I pilastri dell'ingegneria delle prestazioni in azione - AWS Linee guida prescrittive

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I pilastri dell'ingegneria delle prestazioni in azione

La seguente architettura di riferimento illustra i pilastri dell'ingegneria delle prestazioni per testare un'API specifica.

Diagramma dello spostamento dei dati dal processo di test alla dashboard.
  1. I dati di registrazione, monitoraggio e tracciamento vengono inviati dall'API di destinazione al backend.

  2. Quando viene richiamata, l'API di segnalazione dei test invia i risultati e le informazioni di configurazione al backend.

Il componente principale è l'API o l'applicazione di destinazione in fase di test. L'API di destinazione si sincronizza con l'archivio di configurazione dell'applicazione e l'archivio di configurazione della distribuzione in GitOps modo da ottenere le configurazioni più recenti dell'applicazione e dell'infrastruttura. Questa sincronizzazione consente l'esecuzione dei test automatici sullo stato attuale desiderato dell'applicazione e della sua infrastruttura di supporto, come definito nei repository Git.

La pipeline di automazione dei test automatizza la generazione dei dati di test, l'esecuzione del test e la segnalazione dei risultati del test per l'API di destinazione.

L'API di destinazione genera informazioni sulle prestazioni (metriche, log e tracce), utilizzando le migliori pratiche di osservabilità, e trasmette i dati delle metriche al backend di osservabilità.

L'API di reporting dei test raccoglie tutti i dati di reporting relativi ai test (configurazione e risultati dei test) e li archivia nel backend di osservabilità.

L'aggregazione di informazioni sulle prestazioni e dati di reporting (configurazione, risultati dei test) consente di interrogare i dati relativi alle prestazioni per l'API di destinazione. Ad esempio, potresti chiedere quanto segue:

  • Quali sono le prime dieci transazioni più lente?

  • Qual è il P99, P90, il numero medio di ogni test?

  • Come si confrontano le configurazioni dei due cicli di test?

La correlazione dei casi di test con risultati, configurazioni e metriche su un periodo di tempo aiuta a identificare la configurazione migliore e i risultati prestazionali.

Utilizzando i risultati di questi test, è possibile prendere decisioni più precise e basate sui dati per l'API e avere fiducia nel portare l'API in produzione.