Stany kondycji, metryki i progi
Kluczową częścią modelowania kondycji jest kwantyfikacja stanu dobrej kondycji, obniżonej wydajności i złej kondycji aplikacji w kontekście kluczowych wymagań biznesowych. Model światła drogowego jest typowym sposobem reprezentowania stanów kondycji.
- Zielony: stan dobrej kondycji. Kluczowe wymagania niefunkcjonalne są w pełni spełnione, a zasoby są optymalnie wykorzystywane.
- Żółty: stan obniżonej wydajności. Aplikacja działa, ale może to mieć wpływ na środowisko użytkownika. Aby wyeliminować ten stan, należy zwrócić uwagę administratora.
- Czerwony: stan złej kondycji. Aplikacja nie działa lub działa zgodnie z oczekiwaniami. Stany w złej kondycji wpływają na użytkowników.
W modelu kondycji warstwowej rozpocznij definiowanie stanów za pomocą przepływów użytkownika u góry i przejdź w dół do zasobów platformy. Na poniższym diagramie przedstawiono przykładowy model kondycji warstwowej. Na diagramie pokazano, jak zmiana stanu kondycji podstawowego składnika może mieć kaskadowy wpływ na przepływy użytkowników i ogólną kondycję aplikacji:
Każda warstwa powinna używać metryk i progów metryk dla składników do reprezentowania stanów w dobrej kondycji i złej kondycji na podstawie funkcjonalności aplikacji i wymagań niefunkcjonalnych. Zdefiniuj stany kondycji składników na podstawie różnych cech operacyjnych, stanów stałych i oczekiwanych zachowań w obciążeniu produkcyjnym.
Na przykład metryki mogą obejmować liczbę wyjątków, czas odpowiedzi i metryki usługi. Składniki aplikacji mogą mieć zależności od zasobów platformy Azure, a nawet innych składników. Należy uwzględnić te stany zdrowia.
Poniżej przedstawiono kilka najlepszych rozwiązań dotyczących obliczania wyników kondycji:
- Przedstawianie stanów kondycji przepływu użytkownika przez agregowanie szczegółowych wyników kondycji dla składników uczestniczących w przepływie. Powinien on zawierać składnik aplikacji i wszystkie zamapowane zależności. Należy wziąć pod uwagę kluczowe wymagania niefunkcjonalne jako współczynniki.
- Reprezentują wynik kondycji przepływu użytkownika przy użyciu najniższego wyniku we wszystkich zamapowanych składnikach. Należy uwzględnić względne osiągnięcie wymagań niefunkcjonalnych dla przepływu użytkownika.
- Upewnij się, że wyniki kondycji stale odzwierciedlają kondycję działania. Jeśli tak nie jest, dostosuj i ponownie wdróż model, aby odzwierciedlić nowe informacje.
- Zdefiniuj progi oceny kondycji, aby odzwierciedlić stan kondycji składnika.
Testowanie wydajnościowe jest kluczem do ustanowienia tych stanów. Szczegółowy wynik kondycji poszczególnych składników to kluczowe metryki na poziomie zasobów. W poniższej tabeli przedstawiono przykład użycia metryk zasobów do definiowania stanów kondycji:
W następnym ćwiczeniu kwantyfikujemy stany kondycji dla przykładowej aplikacji. Ćwiczenie pomaga zrozumieć oczekiwane wartości dla standardowego obciążenia produkcyjnego.