Recomendaciones para la optimización continua del rendimiento
Se aplica a esta recomendación de lista de comprobación de eficiencia del rendimiento de buena arquitectura de Power Platform:
| PE:10 | Optimice continuamente el rendimiento. Céntrese en los componentes que muestran un deterioro del rendimiento con el tiempo, como las bases de datos y las funciones de red. |
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En esta guía se describen las recomendaciones para la optimización continua del rendimiento. La optimización continua del rendimiento es el proceso de supervisar, analizar y mejorar constantemente la eficiencia del rendimiento. La optimización del rendimiento debe ser una actividad continua a lo largo de la vida útil de la carga de trabajo. El rendimiento de la carga de trabajo puede degradarse o volverse excesivo con el tiempo. Entre los factores a tener en cuenta se incluyen los cambios en los patrones de uso, el aumento de los datos almacenados, la demanda, las características y la deuda técnica.
Definiciones
| Término | Definición |
|---|---|
| Deuda técnica | Las ineficiencias acumuladas, las opciones de diseño subóptimas o los atajos tomados intencionadamente durante el proceso de desarrollo para entregar el código más rápido. |
| Período de vida | Mecanismo que establece un tiempo de expiración para los datos. |
Estrategias clave de diseño
La eficiencia del rendimiento se logra cuando la capacidad de la carga de trabajo se alinea con el uso real. Una carga de trabajo que tiene un rendimiento superior es tan problemática como una que tiene un rendimiento inferior. Las compensaciones difieren. El rendimiento excesivo afecta a la optimización de costes. El bajo rendimiento afecta a los usuarios. La clave para la eficiencia del rendimiento es supervisar, ajustar y probar a lo largo del tiempo. Debe revisar periódicamente las métricas de rendimiento y realizar los ajustes necesarios para asegurarse de que la carga de trabajo sea eficiente. Es necesario probar todos los cambios antes y después de la implementación para alcanzar los objetivos de rendimiento.
Desarrollar una cultura de desempeño
Una cultura de desempeño es un entorno en el que se espera una mejora continua y el equipo aprende de la producción. La optimización del rendimiento requiere habilidades especializadas. Los equipos de carga de trabajo necesitan las habilidades y la mentalidad adecuadas para optimizar su rendimiento y satisfacer los aumentos y disminuciones de la demanda. También debe asignar su tiempo para respaldar la supervisión necesaria y la corrección de los problemas de rendimiento a medida que surjan. Estos equipos necesitan expectativas claras. Por ejemplo, los objetivos de rendimiento, las líneas de base y los umbrales de desviación (qué tan lejos de la línea de base es aceptable) deben ser muy visibles y socializados.
Desventaja: las optimizaciones continuas del rendimiento requieren un equipo que disponga de la capacidad y el tiempo adecuados para encontrar y solucionar los problemas de rendimiento. Dedicar personal al rendimiento agrega costos operativos. Si tiene recursos de personal limitados, la optimización continua del rendimiento podría quitarle tiempo a otras tareas operativas.
Evaluar las nuevas características de la plataforma
La evaluación de nuevas características de la plataforma implica examinar las nuevas funcionalidades y características que pueden mejorar la eficiencia del rendimiento, como formas optimizadas de consultar datos, controles modernos o mecanismos de almacenamiento en caché. Las nuevas características de la plataforma pueden abrir vías para mejorar la eficiencia del rendimiento. Manténgase al día con las características de la plataforma para asegurarse de que está utilizando las últimas innovaciones y prácticas recomendadas. Supervise constantemente los comentarios y las métricas de rendimiento de estas nuevas incorporaciones para perfeccionar su enfoque.
Priorizar los esfuerzos de optimización
Optimizar el rendimiento de forma proactiva significa tomar medidas para mejorar y potenciar el rendimiento de la carga de trabajo antes de que surjan problemas de rendimiento. El uso de medidas proactivas implica identificar posibles cuellos de botella, supervisar las métricas de rendimiento e implementar optimizaciones para garantizar que la carga de trabajo funcione de manera eficiente y cumpla con los objetivos de rendimiento deseados. Con base en el análisis de componentes deteriorados, flujos críticos y deuda técnica, puede implementar optimizaciones de rendimiento específicas para cada área. Las mejoras pueden implicar cambios de código, ajustes de infraestructura o actualizaciones de configuración.
Priorizar los componentes deteriorados
A medida que la carga de trabajo evoluciona y los patrones de uso cambian, estos cambios suelen afectar al rendimiento de los componentes individuales de la carga de trabajo. El aumento de datos en las bases de datos puede dar lugar a tiempos de ejecución de consultas más largos y a una recuperación de datos más lenta. Los cambios en los patrones de uso pueden dar lugar a un diseño de consulta subóptimo. Las consultas que antes eran eficientes pueden volverse ineficaces a medida que evoluciona la carga de trabajo. Las consultas ineficaces pueden consumir recursos excesivos y degradar el rendimiento de la base de datos.
Es importante hacer esfuerzos continuos para optimizar el rendimiento de los componentes que muestran una disminución del rendimiento con el tiempo. Identifique y aborde de forma proactiva los problemas de rendimiento en su carga de trabajo. Al priorizar los componentes deteriorados conocidos, puede abordar de manera proactiva posibles problemas de rendimiento y garantizar el buen funcionamiento de su carga de trabajo. Considere la posibilidad de implementar técnicas de ajuste del rendimiento u optimizar la asignación de recursos.
Priorizar los flujos críticos de usuarios y sistemas
Los flujos críticos de usuario y sistema son los procesos o flujos de trabajo más importantes y de mayor prioridad de la carga de trabajo. Al priorizar estos flujos críticos, se asegura de que las partes más esenciales de la carga de trabajo estén optimizadas para el rendimiento. Saber qué flujos son críticos ayuda a priorizar los esfuerzos de optimización. La optimización de la eficiencia del rendimiento de las áreas más importantes de su aplicación proporciona el mayor retorno de la inversión. Debe supervisar los flujos críticos y las partes más populares de la aplicación. Busque formas de hacerlos más eficientes.
Automatice la optimización del rendimiento
La automatización puede eliminar los procesos manuales repetitivos y que consumen mucho tiempo, lo que permite que se realicen de manera eficiente. La automatización reduce las posibilidades de error humano y garantiza la coherencia en la ejecución de las tareas de optimización. Al automatizar estas tareas, también puede liberar a las personas para que se centren en actividades más complejas y en actividades que agreguen valor. Puede aplicar la automatización a varias tareas, como las pruebas de rendimiento, la implementación y la supervisión.
Pruebas de rendimiento automatizadas: Utilice herramientas de pruebas de rendimiento automatizadas como Selenium para simular diferentes cargas de trabajo y escenarios. Power Apps Test Engine es un componente de CLI de Power Platform que puede utilizar para probar aplicaciones de lienzo independientes en Power Apps.
Implementación automatizada: despliegue procesos de implementación automatizados para garantizar implementaciones coherentes y sin errores. Utilice herramientas de CI/CD (integración continua/entrega continua) para automatizar el proceso de implementación. Estas herramientas pueden ayudarle a identificar cuellos de botella de rendimiento a medida que las utiliza para realizar pruebas en endpoints, comprobar los estados HTTP e incluso validar la calidad y las variaciones de los datos.
Supervisión y alertas: configure sistemas automatizados de supervisión y alerta para supervisar continuamente las métricas de rendimiento y detectar cualquier desviación o anomalía. Cuando se detectan problemas de rendimiento, se pueden activar alertas automáticas para notificar a los equipos o individuos apropiados.
Gestión de incidentes: implemente un sistema automatizado de gestión de incidentes que pueda recibir alertas, crear tickets y asignar tickets a los equipos adecuados para su resolución. Estos pasos ayudan a garantizar que los problemas de rendimiento se aborden con prontitud y se asignen a los recursos adecuados.
Diagnósticos automatizados: desarrolle scripts o herramientas de diagnóstico automatizadas que puedan analizar los datos de rendimiento e identificar las causas raíz de los problemas de rendimiento. Estas herramientas pueden ayudar a identificar áreas o componentes específicos del sistema que están causando problemas de rendimiento.
Acciones de corrección automatizadas: defina e implemente acciones de corrección automatizadas que se pueden desencadenar cuando se detectan problemas de rendimiento específicos. Estas acciones pueden incluir el reinicio de servicios, el ajuste de la asignación de recursos, el borrado de cachés o la implementación de otras técnicas de optimización del rendimiento.
Sistemas de autorreparación: integre capacidades de autorreparación en su sistema automatizando el proceso de recuperación de problemas de rendimiento conocidos. Esta capacidad puede implicar la corrección o el ajuste automático de la configuración del sistema para restaurar el rendimiento óptimo.
Abordar la deuda técnica
La deuda técnica se refiere a las ineficiencias acumuladas, las elecciones de diseño subóptimas o los atajos tomados durante el proceso de desarrollo que pueden afectar al rendimiento. La deuda técnica, el código poco claro y las implementaciones demasiado complejas pueden hacer que la eficiencia del rendimiento sea más difícil de lograr. Abordar la deuda técnica implica identificar y resolver estos problemas para mejorar el rendimiento general y la capacidad de mantenimiento de la carga de trabajo. Este trabajo puede incluir la refactorización de código, la optimización de consultas a bases de datos, la mejora del diseño arquitectónico o la implementación de procedimientos recomendados. Quizás, por ejemplo, introdujo la deuda técnica para cumplir con una fecha límite: deberá abordar esa deuda técnica a medida que optimiza la eficiencia del rendimiento a lo largo del tiempo.
Optimizar bases de datos
La optimización continua de las bases de datos implica identificar e implementar optimizaciones para garantizar que las bases de datos puedan manejar cargas, ofrecer tiempos de respuesta rápidos y minimizar la utilización de recursos. Al optimizar regularmente las bases de datos, puede mejorar el rendimiento de las aplicaciones, reducir el tiempo de inactividad y mejorar la experiencia general del usuario.
- Optimizar las consultas a la base de datos: las consultas a la base de datos mal escritas pueden degradar el rendimiento de la base de datos. Los filtros ineficaces pueden provocar un procesamiento de datos innecesario. Las subconsultas complejas, las consultas anidadas y las funciones excesivas pueden reducir la velocidad de ejecución. Vuelva a escribir las consultas que recuperan demasiados datos. Identifique sus consultas de base de datos más comunes o críticas y optimícelas. La optimización ayuda a garantizar consultas más rápidas.
- Revisar el diseño del modelo: revise el modelo de datos para asegurarse de que lo optimiza para los requisitos específicos de la aplicación.
Facilitación de Power Platform
Automatizar la optimización del rendimiento: el comprobador de soluciones proporciona recomendaciones de rendimiento basadas en un análisis estático de sus soluciones comparadas con un conjunto de reglas de buenas prácticas para identificar rápidamente patrones problemáticos. Asegúrese de revisar y abordar estas recomendaciones con regularidad.
Supervisión de la optimización del rendimiento: integre sus cargas de trabajo de Power Platform con Application Insights para obtener información y recomendaciones para optimizar el rendimiento.
Analice el rendimiento y el uso de los agentes en Copilot Studio: Copilot Analytics proporciona una visión global del rendimiento de su agente. Utiliza tecnología de inteligencia artificial (IA) para identificar qué temas tienen el mayor impacto en la tasa de escalación, la tasa de abandono y la tasa de resolución. El seguimiento de las tasas de participación y los resultados de las conversaciones es esencial para medir las métricas de rendimiento del agente y detectar áreas de mejora.
Lista de comprobación de eficiencia en el rendimiento
Consulte el conjunto completo de recomendaciones.