Прежде чем приступить к построению системы настройки производительности, давайте сначала поймем текущее состояние отрасли настройки производительности. В качестве примеров мы возьмем традиционные отрасли (в основном финансовую) и интернет-индустрию, чтобы проанализировать характеристики этих отраслей.

1. Ключевыми факторами успеха в отрасли являются:

Профессиональные навыки:производительность Тестируйте и настраивайте Требует профессиональных навыков и знаний,включатьИнструменты тестирования производительностиизиспользовать、Анализ архитектуры системы、Место «узкого места» производительностиждать。

Выбор инструмента:Выберите подходящийиз Инструменты тестирования производительности Для улучшения тестированияэффективностьиточностьключевой。

Работа в команде:производительность Тестируйте и настраивайтенуждатьсяВзаимодействие между несколькими отделами,Включая разработку, эксплуатацию и обслуживание, тестирование и т. д.,поэтому хорошоизРабота в команде и коммуникативные навыкиэто ключ。

Непрерывная оптимизация:производительность Тюнинг — это постоянный процесс.изпроцесс,нуждатьсяПостоянный мониторингиАнализируйте производительность системы,иВ соответствии с реальной ситуациейвносить коррективыиоптимизация。

2. Традиционные отрасли

Традиционные отраслиизпроизводительность Тюнингстатус-квоВ основном следующим образом。

1) Отсутствие аналитических средств и идей.

Цели тестирования в основном формулируются вокруг того, достигаются ли ожидаемые бизнес-показатели. если не достигнуто,Опытныйиз Инженеры по тестированию обычно выполняютМедленный анализ SQL,Или добавьте конфигурацию идобавить машину,Или предоставьте это инженеру-разработчику.Анализ и настройка。Большинству инженеров-разработчиков не хватает методов анализа.и Идеи,немногие будут использовать егоИнструменты анализа с открытым исходным кодом,Но у них нет глубокого понимания данных, отображаемых инструментами анализа. поэтому,Большинство инженеров-разработчиковПрохождение журналов или кода,Реализовано правильным кодомиз Пониматьпредполагатьможет вызватьпроизводительностьвопросизточка,Оптимизируйте одну за другой и проверяйте эффект оптимизации путем повторного тестирования.,склонен идтиМного объездов,Цикл решения проблем с производительностью долгий.

2) Возьмите команду аутсорсинга в качестве основного органа.

Многие компании из Стороны А не имеют специальных тестировщиков.,Обычно менеджерами выступает небольшое количество людей.,делатьодна или несколько третьих сторонАутсорсинговая группа тестирования является разработчиком。Высокая текучесть аутсорсингового персонала,заставляя разработчика тестаБизнес, системная архитектура, реализация кодаиз Недостаточное понимание。Аутсорсинг персонала одновременноиз Техническая база слабая,Часто не имеют возможности определить основную причину узких мест в производительности.,Даже если проблему можно обнаружить,Обычно не имеютвыдвинуть разумныйизоптимизация方案изспособность。

3) Команды фрагментированы, границы отделов очевидны, а обязанности по настройке неясны.

Отдел тестирования часто выступает инициатором настройки.,Отдел разработки выступает в качестве поддерживающей стороны.Сотрудничать с оптимизацией。Но даже если тестер обнаружитпроизводительностьузкое место,Также часто бывает трудно подтолкнуть разработчиков к решению проблем. Потому что результаты настройки часто засчитываются как результаты отдела тестирования.,Основной функцией отдела разработки является реализация функций,Не в восторге от Оптимизации производительности. Если основная причина узкого места неясна,Или ее нельзя решить простым изменением конфигурации.,Если код необходимо сильно оптимизировать,У инженеров-разработчиков тяжелые задачи разработки, короткие проектные циклы, отсутствие мотивации и т. д.,Часто предпочтительнее добавить оборудование для решения проблем с производительностью.

4) Стек технологий древний.

Базовый набор технологий системы относительно устарел, а бизнес-система ориентирована на поддержание стабильности, что затрудняет продвижение технологических инноваций.

3. Интернет-индустрия

Текущее состояние настройки производительности в интернет-индустрии следующее.

1) Барьеры между командами невелики. Команды разработки, тестирования, эксплуатации и сопровождения обычно делятся не по отделам, а по направлениям деятельности.

Этот тип организационной структуры обычно делает цели соответствующих групп более унифицированными, а малые и средние интернет-компании не обладают такой сильной финансовой мощью, как традиционная финансовая индустрия, а проверка инвестиций в аппаратные ресурсы обычно является более строгой.

2) Технологический стек более продвинут и зрел, а средний технический уровень персонала относительно выше.

3) Большинство из них имеют опыт использования инструментов анализа с открытым исходным кодом и более охотно изучают технологии.

4) Когда объем бизнеса невелик, система более склонна проводить глубокую оптимизацию и выполнять большее количество посещений с меньшей конфигурацией. Когда объем бизнеса велик, система также стремится к стабильности;

4. Возможности и проблемы, стоящие перед отраслью

Проблемы, с которыми пришлось столкнуться

техническая сложность：производительностьТестируйте и настраивайтенуждаться Узнать большеприложениеисистемаизАрхитектураа такжепроизводительностьинструменты тестированияиздействовать,Это может стать проблемой для тех, у кого нет специальных знаний.

Требования к ресурсам: тестирование производительности часто требует значительных аппаратных и сетевых ресурсов.,включатьСерверы, пропускная способность, пространство для хранения и т. д.

Сбор тестовых данных. Тестирование производительности требует больших объемов тестовых данных, которые может быть сложно получить или подготовить.

Возможности

Цифровая трансформация. Цифровая трансформация предприятий и более широкое внедрение облачных вычислений открыли больше возможностей для индустрии тестирования производительности и настройки.

Улучшение пользовательского опыта. Поскольку пользователи предъявляют более высокие требования к производительности приложений и веб-сайтов, тестирование и настройка производительности стали важными средствами улучшения пользовательского опыта.

Технологические инновации. Инновации в таких технологиях, как большие данные, искусственный интеллект и Интернет вещей, предоставляют новые инструменты и методы для тестирования и настройки производительности.

Отраслевой анализ обычно учитывает конкретные потребности и проблемы разных отраслей, поскольку разные сферы бизнеса могут сталкиваться с разными моделями нагрузки, требованиями к обработке данных и технологическими архитектурами.

5. Ниже приводится общий анализ настройки производительности в нескольких типичных отраслях.

электронная коммерция

Пиковые периоды, такие как праздничные распродажи, требуют особого внимания, поскольку к сайту может одновременно обращаться большое количество пользователей.

Оптимизация скорости загрузки страниц имеет решающее значение для улучшения пользовательского опыта.

Специальная оптимизация ключевых путей, таких как процесс оплаты, осуществляется для обеспечения быстрого и бесперебойного процесса транзакции.

Рассмотрите возможность использования CDN (сети доставки контента), чтобы уменьшить задержку и повысить скорость ответа во всем мире.

финансовые услуги

Безопасность и стабильность являются одними из главных соображений.

Необходимо большое количество возможностей обработки транзакций в реальном времени, поэтому эффективность чтения и записи базы данных очень важна.

Чтобы соответствовать нормативным требованиям, необходимо также тщательно рассмотреть возможности ведения журналов и аудита.

Планам аварийного восстановления и механизмам аварийного переключения следует уделять все внимание, чтобы гарантировать возможность предоставления услуг при любых обстоятельствах.

социальные сети

Пользовательский контент часто обновляется, что предъявляет высокие требования к стратегиям кэширования.

Функция отправки сообщений в реальном времени должна оптимизировать протокол сетевой связи и сократить задержки.

Эффективность выполнения алгоритмов персонализированных рекомендаций напрямую влияет на пользовательский опыт.

Важна способность обрабатывать всплески трафика, например, когда новость или событие внезапно привлекают всеобщее внимание.

Онлайн-образование/потоковое видео

Выбор технологии кодирования и декодирования видео, а также контроль качества потоковой передачи очень важны.

Адаптивная настройка качества видео в соответствии с условиями сети различных пользователей может эффективно улучшить качество просмотра.

Решения для хранения данных должны поддерживать крупномасштабное хранилище файлов и обеспечивать быстрый и надежный доступ к этим файлам.

Интерактивные онлайн-инструменты (например, чаты) также необходимо оптимизировать, чтобы обеспечить бесперебойное общение.

Поставщик услуг облачных вычислений

Одной из ее основных компетенций является эластичная масштабируемость, что означает динамическое распределение ресурсов в зависимости от спроса клиентов.

Меры изоляции в мультитенантной среде должны не только обеспечивать безопасность, но и минимизировать взаимные помехи.

Предоставляйте разнообразные интерфейсы API и типы услуг для удовлетворения особых потребностей различных клиентов.

Выполняйте профилактическое обслуживание, постоянно отслеживая состояние системы, чтобы предотвратить возникновение потенциальных проблем.

Учитывая особенности каждой из вышеперечисленных отраслей, при настройке производительности также необходимо принимать соответствующие стратегии и технические средства, основанные на конкретных сценариях применения. Кроме того, с развитием технологий новые решения, такие как контейнерное развертывание и микросервисная архитектура, также постоянно меняют традиционную методологию оптимизации производительности. Короче говоря, успешная настройка производительности не только опирается на глубокую техническую подготовку, но также требует глубокого понимания бизнес-логики отрасли и потребностей конечных пользователей.

В будущем индустрия тестирования производительности и настройки производительности продолжит быстро развиваться. Благодаря постоянным инновациям в технологиях и постоянному расширению сценариев применения при тестировании и настройке производительности больше внимания будет уделяться работе в реальном времени, интеллекту и автоматизации. В то же время с популяризацией облачных вычислений, больших данных, Интернета вещей и других технологий тестирование производительности и настройка столкнутся с большим количеством проблем и возможностей. Поэтому предприятиям необходимо постоянно совершенствовать свои профессиональные навыки и инновационные возможности, чтобы адаптироваться к потребностям развития отрасли.

Если у вас есть какие-либо результаты, пожалуйста, обратите внимание, спасибо! ! !