სიახლეები და ანალიზი
აპლიკაციის სიჩქარე: დღევანდელი დატვირთვა და ხვალინდელი მონაცემების ზრდა
Postman და Tiger Data წარმადობის სხვადასხვა შემოწმებას აღწერს. დააკავშირეთ API-ის დატვირთვის ტესტები მოთხოვნების ქცევასთან ისტორიის ზრდისას.
გვერდი პატარა სატესტო ბაზაზე სწრაფად იხსნება, მაგრამ ეს არ გვიჩვენებს, რა მოხდება შეკვეთების დაგროვების შემდეგ. დიდი ბაზის ნელი მოთხოვნაც არ გვიჩვენებს, რა დატვირთვას გაუძლებს მთელი API. 9 ოქტომბრით დათარიღებული ორი სტატიის შედარება სასარგებლოა ფუნქციის გამოშვებამდე, რომელიც გუნდის ყოველდღიურ სამუშაოში შევა.
განმეორებადი დატვირთვა მიმდინარე გზას ამოწმებს
Postman-მა ღრუბლოვანი წარმადობის ტესტირება აღწერა: კოლექციები ღრუბლოვანი გამშვებით სრულდება, შედეგები გუნდს უზიარდება და CI-ს წარმატების პირობის შემოწმება შეუძლია. ანგარიშის რეგიონი დატვირთვის გეოგრაფიას განსაზღვრავს. ეს თვისებები შედარების ორგანიზებას ეხმარება, მაგრამ თქვენი აპლიკაციის წარმადობას არ ამტკიცებს.
მიღებისთვის ჯერ სამუშაო გზა განსაზღვრეთ. ადამიანი შეკვეთას ეძებს, ხსნის და ცვლილებას ინახავს: ეს რამდენიმე დაკავშირებული მოქმედებაა. ერთი მოხერხებულად ქეშირებული მოთხოვნის გამეორებამ შეიძლება მიმზიდველი რიცხვი მოგვცეს, მთავარი გზა კი შეუმოწმებელი დარჩეს. განასხვავეთ მოსალოდნელი მომხმარებლის გზა აქტივობის მოკლე პიკისგან, როდესაც ასეთი პიკი ბიზნესში რეალურად ხდება.
მზარდი ისტორია ცალკეულ მოთხოვნებს ცვლის
Tiger Data IIoT მოთხოვნების გაუარესების გაზომვას განიხილავს შესრულების დროისა და მონაცემების მოცულობის დაკვირვებით, მათ შორის სტრიქონებისა და ტეგების რაოდენობით. იგი დაგროვებით მრიცხველებსა და ზრდის მოდელების შედარებებს შორის სხვაობას იკვლევს. მაგალითი აღწერილ სცენარს ეხება და სხვა სისტემის გადატვირთვის თარიღს არ ადგენს.
თქვენს ბაზაში ეს შენელების სხვადასხვა მიზეზის აღრევის შემოწმებას გვიბიძგებს. მეტი ჩანაწერი, მეტი განსხვავებული ობიექტი და მოთხოვნების განაწილების ცვლილება სხვადასხვა გავლენას ახდენს. გაზომვების ვიწრო დიაპაზონი ტენდენციის ერთი წლით წინ დარწმუნებით გაგრძელებას არ ამართლებს.
დატვირთვისა და მონაცემების ზრდის შემოწმების კონცეპტუალური AI ილუსტრაცია.
ორივე შემოწმება გამოშვების ერთ გადაწყვეტილებაში შეიტანეთ
შედარება მიდგომას გვთავაზობს: დატვირთვის ტესტი განსაზღვრულ პირობებში სრულ გზას ამოწმებს, მოთხოვნების დაკვირვება კი ისტორიის ზრდასთან ერთად ცვლილებას ხსნის. ერთი მეორეს არ ცვლის. ტესტამდე შეათანხმეთ მისაღები ლოდინის დრო, შეცდომების წილი და შედეგის სისრულე.
მოამზადეთ ანონიმიზებული სატესტო მონაცემები რეალისტური სტრუქტურით. გაიარეთ გზა მონაცემების რამდენიმე მოცულობაზე ისე, რომ შედარების პირობები უცვლელი დარჩეს. პასუხის ხანგრძლივობასთან ერთად შენახული ცვლილებების სისწორეც შეამოწმეთ. ტესტის ჩავარდნისას მეტი სიმძლავრის შეძენამდე ვიწრო ადგილი იპოვეთ.
შედეგებთან ერთად შეინახეთ გაშვების პარამეტრები და წარმატების კრიტერიუმები. მოთხოვნის ცვლილების შემდეგ გუნდი ტესტს გაიმეორებს და დაადგენს, რა გაუმჯობესდა რეალურად. მომწოდებლის ზღვრებსა და პროგნოზებს საკუთარი პროცესის შემოწმების გარეშე ნუ გადმოიტანთ.
ცხრილებიდან სისტემებზე გადასვლის გზამკვლევი მონაცემთა საზღვრების განსაზღვრაში გვეხმარება. Mailwizz-ის ისტორიული ანალიტიკის ქეისი ინტეგრაციის კონტექსტია და არა თანამედროვე ბენჩმარკი. ანგარიშგების ავტომატიზაციისთვის ფუნქციის გაფართოებამდე განვიხილოთ ისტორიული მონაცემების მოცულობა და მომხმარებლის გზა.