# 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.
**Patrones comunes de uso no recomendados:**
+ 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.
+ 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.
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
1. 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.
[See the AWS documentation website for more details](http://docs.aws.amazon.com/es_es/wellarchitected/2023-10-03/framework/perf_process_culture_use_monitoring_solutions.html)
1. 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:
+ Configure [«canaries» sintéticos de CloudWatch](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/CloudWatch_Synthetics_Canaries.html) para imitar las actividades de los usuarios en el navegador mediante programación con expresiones de frecuencia o tareas cron de Linux y generar métricas coherentes a lo largo del tiempo.
+ Utilice la [Pruebas de carga distribuidas en AWS](https://aws.amazon.com/solutions/implementations/distributed-load-testing-on-aws/) para generar picos de tráfico o probar la carga de trabajo con la tasa de crecimiento prevista.
1. 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.
1. Experimente con las mejoras de rendimiento y mida los cambios con datos. Como ejemplo, puede usar [CloudWatch Evidently](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/CloudWatch-Evidently.html) para probar las nuevas mejoras y el impacto en el rendimiento de la carga de trabajo.
## Recursos
**Documentos relacionados:**
+ [Amazon Builders' Library](https://aws.amazon.com/builders-library)
+ [Documentación de X-Ray](https://docs.aws.amazon.com/xray/latest/devguide/aws-xray.html)
+ [Amazon CloudWatch RUM](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/CloudWatch-RUM.html)
+ [Amazon DevOps Guru](https://aws.amazon.com/devops-guru/)
**Vídeos relacionados:**
+ [The Amazon Builders’ Library: 25 years of Amazon operational excellence](https://www.youtube.com/watch?v=DSRhgBd_gtw)
+ [Visual Monitoring of Applications with Amazon CloudWatch Synthetics](https://www.youtube.com/watch?v=_PCs-ucZz7E)
**Ejemplos relacionados:**
+ [Medición del tiempo de carga de la página con Amazon CloudWatch Synthetics](https://github.com/aws-samples/amazon-cloudwatch-synthetics-page-performance)
+ [Cliente web de Amazon CloudWatch RUM](https://github.com/aws-observability/aws-rum-web)
+ [SDK de X-Ray para Node.js](https://github.com/aws/aws-xray-sdk-node)
+ [SDK de X-Ray para Python](https://github.com/aws/aws-xray-sdk-python)
+ [SDK de X-Ray para Java](https://github.com/aws/aws-xray-sdk-java)
+ [SDK de X-Ray para .Net](https://github.com/aws/aws-xray-sdk-dotnet)
+ [SDK de X-Ray para Ruby](https://github.com/aws/aws-xray-sdk-ruby)
+ [Daemon de X-Ray](https://github.com/aws/aws-xray-daemon)
+ [Pruebas de carga distribuidas en AWS](https://aws.amazon.com/solutions/implementations/distributed-load-testing-on-aws/)