การตรวจสอบ

การเพิ่มประสิทธิภาพเริ่มต้นด้วยการระบุเมตริกหลัก ซึ่งมักจะเกี่ยวข้องกับ เวลาในการตอบสนองและปริมาณงาน การเพิ่มการตรวจสอบเพื่อบันทึกและติดตามเมตริกเหล่านี้ จะเผยให้เห็นจุดอ่อนในแอปพลิเคชัน เมตริกช่วยให้สามารถ เพิ่มประสิทธิภาพเพื่อปรับปรุงเมตริกประสิทธิภาพได้

นอกจากนี้ เครื่องมือตรวจสอบหลายอย่างยังให้คุณตั้งค่าการแจ้งเตือนสำหรับเมตริกได้ด้วย เพื่อให้คุณได้รับการแจ้งเตือนเมื่อถึงเกณฑ์ที่กำหนด เช่น คุณอาจ ตั้งค่าการแจ้งเตือนให้แจ้งเตือนเมื่อเปอร์เซ็นต์คำขอที่ไม่สำเร็จเพิ่มขึ้น มากกว่า x% ของระดับปกติ เครื่องมือตรวจสอบจะช่วยให้คุณระบุได้ว่าประสิทธิภาพปกติเป็นอย่างไร และระบุการเพิ่มขึ้นของเวลาในการตอบสนอง จำนวนข้อผิดพลาด และเมตริกสำคัญอื่นๆ ที่ผิดปกติ ความสามารถในการตรวจสอบเมตริกเหล่านี้มีความสำคัญอย่างยิ่งในช่วงกรอบเวลาที่สำคัญต่อธุรกิจ หรือหลังจากที่พุชโค้ดใหม่ไปยังเวอร์ชันที่ใช้งานจริง

ระบุเมตริกเวลาในการตอบสนอง

ตรวจสอบว่า UI ตอบสนองได้ดีที่สุดเท่าที่จะทำได้ โดยคำนึงถึงว่าผู้ใช้คาดหวัง มาตรฐานที่สูงขึ้นจากแอปบนอุปกรณ์เคลื่อนที่ นอกจากนี้ ควรวัดและติดตามเวลาในการตอบสนองของบริการแบ็กเอนด์ด้วย เนื่องจากอาจทำให้เกิดปัญหาเกี่ยวกับปริมาณงานหากไม่ตรวจสอบ

เมตริกที่แนะนําให้ติดตามมีดังนี้

• ระยะเวลาคำขอ
• ระยะเวลาคำขอที่ระดับรายละเอียดของระบบย่อย (เช่น การเรียก API)
• ระยะเวลาของงาน

ระบุเมตริกปริมาณงาน

ปริมาณงานคือการวัดจำนวนคำขอทั้งหมดที่ได้รับการตอบสนองในช่วงระยะเวลาหนึ่งๆ ปริมาณงานอาจได้รับผลกระทบจากเวลาในการตอบสนองของระบบย่อย ดังนั้นคุณอาจต้องเพิ่มประสิทธิภาพเวลาในการตอบสนองเพื่อปรับปรุงปริมาณงาน

เมตริกที่แนะนำให้ติดตามมีดังนี้

• จำนวนคำค้นหาต่อวินาที
• ขนาดของข้อมูลที่โอนต่อวินาที
• จำนวนการดำเนินการ I/O ต่อวินาที
• การใช้งานทรัพยากร เช่น การใช้ CPU หรือหน่วยความจำ
• ขนาดของงานที่ค้างอยู่ในการประมวลผล เช่น Pub/Sub หรือจำนวนเธรด

ไม่ใช่แค่ค่าเฉลี่ย

ข้อผิดพลาดที่พบบ่อยในการวัดประสิทธิภาพคือการดูเฉพาะกรณีค่าเฉลี่ย (ค่าเฉลี่ย) แม้ว่าจะเป็นประโยชน์ แต่ก็ไม่ได้ให้ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับการกระจายของเวลาในการตอบสนอง เมตริกที่ดีกว่าในการติดตามคือเปอร์เซ็นไทล์ประสิทธิภาพ เช่น เปอร์เซ็นไทล์ที่ 50/75/90/99 สำหรับเมตริก

โดยทั่วไปแล้ว การเพิ่มประสิทธิภาพจะทำได้ใน 2 ขั้นตอน ก่อนอื่น ให้เพิ่มประสิทธิภาพเพื่อเวลาในการตอบสนองเปอร์เซ็นไทล์ที่ 90 จากนั้นให้พิจารณาเปอร์เซ็นไทล์ที่ 99 หรือที่เรียกว่าเวลาในการตอบสนองส่วนท้าย ซึ่งเป็นคำขอส่วนเล็กๆ ที่ใช้เวลานานกว่ามากในการดำเนินการให้เสร็จสมบูรณ์

การตรวจสอบฝั่งเซิร์ฟเวอร์เพื่อให้ได้ผลลัพธ์โดยละเอียด

โดยทั่วไปแล้ว การสร้างโปรไฟล์ฝั่งเซิร์ฟเวอร์เหมาะสําหรับการติดตามเมตริกมากกว่า โดยปกติแล้ว ฝั่งเซิร์ฟเวอร์จะติดตั้งใช้งานได้ง่ายกว่ามาก ช่วยให้เข้าถึงข้อมูลแบบละเอียดยิ่งขึ้น และได้รับผลกระทบน้อยกว่าจากปัญหาการเชื่อมต่อ

การตรวจสอบเบราว์เซอร์เพื่อการมองเห็นแบบครบวงจร

การสร้างโปรไฟล์เบราว์เซอร์จะช่วยให้ข้อมูลเชิงลึกเพิ่มเติมเกี่ยวกับประสบการณ์ของผู้ใช้ปลายทาง ซึ่งจะแสดงหน้าเว็บที่มีคำขอที่ช้า จากนั้นคุณสามารถเชื่อมโยงกับการตรวจสอบฝั่งเซิร์ฟเวอร์เพื่อทำการวิเคราะห์เพิ่มเติมได้

Google Analytics มีการตรวจสอบเวลาในการโหลดหน้าเว็บ ในรายงานเวลาในการโหลดหน้าเว็บให้พร้อมใช้งานทันที ซึ่งจะให้มุมมองที่มีประโยชน์หลายอย่าง เพื่อทำความเข้าใจประสบการณ์ของผู้ใช้ในเว็บไซต์ โดยเฉพาะอย่างยิ่ง

• เวลาในการโหลดหน้าเว็บ
• เวลาในการโหลดการเปลี่ยนเส้นทาง
• เวลาในการตอบกลับของเซิร์ฟเวอร์

การตรวจสอบในระบบคลาวด์

คุณใช้เครื่องมือมากมายเพื่อบันทึกและตรวจสอบเมตริกประสิทธิภาพสำหรับ แอปพลิเคชันได้ ตัวอย่างเช่น คุณสามารถใช้ Google Cloud Logging เพื่อบันทึกเมตริกประสิทธิภาพไปยังโปรเจ็กต์ Google Cloud จากนั้นตั้งค่าแดชบอร์ดใน Google Cloud Monitoring เพื่อตรวจสอบและจัดกลุ่มเมตริกที่บันทึกไว้

ดูคู่มือการบันทึกเพื่อดูตัวอย่างการบันทึกไปยัง Google Cloud Logging จากตัวสกัดกั้นที่กำหนดเองในไลบรารีของไคลเอ็นต์ Python เมื่อมีข้อมูลดังกล่าวใน Google Cloud คุณจะสร้างเมตริกจากข้อมูลที่บันทึกไว้เพื่อรับข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับแอปพลิเคชันผ่าน Google Cloud Monitoring ได้ ทำตามคำแนะนำสำหรับเมตริกตามบันทึกที่กำหนดโดยผู้ใช้เพื่อ สร้างเมตริกโดยใช้บันทึกที่ส่งไปยัง Google Cloud Logging

หรือจะใช้ไลบรารีไคลเอ็นต์การตรวจสอบเพื่อกำหนดเมตริกในโค้ดและส่งไปยัง Monitoring โดยตรงแยกจากบันทึกก็ได้

ตัวอย่างเมตริกตามบันทึก

สมมติว่าคุณต้องการตรวจสอบis_faultค่าเพื่อทำความเข้าใจอัตราข้อผิดพลาดในแอปพลิเคชันได้ดียิ่งขึ้น คุณสามารถดึงค่า is_fault จากบันทึก ลงในเมตริกตัวนับใหม่ ErrorCount

ใน Cloud Logging ป้ายกำกับช่วยให้คุณจัดกลุ่มเมตริกเป็นหมวดหมู่ ตามข้อมูลอื่นๆ ในบันทึกได้ คุณกำหนดค่าป้ายกำกับสำหรับmethod ฟิลด์ที่ส่งไปยัง Cloud Logging เพื่อดูว่าจำนวนข้อผิดพลาดแบ่งตามเมธอด Google Ads API อย่างไร

เมื่อกำหนดค่าเมตริก ErrorCount และป้ายกำกับ Method แล้ว คุณจะสร้าง แผนภูมิ ใหม่ใน แดชบอร์ดการตรวจสอบเพื่อตรวจสอบ ErrorCount ที่จัดกลุ่มตาม Method ได้

การแจ้งเตือน

คุณสามารถกำหนดค่านโยบายการแจ้งเตือนใน Cloud Monitoring และเครื่องมืออื่นๆ ที่ระบุเวลาและวิธีที่เมตริกควรทริกเกอร์การแจ้งเตือน ดูวิธีการตั้งค่าการแจ้งเตือนของ Cloud Monitoring ได้ในคู่มือการแจ้งเตือน