-side and frontend sessions. AWS X-Ray To trace traffic through the application layers and identify latency between components and dependencies. Use X-Ray service maps to see relationships and latency between workload components. Información sobre el rendimiento de Amazon Relational Database Service To view database performance metrics and identify performance improvements. Amazon RDS Enhanced Monitoring To view database OS performance metrics. Amazon DevOps Guru To detect abnormal operating patterns so you can identify operational issues before they impact your customers. -
Lleve a cabo pruebas para generar métricas, identificar patrones de tráfico, cuellos de botella y áreas críticas de rendimiento. Estos son algunos ejemplos de cómo se realizan las pruebas:
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Configure valores controlados sintéticos de CloudWatch para imitar las actividades de los usuarios en el navegador mediante programación utilizando expresiones de velocidad o tareas cron de Linux y generar métricas coherentes a lo largo del tiempo.
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Utilice la solución Pruebas de carga distribuidas en AWS
para generar picos de tráfico o probar la carga de trabajo al ritmo de crecimiento esperado.
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Evalúe las métricas y la telemetría para identificar sus áreas fundamentales de rendimiento. Revise estas áreas con su equipo con el fin de analizar la supervisión y las soluciones para evitar los cuellos de botella.
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Experimente con las mejoras de rendimiento y mida los cambios con datos. Por ejemplo, puede usar CloudWatch Evidently para probar las nuevas mejoras y el impacto del rendimiento en su carga de trabajo.
Recursos
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