PERF08-BP01 Comprender las áreas en las que el rendimiento es lo más importante - AWS Well-Architected Framework
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PERF08-BP01 Comprender las áreas en las que el rendimiento es lo más importante

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.

Resultado deseado: 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 eliminar esos problemas de rendimiento.

Patrones comunes de uso no recomendados:

  • Supone que las métricas de computación estándar, como CPUUtilization o la presión de memoria, son suficientes para detectar problemas de rendimiento.

  • Solo se utilizan las métricas predeterminadas registradas por el software de supervisión seleccionado.

  • Solo se revisan las métricas cuando hay un problema.

Beneficios de establecer esta práctica recomendada: el conocimiento de las áreas críticas de rendimiento ayuda a los propietarios de la carga de trabajo a supervisar los KPI y a priorizar las mejoras de alto 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.

Pasos para la aplicación

  1. Configure la supervisión de extremo a extremo para capturar todos los componentes y métricas de la carga de trabajo.

    • Use Amazon CloudWatch Real-User Monitoring (RUM) para capturar las métricas de rendimiento de las aplicaciones a partir de las sesiones reales de los usuarios en el cliente y del frontend.

    • Configure AWS X-Ray para realizar un seguimiento del tráfico a través de las capas de la aplicación e identificar la latencia entre los componentes y las dependencias. Utilice los mapas de servicios de X-Ray para ver las relaciones y la latencia entre los componentes de la carga de trabajo.

    • Use Información sobre rendimiento de Amazon Relational Database Service para ver las métricas de rendimiento de la base de datos e identificar las mejoras de rendimiento.

    • Use Supervisión mejorada de Amazon RDS para ver las métricas de rendimiento del sistema operativo de la base de datos.

    • Recopile métricas de CloudWatch por componente de carga de trabajo y servicio e identifique qué métricas afectan a la eficiencia del rendimiento.

    • Configure Amazon DevOps Guru para obtener información y recomendaciones adicionales sobre el rendimiento.

  2. Lleve a cabo pruebas para generar métricas, identificar patrones de tráfico, cuellos de botella y áreas críticas de rendimiento.

    • Configure «canaries» sintéticos de CloudWatch para imitar las actividades del usuario basadas en el navegador mediante programación mediante trabajos de cron o expresiones de tasa para generar métricas coherentes a lo largo del tiempo.

    • Utilice la solución Pruebas de carga distribuidas en AWS para generar picos de tráfico o probar la carga de trabajo con la tasa de crecimiento prevista.

  3. 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.

  4. Experimente con las mejoras de rendimiento y mida los cambios con datos.

    • Use CloudWatch Evidently para probar las nuevas mejoras y el impacto en el rendimiento de la carga de trabajo.

Nivel de esfuerzo para el plan de implementación: Para establecer esta práctica recomendada, debe revisar sus métricas de extremo a extremo y conocer el rendimiento actual de la carga de trabajo. Se trata de un nivel de esfuerzo moderado para configurar la supervisión de extremo a extremo e identificar sus áreas fundamentales de rendimiento.

Recursos

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