Analiza e performancës së aplikacionit: metrika, testimi dhe monitorimi

Informatec Digital » Burime » Analiza e performancës së aplikacionit: metrika, testimi dhe monitorimi

Për të arritur atë nivel cilësie, nuk mjafton thjesht të "testosh pak para publikimit". Kjo kërkon një kombinim të monitorimit të vazhdueshëm (APM dhe RUM) , testeve të performancës të hartuara mirë, metrikave të qarta dhe mjeteve të afta për të simuluar gjithçka, nga përdorimi i përditshëm deri te rritjet ekstreme të trafikut. Dhe, për më tepër, kjo duhet të bëhet në mënyrë strategjike: duke matur atë që ka vërtet rëndësi për biznesin dhe duke automatizuar sa më shumë që të jetë e mundur për të shmangur reagimin e vazhdueshëm ndaj problemeve.

Performanca e aplikacionit: çfarë është, pse ka rëndësi dhe çfarë masim

Kur flasim për performancën e aplikacionit, i referohemi aftësisë së një aplikacioni për t'u përgjigjur shpejt, për të mbetur i qëndrueshëm dhe për t'u shkallëzuar ndërsa përdoruesit ose vëllimi i të dhënave rriten, pa rritur në mënyrë drastike konsumin e burimeve ose pa kompromentuar përvojën e përdoruesit. Kjo vlen për aplikacionet mobile, web dhe desktop , API-të, mikroshërbimet dhe sistemet komplekse të ndërmarrjeve.

Çelësi është të matni sistematikisht një sërë metrikash të performancës së aplikacionit (KPI) që ju lejojnë të kuptoni nëse aplikacioni po përmbush objektivat teknike dhe të biznesit, dhe të zbuloni në kohë kur diçka fillon të shkojë keq, përpara se përdoruesi përfundimtar ta vërejë atë ose të bien alarmet në prodhim.

Ndër metrikat më të zakonshme të përdorura për të vlerësuar performancën e aplikacionit janë:

• Përdorimi i CPU-së: sa procesor konsumon aplikacioni dhe nëse ka rritje të papritura që zbulojnë llogaritje të tepërta, sythe të projektuara dobët ose procese që bllokojnë përgjigjen.
• përdorimin e kujtesës: vëllimi i memories së zënë, shfaqja e rrjedhjeve, defektet e faqes ose hiperfaqëzimi që tregojnë se sistemi shpenzon më shumë kohë duke zhvendosur të dhëna sesa duke ekzekutuar logjikën e biznesit.
• Kërkesa për minutë dhe bajt për kërkesëKjo tregon se sa kërkesa përpunon aplikacioni ose API-ja dhe sa të dhëna trajton në secilën kërkesë. Ndihmon të shihet se si shkallëzohet backend-i dhe nëse vëllimi i të dhënave për thirrje është i arsyeshëm.
• Vonesa dhe koha e reagimitsa kohë i duhet aplikacionit për t'u përgjigjur, nga momenti kur përdoruesi kryen një veprim ose klienti dërgon një kërkesë deri në marrjen e një përgjigjeje të dobishme.
• Koha e funksionimit dhe disponueshmëria: përqindja e kohës që shërbimi është aktiv dhe në funksionim, zakonisht monitorohet me ping-e të përsëritura ose kontrolle sintetike.
• Shkalla e gabimit: përqindja e kërkesave që përfundojnë me gabim (kodet HTTP 4xx/5xx, përjashtimet e patrajtuara, dështimet funksionale).
• Rezultati i Apdex dhe kënaqësia e përdoruesitindeks që përmbledh, në një vlerë të vetme, përqindjen e përdoruesve të kënaqur, tolerantë ose të frustruar bazuar në kohën e përgjigjes.
• Performanca e mbledhjes së mbeturinave (GC)Në platformat me menaxhim automatik të memories (Java, .NET, Android), sa kohë shpenzohet në GC, sa pauza sjell dhe si ndikon kjo në përdorimin dhe rrjedhshmërinë e CPU-së.
• Shkalla e përpunimit ose performanca: numri i transaksioneve ose kërkesave të përpunuara për njësi të kohës, kritik në sisteme me konkurrueshmëri të lartë.

Qëllimi i ndjekjes së këtyre metrikave nuk është mbledhja e grafikëve: është të kuptohet gjendja aktuale e aplikacionit , të parashikohen pengesat, të prioritizohen përmirësimet dhe të demonstrohet, me anë të të dhënave, se optimizimet kanë ndikim si në përvojën e përdoruesit ashtu edhe në rezultatet e biznesit.

Monitorimi i performancës APM, RUM dhe në kohë reale

Në mjediset moderne, me arkitektura të shpërndara, kontejnerë, re hibride dhe mikroshërbime, është praktikisht e pamundur të kesh kontroll mbi performancën pa një mjet të mirë monitorimi të performancës së aplikacionit (APM) të kombinuar me teknika të monitorimit të përdoruesit real (RUM) dhe, gjithnjë e më shumë, komponentë të vëzhgueshmërisë së përparuar.

Zgjidhjet APM/RUM (si ato nga Elastic, Instana, Applications Manager, Turbonomic të integruara me APM, etj.) ofrojnë shikueshmëri të plotë të asaj që po ndodh në aplikacionin tuaj: kohët e reagimit, gjurmët e shpërndara, pyetjet në bazën e të dhënave, thirrjet e jashtme, gabimet dhe anomalitë, të integruara me metrika të infrastrukturës.

Monitorimi i Përdoruesit Real (RUM) kap atë që shohin përdoruesit realë: kohët e ngarkimit të ekranit, ngrirjet e ndërfaqes, gabimet e shfletuesit ose aplikacionit celular dhe vonesën e perceptuar në rajone dhe pajisje të ndryshme. Kjo plotëson testet sintetike dhe testet laboratorike, të cilat janë thelbësore, por nuk zëvendësojnë të dhënat e botës reale.

Platformat moderne APM, nga ana tjetër, ofrojnë veçori të tilla si:

• Monitorimi në kohë reale KPI-të kryesore: disponueshmëria, Apdex, shkalla e gabimeve, shpejtësia e transferimit, Konsumi i burimeve.
• Gjurmët e shpërndara për të ndjekur një transaksion nëpër mikroshërbime të shumta, radhë, baza të dhënash dhe shërbime të jashtme, duke identifikuar lidhjen më të ngadaltë.
• Hartat e varësisë Mjete të automatizuara që tregojnë se si lidhen shërbimet, bazat e të dhënave, radhët dhe frontend-et, duke e bërë më të lehtë zbulimin e shkakut rrënjësor të një dështimi.
• Profilizimi i kodit dhe fijeve për të gjetur metoda, pyetje SQL ose seksione të kodit që konsumojnë shumë CPU ose bllokojnë fijen e ndërfaqes.
• Alarme inteligjente dhe AIOps që kombinojnë të mësuarit automatik dhe analizën e serive kohore për të zbuluar anomalitë, për të zvogëluar alarmet e rreme dhe për të përcaktuar përparësitë e incidenteve kritike.

Duke kombinuar APM, RUM dhe monitorimin sintetik, ju fitoni shikueshmëri 360 gradë të performancës : çfarë sheh përdoruesi, çfarë po bën aplikacioni në mënyrë të brendshme dhe si po përgjigjet infrastruktura themelore. Kjo u lejon ekipeve DevOps dhe ITOps të reagojnë shpejt ndaj incidenteve dhe, akoma më mirë, t'i parandalojnë ato.

Metrikat kryesore të performancës në aplikacionet mobile dhe web

Në aplikacionet mobile dhe në internet, disa metrika të performancës janë veçanërisht të ndjeshme sepse ndikojnë drejtpërdrejt në perceptimin e përdoruesit dhe suksesin e produktit. Monitorimi i ngushtë i këtyre treguesve bën ndryshimin midis një aplikacioni që i magjeps përdoruesit dhe një aplikacioni që çinstalohet pas përdorimit të dytë.

Një nga pikat kritike në celular është vonesa e nisjes së aplikacionit , domethënë koha që kalon nga momenti kur përdoruesi prek ikonën (ose një njoftim) derisa të shohë të dhëna të dobishme në ekran. Mund të dallohen disa lloje:

• Nisje e ftohtëAplikacioni nuk është në kujtesë; sistemi duhet të krijojë një proces, të ngarkojë kodin, të inicializojë bibliotekat dhe të shfaqë ekranin e parë.
• Nisje gjysmë e ngrohtëProcesi ekziston, por aktiviteti rikrijohet ose rikthehet në një gjendje të caktuar.
• Nisje e nxehtë: thjesht duhet ta ringritësh pamjen tënde ose të rifillosh aktivitetin, me shumë pak punë shtesë.

Si referencë, rekomandohet fuqimisht të synoni kohët e nisjes së ftohtë nën 500 ms, pasi kjo do t'i afrojë vonesat p95 dhe p99 (percentilet më të larta) me mesataren. Nëse disa përdorues presin disa sekonda ndërsa të tjerë e hapin aplikacionin në gjysmë sekonde, diçka nuk është në ekuilibër.

Një aspekt tjetër kritik është lëvizja dhe ngrirja e ndërfaqes . Në ekranet që lëvizin (burimet, listat, galeritë), përdoruesit presin rrjedhshmëri të përsosur. Kur sistemi dështon të gjenerojë kuadro me shpejtësinë e rifreskimit të pajisjes (60 Hz, 90 Hz ose edhe 120 Hz), ndodhin bllokime dhe ngecje. Këto "ngecje" ndodhin kur aplikacionit i duhet më shumë kohë se kohëzgjatja e një kuadroje (për shembull, më shumë se 16,7 ms në 60 FPS) për të paraqitur përmbajtjen.

Përveç rrjedhshmërisë, tranzicionet në ekran duhet të monitorohen me kujdes . Ndërrimi i skedave, hapja e detajeve nga një listë ose shfaqja e një dialogu duhet të jetë praktikisht i menjëhershëm, me animacione të lëmuara dhe pa dridhje ose ekrane bosh të zgjatur.

Në sfond, por po aq të rëndësishëm, është konsumi i baterisë dhe efikasiteti i energjisë. Detyrat e panevojshme, shpërndarjet masive të memories dhe përdorimi intensiv i CPU-së zvogëlojnë jetëgjatësinë e baterisë dhe shkaktojnë mbinxehjen e pajisjes. Android Runtime (ART) ka përmirësuar efikasitetin, por nëse cikli i brendshëm i aplikacionit tuaj po krijon mijëra objekte të reja në sekondë, kostoja e shpërndarjes dhe mbledhjes së mbeturinave do të jetë e dukshme.

Fluksi i punës për identifikimin dhe korrigjimin e problemeve të performancës

Për të shmangur mbështetjen te fati, është shumë e dobishme të krijohet një rrjedhë pune sistematike e analizës së performancës që kombinon testimin manual të detajuar në një laborator me mbledhjen e metrikave të agreguara në prodhim. Një qasje tipike përfshin këto hapa:

Së pari, është e nevojshme të identifikohen udhëtimet kritike të përdoruesit , domethënë flukset që kanë ndikimin më të madh në përvojë dhe biznes:

• Lançime të shpeshta të aplikacioneve (ikona, njoftime, lidhje të thella).
• Ekrane me lëvizje të vazhdueshme mbi sasi të mëdha të dhënash.
• Kalimet kryesore midis pamjeve dhe aktiviteteve.
• Flukse të gjata si shfletimi, luajtja e audios/videos, arkëtimet, etj.

Pasi të përcaktohen, ato instrumentohen dhe analizohen duke përdorur mjete profilizimi dhe gjurmimi si Perfetto ose Systrace për të parë se çfarë po bën pajisja me precizion mikrosekondash, gjeneratorë të profileve të memories për të zbuluar rrjedhjet dhe pikat e nxehta të alokimit, ose mjete të tilla si Simpleperf për të zbuluar se cilat funksione konsumojnë më shumë CPU-në.

Është e rëndësishme të theksohet se një analizë e detajuar e performancës kërkon debugging të ekzekutimeve individuale të këtyre rrugëve, duke riprodhuar problemet në një mënyrë të kontrolluar. Analizimi i të dhënave të agreguara është i vlefshëm për zbulimin e modeleve dhe regresioneve, por nuk zëvendëson analizën e thelluar të gjurmëve specifike.

Paralelisht, këshillohet të konfiguroni mbledhjen e vazhdueshme të metrikave në mjediset e testimit të automatizuar dhe në prodhim: kohët e nisjes, shkallët e bllokimit, metrikat e kuadrove (për shembull, nëpërmjet FrameMetricsAggregator në Android), metrikat e fushave të Play Console, makro-pikat referuese të lëvizjes, etj. Këto metrika ju lejojnë të shihni ndryshueshmërinë reale midis pajisjeve, versioneve të sistemit operativ dhe kushteve të rrjetit.

Cilësimet e aplikacionit dhe sistemit për matje të sakta

Një nga grackat më të zakonshme është matja e performancës në kushte joreale. Që rezultatet të jenë të dobishme, si APK-ja ashtu edhe sistemi duhet të konfigurohen me kujdes, duke siguruar që mjedisi i testimit të ngjajë me atë të prodhimit, ndërkohë që kontrollohet zhurma.

Nga ana e aplikacionit, është thelbësore të mos bëhet matja kundrejt ndërtimeve të debugimit . Variantet e debugimit shtojnë kontrolle, regjistra dhe flamuj që ndryshojnë ndjeshëm kohëzgjatjen e ekzekutimit. Në Android 10+, mund të përdorni atributin `profileable android:shell="true"` në manifest për të aktivizuar profilizimin kundrejt ndërtimeve të versionit, duke ruajtur sjellje pothuajse realiste.

Gjithashtu këshillohet të përdoret reduktimi i kodit të prodhimit (ProGuard, R8, etj.), pasi madhësia dhe organizimi i kodit bëjnë një ndryshim të dukshëm në performancë. Megjithatë, duhet të rishikoni rregullat: disa konfigurime mund të eliminojnë pikat e ndjekjes që janë të rëndësishme për matjen, dhe këto do të duhet të përshtaten për versionin e testimit.

Lidhur me kompilimin, ia vlen ta çoni aplikacionin në një gjendje të njohur, zakonisht dhe qartësisht në modalitetin e shpejtësisë ose modalitetin e profilit të shpejtësisë . Të dyja zvogëlojnë sasinë e kodit të interpretuar nga DeX dhe nevojën për kompilimin JIT në sfond, gjë që stabilizon rezultatet. Modaliteti i profilit të shpejtësisë përpiqet t'i ngjajë më shumë sjelljes së prodhimit në botën reale, por kërkon "ngrohjen" e aplikacionit dhe menaxhimin e profileve (për shembull, Profilet Bazë).

Nga perspektiva e sistemit, kur nevojiten matje me besueshmëri shumë të lartë (mikro-standarde), është e zakonshme të kalibrohet pajisja : të kryhen teste A/B në të njëjtin terminal dhe version të sistemit operativ, të vendosen frekuencat e CPU-së/GPU-së, të çaktivizohen bërthamat e vogla ose kufizimi termik me skripte si lockClocks, etj. Kjo nuk përfaqëson botën reale, por zvogëlon zhurmën për skenarë shumë specifikë.

Për matje më afër përvojës së përdoruesit (nisja, konsumi i baterisë, rrëzimet e ndërfaqes së përdoruesit), rekomandohet përdorimi i kornizave të testimit si Macrobenchmark , të cilat automatizojnë shumë nga këto hapa dhe shmangin gabimet delikate, por kritike të konfigurimit.

Modele tipike të problemeve të performancës

Në pothuajse të gjitha aplikacionet që analizohen plotësisht, shfaqen disa modele të përsëritura problemesh që ia vlen të dihen, sepse zakonisht ka zgjidhje mjaft të qarta nëse zbulohen në kohë.

Një nga problemet më të zakonshme është nisja e ngadaltë për shkak të një aktiviteti kërcyes . Kjo ndodh kur, pas një qëllimi nisjeje (ikonë, njoftim, lidhje e thellë), niset një aktivitet i ndërmjetëm që nuk tërheq asnjë kornizë, dhe më pas fillon aktiviteti "real". Në gjurmë, kjo shfaqet si dy ngjarje të njëpasnjëshme `activityStart` pa punë vizuale midis tyre. Ky "kërcim" shton vonesën e nisjes pa ofruar ndonjë vlerë. Zgjidhja zakonisht përfshin rifaktorizimin e inicializimit në një komponent të ripërdorshëm ose integrimin e tij direkt në aktivitetin kryesor.

Një shembull tjetër klasik janë alokimet e panevojshme që shkaktojnë mbledhjen e mbeturinave . Nëse një Systrace ose profile memorieje tregojnë cikle GC që ekzekutohen çdo disa sekonda gjatë një operacioni të gjatë, ka shumë të ngjarë që të ketë kod që alokon objekte në mënyrë të përsëritur dhe të vazhdueshme brenda sytheve intensive. Zgjidhja nuk është të hiqet çdo objekt i ri, por të adresohen pikat e nxehta, duke ripërdorur strukturat ose duke aplikuar modele grupimi kur është e përshtatshme.

Kornizat me bllokim gjenden gjithashtu shpesh në tubacionin grafik . Në një gjurmë të shëndetshme, thirrjet në Choreographer.doFrame() ndodhin me një kadencë të rregullt (për shembull, çdo 16,7 ms). Zmadhimi i zonave me këtë kadencë mund të zbulojë pamje të shtrenjta, paraqitje tepër komplekse, operacione I/O që funksionojnë në fijen e ndërfaqes së përdoruesit ose RecyclerViews të konfiguruara gabimisht.

RecyclerView është pikërisht burimi i problemeve të shumta: pavlefshmëria e të gjithë të dhënave me `notifyDataSetChanged()` kur vetëm disa elementë kanë ndryshuar në të vërtetë, moskonfigurimi siç duhet i grupeve të pamjeve të ricikluara në RecyclerViews të ndërthurura, ose moskryerja e marrjes paraprake të të dhënave të mjaftueshme kur arrihet në fund të listës. E gjithë kjo rezulton në renderim të kushtueshëm, kërcime gjatë lëvizjes dhe kohë pritjeje të dukshme për përdoruesin.

Testimi i performancës: llojet, hapat dhe praktikat më të mira

Përtej monitorimit të prodhimit, çdo strategji serioze ka nevojë për një plan të fuqishëm testimi të performancës së aplikacionit në mjedise të kontrolluara. Ky testim ju lejon të validoni kapacitetin, stabilitetin dhe shkallëzueshmërinë përpara se t'i ekspozoni përdoruesit ndaj ndryshimeve ose versioneve të reja.

Ekzistojnë disa lloje testesh, secila me objektivin e vet specifik:

• Testet e ngarkesësAta vlerësojnë sjelljen e aplikacionit nën një ngarkesë të parashikuar përdoruesish ose transaksionesh, duke matur kohën e reagimit, rendimentin dhe konsumin e burimeve për të zbuluar pengesat para vendosjes.
• Testet e stresitAta e shtyjnë sistemin përtej kufijve të tij normalë për të parë se sa larg mund të shtyhet, si dështon dhe si rikuperohet. Ato janë thelbësore për planifikimin e kapaciteteve dhe menaxhimin e kulmeve të tipit Black Friday.
• Testet e qëndrueshmërisë/zhytjesAto mbajnë një ngarkesë të qëndrueshme për orë të tëra ose ditë për të zbuluar problemet e degradimit të ngadaltë, rrjedhjeve të kujtesës ose shterimit të burimeve.
• Testet e pikutAto simulojnë rritje të papritura dhe të përsëritura të ngarkesës (p.sh., fushata, lançime veçorish, transmetime të drejtpërdrejta) për të verifikuar që aplikacioni dhe infrastruktura mund të përballojnë ndryshime të papritura.
• Testet e vëllimitAta analizojnë se si sillet aplikacioni kur numri i përdoruesve rritet ndjeshëm. sasia e të dhënave (madhësia e bazës së të dhënave, skedarët, mesazhet), validimi i kohës së përgjigjes, besueshmëria e ruajtjes dhe humbja e të dhënave.
• Testet e shkallëzueshmërisëAta kontrollojnë se si përgjigjet aplikacioni kur ngarkesa rritet gradualisht dhe nëse shkallëzimi horizontal apo vertikal prodhon përmirësimin e pritur të performancës.

Procesi tipik i testimit të performancës përfshin disa faza të dallueshme. Së pari, një analizë e kërkesave : të kuptuarit se cilat kohë reagimi, raporte të rendimentit, nivele të disponueshmërisë dhe kufij gabimesh janë të pranueshme për biznesin. Pastaj, një fazë planifikimi dhe strategjie në të cilën përcaktohen fushëveprimi i testeve, mjedisi, mjetet dhe metrikat që do të monitorohen.

Më pas, rastet e testimit janë hartuar për të mbuluar skenarë të ndryshëm të ngarkesës, kushtet e rrjetit dhe vëllimet e të dhënave; mjedisi i testimit është konfiguruar (hardware, software, rrjeti, injektimi i ngarkesës dhe mjetet e monitorimit); dhe testet ekzekutohen, duke mbledhur me kujdes të dhënat e performancës.

Faza kritike është monitorimi dhe analiza : korrelimi i kohërave të reagimit me përdorimin e CPU-së, vonesat e rrjetit me shkallët e gabimeve, rritjet e trafikut me mbingarkesat e bazës së të dhënave e kështu me radhë. Pas dokumentimit të gjetjeve në raporte të qarta për palët e interesuara, procesi kalon në optimizim dhe ritestim : kodi, konfigurimet ose burimet përshtaten dhe testet përsëriten derisa përmirësimet të validohen.

Mjete dhe korniza për testimin e performancës

Për të vënë në praktikë të gjitha sa më sipër, është e nevojshme të mbështetemi në mjete specifike të testimit të performancës , si me burim të hapur ashtu edhe komerciale, që mbulojnë automatizimin, gjenerimin e ngarkesës, monitorimin dhe analizën. Disa kategori përkatëse janë:

• Mjete me burim të hapurProjekte të tilla si Apache JMeter, Gatling, k6, Locust, Taurus, nGrinder, ose kornizat e testimit të njësive dhe funksionale (JUnit, XCTest, Appium) që janë zgjeruar me skenarë të performancës lejojnë ndërtimin e grupeve shumë të fuqishme të testimit me kosto të ulëta licencimi.
• Testimi i ngarkesës komerciale dhe mjetet APMZgjidhje të tilla si WebLOAD, LoadNinja, NeoLoad, LoadView, BlazeMeter, Rational Performance Tester, Silk Performer, Eggplant, CloudTest ose Parasoft ofrojnë mjedise të integruara me gjenerim ngarkese të bazuar në cloud, raportim të avancuar dhe mbështetje profesionale.
• Zgjidhje të specializuara dhe të vëzhgueshmeProdukte të tilla si Applications Manager, Instana, Dynatrace, IBM Turbonomic ose platforma monitorimi të rrjetit si SolarWinds, të cilat përqendrohen në monitorimin e vazhdueshëm, zbulimin e anomalive dhe korrelacionin midis performancës së aplikacionit, infrastrukturës dhe përvojës së përdoruesit.
• Mjete specifike për platformënNë rastin e Android-it, për shembull, mjete të tilla si Perfetto, System Tracing, Android Studio Memory Profiler, Simpleperf, Systrace ose metrika e kuadrit të Play Console, lejojnë analiza shumë të imëta të sjelljes në nivel sistemi.

Kur zgjidhni midis njërës ose tjetrës, këshillohet të merrni në konsideratë faktorë të tillë si lehtësia e përdorimit, mbështetja për protokollet dhe teknologjitë, shkallëzueshmëria, integrimi me CI/CD , modeli i licencimit, zgjerueshmëria dhe cilësia e mbështetjes (mbështetje nga komuniteti ose komerciale). Gjithashtu, nuk është e pazakontë të kombinohen disa: një për gjenerimin e ngarkesës, një tjetër për APM dhe një tjetër për vëzhgueshmërinë e infrastrukturës.

Shkurt, analizimi dhe monitorimi i performancës së aplikacioneve kërkon një kombinim të metrikave të zgjedhura mirë, mjeteve të përshtatshme dhe disiplinës në proceset e testimit, por rezultati e kompenson më shumë seç duhet: aplikacione më të shpejta, më të qëndrueshme dhe më efikase , përdorues më të kënaqur, më pak incidente prodhimi dhe, sigurisht, një ndikim të drejtpërdrejtë pozitiv në reputacionin dhe të ardhurat e markës.

Artikuj të ngjashëm:

Zbuloni Qt Creator IDE: Mjedisi më i fuqishëm për krijimin e aplikacioneve ndërplatformë