المراقبة

يبدأ تحسين الأداء بتحديد المقاييس الرئيسية التي ترتبط عادةً بوقت الاستجابة ومعدل معالجة البيانات. وتؤدي إضافة المراقبة للحصول على هذه المقاييس وتتبّعها إلى الكشف عن نقاط ضعف في التطبيق. باستخدام المقاييس، يمكن تنفيذ التحسين لتحسين مقاييس الأداء.

بالإضافة إلى ذلك، تتيح لك العديد من أدوات المراقبة إعداد تنبيهات للمقاييس التي تستخدمها، لكي يتم إعلامك عند استيفاء حدّ معيّن. على سبيل المثال، يمكنك إعداد تنبيه لإعلامك عند زيادة النسبة المئوية للطلبات التي تعذّر تنفيذها بأكثر من x% من المستويات العادية. يمكن أن تساعدك أدوات المراقبة في تحديد الأداء الطبيعي وتحديد الارتفاعات غير المعتادة في وقت الاستجابة وكميات الأخطاء وغيرها من المقاييس الرئيسية. تُعد القدرة على مراقبة هذه المقاييس مهمة بشكل خاص خلال الإطارات الزمنية المهمة للأعمال أو بعد طرح قواعد جديدة للإنتاج.

تحديد مقاييس وقت الاستجابة

تأكّد من الحفاظ على واجهة المستخدم سريعة الاستجابة قدر الإمكان، مع ملاحظة أن المستخدمين يتوقعون معايير أعلى من التطبيقات للأجهزة الجوّالة. يجب أيضًا قياس وقت الاستجابة وتتبعه لخدمات الخلفية، خاصةً أنه يمكن أن يؤدي إلى حدوث مشكلات في سرعة معالجة البيانات في حال تركها بدون تحديد.

تشمل المقاييس المقترَحة التي يجب تتبُّعها ما يلي:

  • مدة الطلب
  • مدة الطلب بدقة النظام الفرعي (مثل طلبات البيانات من واجهة برمجة التطبيقات)
  • مدّة المهمة

تحديد مقاييس سرعة معالجة البيانات

سرعة معالجة البيانات هي مقياس لإجمالي عدد الطلبات المقدمة خلال فترة زمنية معينة. يمكن أن تتأثّر سرعة معالجة البيانات بوقت استجابة الأنظمة الفرعية، لذلك قد تحتاج إلى تحسين وقت الاستجابة لتحسين سرعة معالجة البيانات.

في ما يلي بعض المقاييس المقترَحة التي ينبغي تتبُّعها:

  • الطلبات لكل ثانية
  • حجم البيانات المنقولة في الثانية
  • عدد عمليات وحدات الإدخال والإخراج في الثانية
  • استخدام الموارد، مثل استخدام وحدة المعالجة المركزية (CPU) أو استخدام الذاكرة
  • حجم قائمة مهام المعالجة، مثل pub/sub أو عدد سلاسل المحادثات

ليس فقط المتوسط

من الأخطاء الشائعة في قياس الأداء النظر فقط إلى متوسط الحالة. في حين أن هذا مفيد، إلا أنه لا يوفر رؤية حول توزيع وقت الاستجابة. يتمثل المقياس الأفضل الذي يجب تتبعه في الشرائح المئوية للأداء، على سبيل المثال، الشريحة المئوية الخمس0 أو 75 أو 90 أو 99 للمقياس.

بشكل عام، يمكن إجراء عملية التحسين في خطوتَين. أولاً، حسِّن لزيادة وقت الاستجابة بنسبة 90 بالمئة بعد ذلك، ضع في اعتبارك شريحة 99 في المئة - والمعروفة أيضًا باسم وقت الاستجابة السريع: وهي الجزء الصغير من الطلبات التي يستغرق اكتمالها وقتًا أطول.

تتبُّع من جهة الخادم للحصول على نتائج تفصيلية

يُفضل بشكل عام التحليل من جهة الخادم لتتبع المقاييس. عادةً ما يكون جانب الخادم أسهل بكثير في المعالجة، ويسمح بالوصول إلى بيانات أكثر دقة، وأقل عرضة للاضطراب بسبب مشاكل الاتصال.

تتبُّع المتصفِّح للتأكّد من ظهور التشفير التام بين الأطراف

ويمكن أن يوفر تحليل المتصفِّحات إحصاءات إضافية حول تجربة المستخدم النهائي. ويمكنها عرض الصفحات التي تحتوي على طلبات بطيئة، والتي يمكنك ربطها بعد ذلك بالمراقبة من جهة الخادم للحصول على مزيد من التحليل.

توفّر إحصاءات Google مراقبة مبتكرة لأوقات تحميل الصفحة في تقرير توقيتات الصفحات. ويوفّر ذلك عدة طرق عرض مفيدة لفهم تجربة المستخدم على موقعك الإلكتروني، لا سيّما:

  • أوقات تحميل الصفحات
  • أوقات تحميل إعادة التوجيه
  • أوقات استجابة الخادم

المراقبة في السحابة الإلكترونية

هناك العديد من الأدوات التي يمكنك استخدامها لتسجيل مقاييس الأداء الخاصة بتطبيقك ومراقبتها. على سبيل المثال، يمكنك استخدام ميزة Google Cloud Logging لتسجيل مقاييس الأداء في مشروعك على Google Cloud، ثم إعداد لوحات البيانات في Google Cloud Monitoring لمراقبة المقاييس التي تم تسجيلها وتقسيمها.

اطّلِع على دليل التسجيل للحصول على مثال لتسجيل الدخول إلى Google Cloud Logging من أداة اعتراض مخصّصة في مكتبة برامج Python. باستخدام هذه البيانات متوفرة في Google Cloud، يمكنك إنشاء مقاييس أعلى البيانات المسجلة لعرض تطبيقك من خلال مراقبة Google Cloud. اتّبِع الدليل للاطّلاع على المقاييس المستندة إلى السجلّ التي يحددها المستخدم لإنشاء المقاييس باستخدام السجلات المرسلة إلى تسجيل الدخول إلى Google Cloud.

بدلاً من ذلك، يمكنك استخدام مكتبات عميل المراقبة لتحديد المقاييس في رمزك وإرسالها مباشرةً إلى صفحة "المراقبة" بشكل منفصل عن السجلّات.

مثال على المقاييس المستنِدة إلى السجلّ

لنفترض أنّك تريد مراقبة قيمة is_fault للتعرّف بشكل أفضل على معدّلات الأخطاء في تطبيقك. يمكنك استخراج قيمة is_fault من السجلّات إلى مقياس مضاد جديد، وهو ErrorCount.

إعدادات المقياس

الفلاتر والتصنيفات في المقاييس

في ميزة "التسجيل في السحابة الإلكترونية"، تتيح لك التصنيفات تجميع المقاييس في فئات استنادًا إلى بيانات أخرى في السجلّات. يمكنك ضبط تصنيف الحقل method الذي تم إرساله إلى Cloud Logging للاطّلاع على كيفية تقسيم عدد الأخطاء حسب طريقة Google Ads API.

بعد ضبط المقياس ErrorCount والتصنيف Method، يمكنك إنشاء رسم بياني جديد في لوحة بيانات المراقبة لمراقبة ErrorCount مجمّعة حسب Method.

لوحة تحكم عدد الأخطاء

التنبيهات

من الممكن في Cloud Monitoring وغيرها ضبط سياسات التنبيهات التي تحدّد متى وكيف يجب تشغيل التنبيهات بواسطة المقاييس. للحصول على تعليمات حول إعداد تنبيهات "مراقبة السحابة الإلكترونية"، اتّبِع دليل التنبيهات.