PERF05-BP02 Utiliser des solutions de surveillance pour comprendre les domaines où les performances sont d’une importance critique
Comprenez et identifiez les domaines où l’augmentation des performances de votre charge de travail aura un impact positif sur l’efficacité ou l’expérience client. Par exemple, un site web qui comporte un grand nombre d’interactions clients pourrait gagner à utiliser des services de périphérie pour rapprocher la diffusion de contenus des clients.
Anti-modèles courants :
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Vous supposez que les métriques de calcul standard telles que l’utilisation du processeur ou la pression de mémoire, suffisent pour détecter les problèmes de performances.
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Vous n’utilisez que les métriques par défaut enregistrées par le logiciel de surveillance que vous avez sélectionné.
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Vous n’examinez les métriques qu’en cas de problème.
Avantages liés au respect de cette bonne pratique : en comprenant les domaines critiques de performances, les propriétaires des charges de travail peuvent surveiller les KPI et prioriser les améliorations à impact élevé.
Niveau de risque exposé si cette bonne pratique n’est pas établie : élevé
Directives d’implémentation
Mettez en place un suivi de bout en bout afin d’identifier les tendances du trafic, la latence et les domaines de performances critiques. Surveillez vos modèles d’accès aux données afin d’identifier les requêtes lentes ou les données mal fragmentées et partitionnées. Identifiez les zones de charge de travail limitées à l’aide de tests ou de surveillance des charges.
améliorer l’efficacité des performances en comprenant votre architecture, vos modèles de trafic et d’accès aux données, et identifier vos temps de latence et de traitement. Identifier les goulots d’étranglement potentiels qui pourraient avoir une incidence sur l’expérience client à mesure que la charge de travail augmente. Après avoir enquêté sur ces domaines, déterminez quelle solution vous pouvez déployer afin de surmonter ces problèmes de performances.
Étapes d’implémentation
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Mettez en place une surveillance de bout en bout pour capturer tous les composants et métriques de la charge de travail. Voici des exemples de solutions de surveillance sur 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. Amazon Relational Database Service Performance Insights 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. -
Effectuez des tests afin de générer des métriques, d’identifier les tendances de trafic, les goulots d’étranglement et les domaines de performance critiques. Voici quelques exemples de méthodes de test :
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Configurez CloudWatch Synthetic Canaries pour imiter par programmation les activités des utilisateurs basées sur le navigateur à l’aide de tâches cron Linux ou d’expressions de taux afin de générer des métriques cohérentes au fil du temps.
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Utilisez la solution AWS Distributed Load Testing
afin de générer un trafic de pointe ou de tester la charge de travail au taux de croissance attendu.
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Évaluez les métriques et la télémétrie pour identifier vos domaines de performances critiques. Examinez ces domaines avec votre équipe afin de discuter de la surveillance et des solutions pour éviter les goulots d’étranglement.
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Expérimentez des améliorations des performances et mesurez ces changements avec des données. Par exemple, vous pouvez utiliser CloudWatch Evidently pour tester les nouvelles améliorations et les impacts sur les performances de votre charge de travail.
Ressources
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