Elementi consigliati per la pianificazione delle prestazioni

Si applica a questo elemento consigliato dell'elenco di controllo di Efficienza prestazionale di Power Platform Well-Architected:

Questa guida descrive gli elementi consigliati per la pianificazione delle prestazioni e della capacità. Le prestazioni non sono qualcosa che accade per caso: è necessario pianificarle proprio come qualsiasi altro requisito. La pianificazione della capacità si riferisce al processo di determinazione delle risorse necessarie per soddisfare gli obiettivi prestazionali del carico di lavoro. Implica la stima della quantità di risorse necessarie per supportare i requisiti prestazionali del carico di lavoro, come archiviazione, velocità effettiva e larghezza di banda della rete. La pianificazione della capacità garantisce che il carico di lavoro disponga di risorse sufficienti per gestire le richieste previste del carico di lavoro senza subire riduzioni delle prestazioni o colli di bottiglia. Aiuta anche a prevenire un provisioning eccessivo e costi inutili. Una mancanza di pianificazione delle prestazioni e della capacità può portare a problemi di prestazioni, colli di bottiglia delle risorse, aumento dei costi, allocazione inefficiente, problemi di scalabilità e prestazioni imprevedibili dei carichi di lavoro.

Definizioni

Strategie di progettazione chiave

La pianificazione della capacità è un processo lungimirante che implica prendere decisioni basate sulle richieste e sui modelli previsti per il carico di lavoro. Il suo obiettivo è quello di ottimizzare le prestazioni del carico di lavoro sia in scenari di carico continuo che di picco. Comprendendo i cambiamenti nell'utilizzo, come i cambiamenti stagionali o i rilasci dei prodotti, è possibile allocare le risorse in modo strategico, evitando tensioni sul sistema durante i periodi di domanda elevata. Questa strategia proattiva riduce le interruzioni e rafforza l’efficienza delle prestazioni. Analizzando le tendenze di utilizzo passate e i dati di crescita, puoi prevedere le esigenze a breve e lungo termine. Puoi individuare potenziali colli di bottiglia e problemi di scalabilità, garantendo prestazioni coerenti ed efficienti dei carichi di lavoro.

Pianificazione delle prestazioni

Progetta il carico di lavoro tenendo a mente le prestazioni per ridurre al minimo il refactoring dopo l'esecuzione del carico di lavoro. Considera i requisiti del tuo carico di lavoro quando si tratta di prestazioni. Le considerazioni sulle prestazioni influiscono su molti aspetti del carico di lavoro:

• Strategia dei dati: disponi di dati esistenti e di archivi dati a cui devi connetterti? Quanti dati occorre archiviare? Il volume dei dati influirà sulla velocità con cui gli utenti potranno accedervi? In che modo gli utenti accederanno ai dati?

• Strategia di integrazione: puoi eseguire integrazioni in tempo reale senza rallentare il sistema? Puoi eseguire integrazioni in batch entro un determinato periodo di tempo? Dove sono i tuoi dati? Hai bisogno di una strategia di gateway dei dati locali?

• Modellazione dei dati: hai bisogno di semplificare la struttura dei dati per query più veloci?

• Modellazione di sicurezza: le tue regole di sicurezza funzionano bene con molti utenti e dati? Esistono colli di bottiglia?

• Strategia di ambiente: hai un ambiente di test per testare le prestazioni? È simile all'ambiente di produzione? Hai previsto un budget per i test delle prestazioni?

• Sviluppo: gli sviluppatori seguono le procedure consigliate relative alle prestazioni? Stanno raggiungendo obiettivi di prestazioni specifici? Gli utenti sanno cosa è possibile e cosa no?

• Progettazione e approccio del test: come si misurano le prestazioni? Cosa è abbastanza buono e cosa no? Stai eseguendo test con scenari e dati realistici? Stai eseguendo i test per le esigenze attuali e future?

• Accettazione e adozione da parte degli utenti: come monitorate le prestazioni? Le aspettative degli utenti sono realistiche?

Pianifica le risorse

Le prestazioni richiedono tempo, denaro, impegno e persone. Assegna saggiamente le risorse fin dall'inizio del tuo progetto. Ad esempio, gli sviluppatori potrebbero aver bisogno di più tempo per trovare modi efficienti per implementare la logica aziendale e ottimizzare il codice. Avrai anche bisogno di un ambiente di test e di un team per condurre test delle prestazioni.

Le prestazioni non sono un'attività una tantum. Man mano che l'utilizzo del carico di lavoro cambia e la piattaforma si evolve, è necessario rivisitare il codice e continuare a trovare modi per ottimizzare le prestazioni.

Pianificare le migrazioni e le integrazioni dei dati

Quando si effettua la migrazione dei dati da un sistema precedente, pianifica attentamente la migrazione. Alcuni suggerimenti per evitare problemi:

• Informazioni sui requisiti aziendali per i dati di cui stai eseguendo la migrazione. Non eseguire la migrazione di più dati di quelli necessari per gli utenti. Ad esempio, probabilmente non è necessario importare lead vecchi di 10 anni nel tuo sistema di vendita.

• Considera quando e con quale frequenza vengono eseguite le tue integrazioni. Evita di eseguire processi ad uso intensivo di risorse quando gli utenti interagiscono con il sistema. Pianifica processi pesanti per le ore non di punta o utilizza l'elaborazione asincrona.

• Tieni presente le limitazioni della piattaforma e le procedure consigliate quando progetti le tue integrazioni. Ad esempio, utilizza Framework di gestione dati per integrazioni ad alto volume in app per la finanza e le operazioni e rispetta i limiti della larghezza di banda della rete nelle app di interazione con i clienti.

Raccogli i dati relativi alle prestazioni

La raccolta dei dati sull'utilizzo del carico di lavoro implica la raccolta e l'analisi delle informazioni su come un carico di lavoro utilizza le risorse e sulle sue prestazioni. Dovresti raccogliere dati su modelli storici per i carichi di lavoro esistenti e misure predittive per i nuovi carichi di lavoro. Questo processo aiuta a tradurre gli obiettivi aziendali in requisiti tecnici ed è essenziale per la capacità di previsione. Prendi in considerazione i seguenti elementi consigliati.

Informazioni su un carico di lavoro esistente

Informazioni su un carico di lavoro esistente per la pianificazione della capacità implica l'analisi di dati storici in relazione al modo in cui il carico di lavoro utilizza le risorse. Comprende parametri come l'utilizzo delle risorse, i dati relativi alle prestazioni e i modelli di carico di lavoro. Questa comprensione garantisce un'allocazione efficiente delle risorse, traduce gli obiettivi aziendali in requisiti tecnici e aiuta a identificare potenziali colli di bottiglia.

• Informazioni sui dati: esamina i dati storici disponibili e comprendi la struttura, il formato e la pertinenza per la pianificazione della capacità. La revisione potrebbe includere parametri di utilizzo delle risorse, modelli di carico di lavoro, parametri di prestazione e altri punti dati rilevanti. Informazioni sui processi aziendali e la criticità delle applicazioni. Identifica i tempi di picco di utilizzo, il carico degli utenti, i tassi di transazione e altri parametri rilevanti.

• Pulisci e pre-elabora i dati: prepara i dati per l'analisi rimuovendo eventuali incoerenze, errori o valori anomali. La preparazione dei dati potrebbe comportare tecniche di pulizia dei dati come l'imputazione dei dati, la gestione dei valori mancanti o la normalizzazione.

• Identifica le metriche chiave: identifica le metriche rilevanti per la pianificazione della capacità. Le metriche possono includere il volume delle transazioni, la velocità effettiva della rete e i tempi risposta.

• Identificai colli di bottiglia: misura la velocità effettiva e i tempi risposta per identificare i componenti specifici del tuo sistema che potrebbero diventare colli di bottiglia con l'aumento del carico di lavoro. Utilizza le funzionalità di analisi del mining dei processi come la rielaborazione e l'analisi delle cause principali per identificare i colli di bottiglia nel processo end-to-end.

• Visualizza idati: crea visualizzazioni, come grafici o diagrammi, per ottenere informazioni migliori su dati storici. Le visualizzazioni possono aiutarti a identificare modelli, tendenze e anomalie nei dati per darti una comprensione più chiara del comportamento del carico di lavoro. Utilizza gli strumenti per il mining dei processi per visualizzare i dati con una mappa dei processi, consentendo un'analisi dettagliata del processo.

Informazioni su un nuovo carico di lavoro

Informazioni su un nuovo carico di lavoro per la pianificazione delle capacità per prevenire i requisiti di risorse di una futura attività senza dati storici. Prevedere le esigenze future di un nuovo carico di lavoro senza dati storici può essere difficile. Questo processo garantisce l'allocazione efficiente delle risorse e l'allinemaneto delle allocazioni con obiettivi del carico di lavoro quando il carico di lavoro viene introdotto.

Prendi in considerazione le seguenti raccomandazioni:

• Ricercautente: condurre ricerche sugli utenti per comprendere come gli utenti gestiscono il carico di lavoro attuale può fornire informazioni preziose sulla potenziale domanda di un nuovo carico di lavoro. La ricerca può comportare interviste agli utenti, sondaggi o l'osservazione di un utente che esegue il carico di lavoro esistente.

• Giudizio degli esperti: il contributo di esperti in materia o professionisti con esperienza nel settore può aiutarti a stimare la domanda di un nuovo carico di lavoro. Le loro competenze e le informazion dettagliate possono fornire input preziosi per le previsioni.

• Progetti pilota o prototipi: progetti pilota o prototipi su piccola scala possono aiutarti a raccogliere dati e feedback in tempo reale. È quindi possibile utilizzare questi dati per informare il processo di pianificazione della capacità e modificare la domanda prevista.

• Origini dati esterne: le origini dati esterne come report di settore, studi di mercato o sondaggi tra i clienti possono fornire informazioni aggiuntive per stimare la domanda per un nuovo carico di lavoro. Queste origini possono offrire informazioni preziose sulle preferenze dei clienti, sulle tendenze del mercato e sui potenziali fattori trainanti della domanda.

Previsione della domanda

La previsione della domanda implica l'utilizzo dei dati del carico di lavoro per prevedere le esigenze future di un servizio o prodotto. È essenziale che la pianificazione della capacità garantisca un'allocazione efficiente delle risorse, anticipi i modelli di crescita e si prepari a potenziali aumenti della domanda. Quando prevedi la domanda futura, utilizzi i dati per avere un'idea delle esigenze future. Si applicano analisi statistiche, analisi delle tendenze o tecniche di modellazione predittiva ai dati necessari per prevedere la domanda futura. Questi metodi tengono conto di modelli storici o anticipati e li proiettano nel futuro per fornire stime della domanda prevista del carico di lavoro. Per prevedere la domanda, considera le strategie che seguono.

Considerare vari scenari

Nell'ambito della pianificazione delle prestazioni, è necessario pianificare i diversi scenari che potrebbero verificarsi. Questa pianificazione dovrebbe includere sia modelli di crescita prevedibili che picchi inaspettati della domanda. I modelli di utilizzo possono crescere o ridursi. Possono essere organici (più o meno utenti) o inorganici (un evento o un incidente di sicurezza). È necessario effettuare la pianificazione prima dei cambiamenti di utilizzo, nei momenti chiave:

• Progettazione (previsione)
• Picchi regolari (richiesta di accesso alle 8:00)
• Lancio (convalida della previsione)
• Modifica del modello aziendale
• Acquisizione o fusione
• Push di marketing
• Cambiamento stagionale
• Lancio di funzionalità
• Periodico

Utilizza tecniche di previsione

La previsione della domanda futura per un servizio o un prodotto implica l'utilizzo di tecniche come l'analisi statistica, l'analisi delle tendenze e la modellazione predittiva.

Ecco una panoramica di come è possibile utilizzare queste tecniche:

• Analisi statistica: i metodi statistici possono aiutare a scoprire modelli e relazioni all'interno di dati storici. È possibile utilizzare questi modelli per prevedere la domanda futura. È possibile utilizzare tecniche come l'analisi delle serie temporali, l'analisi di regressione e le medie mobili per identificare tendenze, stagionalità e altri modelli nei dati.

• Analisi delle tendenze: l'analisi delle tendenze implica l'esame di dati storici per identificare modelli coerenti ed estrapolare tali modelli nel futuro. Ad esempio, se la domanda di carico di lavoro è aumentata del 10% durante lo scorso anno, si potrebbe prevedere una continuazione di questa tendenza. Quando si analizzano i dati storici della domanda in un periodo di tempo, è possibile identificare le tendenze di crescita o di riduzione. Utilizzare queste tendenze come base per prevedere la domanda futura. L'analisi delle tendenze può anche identificare gli effetti di eventi occasionali che causano rapidi cambiamenti nel traffico (inorganici). Ad esempio, il rilascio di funzionalità potrebbe aumentare costantemente la domanda del 5%. Se hai quattro versioni principali all'anno, dovresti pianificare una crescita del 5% ogni volta.

• Modellazione predittiva: la modellazione predittiva è il processo di costruzione di modelli matematici che utilizzano dati storici e altre variabili rilevanti per fare previsioni sulla domanda futura. Puoi utilizzare tecniche come algoritmi di apprendimento automatico, reti neurali o strutture decisionali. Questi modelli possono tenere conto di molteplici fattori e variabili per fornire previsioni più accurate.

Allineare previsioni a obiettivi del carico di lavoro

L'allineamento delle previsioni agli obiettivi del carico di lavoro implica l'adeguamento dei modelli di capacità predittiva per garantire che soddisfino gli obiettivi e le richieste specifici di un determinato carico di lavoro. Questo allineamento garantisce che le risorse siano adeguatamente fornite, prevenendo sia il sottoutilizzo che potenziali sovraccarichi del carico di lavoro. Ad esempio, se intendi supportare un'integrazione con 1 milione di aggiornamenti ogni notte, ma i dati attuali mostrano velocità di aggiornamento lente, devi regolare il tuo sistema. È essenziale parlare con le parti interessate per comprendere i requisiti del carico di lavoro. Assicurati che i tuoi piani siano allineati alle promesse (SLA) dei tuoi provider di servizi. Questo allineamento garantisce che la tua capacità soddisfi la domanda prevista e aiuta a individuare le aree del sistema che potrebbero richiedere modifiche.

Determina i requisiti delle risorsae

Un carico di lavoro può avere molte risorse, quindi non esiste una metrica da osservare per determinare i requisiti delle risorse. È necessario misurare la capacità a livello di risorsa per ottenere risultati significativi. Stima la domanda prevista per le tue risorse in base a dati storici, tendenze di mercato e proiezioni aziendali. Considera il numero di transazioni, utenti simultanei o qualsiasi altro parametro rilevante.

In base alla domanda prevista, calcola le risorse necessarie per soddisfarla. Considera fattori quali la capacità delle richieste API, la larghezza di banda della rete, la capacità di archiviazione e il personale:

• Larghezza di banda della rete: valuta la larghezza di banda della rete necessaria per supportare il livello di traffico previsto. Devi includere le velocità di trasferimento dei dati sia in entrata che in uscita per garantire una comunicazione fluida ed efficiente tra server e client.

• Capacità di archiviazione: stima la quantità di dati che il carico di lavoro genera o elabora durante la domanda prevista. Considera fattori come le dimensioni del database, i requisiti di archiviazione dei file e qualsiasi altra esigenza di archiviazione dei dati specifica per la tua applicazione.

• Richieste API: valuta il consumo della tua richiesta API rispetto alla capacità disponibile e ai limiti di protezione del servizio. Considera fattori come il caricamento iniziale dei dati e i potenziali picchi di utilizzo.

• Personale: valuta le risorse umane necessarie per gestire e mantenere l'infrastruttura, gestire l'assistenza clienti, eseguire il sistema manutenzione e garantire operazioni regolari. Considera fattori come la distribuzione del carico di lavoro, il set di competenze e le competenze richieste.

Informazioni sui limiti delle risorse

Le risorse nel carico di lavoro presentano limitazioni in termini di prestazioni. Le limitazioni delle prestazioni si applicano alle funzionalità di ciascun servizio. È necessario comprendere i limiti delle risorse nel carico di lavoro e tenerne conto nelle decisioni di progettazione. Ad esempio, dovresti sapere se le limitazioni delle risorse richiedono di modificare l'approccio di progettazione o di modificare completamente le risorse.

È inoltre necessario determinare i limiti raggiungibili, il che implica l'identificazione delle soglie o dei limiti massimi di un carico di lavoro. Questi limiti si applicano in genere all'infrastruttura (calcolo, archiviazione, rete), all'applicazione (connessioni simultanee, tempi risposta, disponibilità) e al servizio (richieste al secondo). Quando la pianificazione della capacità identifica limiti raggiungibili, è necessario modificare il carico di lavoro prima che il limite crei un problema di prestazioni. Le linee di base delle prestazioni, il monitoraggio continuo e i test sono essenziali per convalidare i limiti e la soluzione.

Compromesso: l'erronea pianificazione della capacità può comportare un provisioning eccessivo o insufficiente delle risorse. Un provisioning eccessivo può portare a costi più elevati. Un provisioning insufficiente può comportare prestazioni scadenti. Potresti anche riscontrare un tasso più elevato di avvisi di falsi positivi che possono comportare una perdita di tempo nell'analisi di problemi di prestazioni che non esistono. Prova a trovare il giusto equilibrio.

Facilitazione di Power Platform

Raccolta di dati sulla capacità e previsione della domanda: Monitoraggio di Azure ti consente di raccogliere e analizzare i dati di telemetria dalle tue applicazioni e dell'infrastruttura. Supporta il monitoraggio di varie risorse di Azure, tra cui macchine virtuali, contenitori e account di archiviazione. Gli strumenti chiave includono Application Insights e Log Analytics. Configurando la raccolta dati e definendo parametri e log che desideri monitorare, puoi raccogliere dati preziosi sul carico di lavoro per l'analisi. Per il monitoraggio della rete, combinare Monitoraggio di Azure con Network Watcher di Azure, informazioni dettagliate sulla rete di Monitoraggio di Azure e Monitoraggio di Azure ExpressRoute.

Monitoraggio di Azure consente di analizzare dati storici e applicare tecniche di previsione per prevedere le tendenze future del carico di lavoro e i requisiti di capacità. Puoi generare previsioni che possono aiutarti nella pianificazione della capacità. Queste previsioni aiutano a stimare la capacità del server, la larghezza di banda della rete, la capacità di archiviazione e altre esigenze di risorse utilizzando i modelli di domanda previsti.

Determinazione dei requisiti delle risorse: poiché forniscono un'ampia gamma di configurazioni, gli strumenti e i servizi di Azure possono aiutarti a definire i requisiti tecnici. Puoi allineare i requisiti del carico di lavoro con le risorse di Azure disponibili, assicurandoti di avere seleizonato i componenti e le impostazioni appropriati per soddisfare le esigenze funzionali.

Comprendere i limiti delle risorse: Power Platform fornisce documentazione e risorse per aiutarti a comprendere i limiti delle prestazioni di ciascuno dei diversi servizi. Prendere in considerazione queste limitazioni può aiutarti a prendere decisioni di progettazione informate e a ottimizzare l'architettura del carico di lavoro per prestazioni e convenienza.

Esistono limiti di scalabilità all'interno della configurazione e dei servizi di cui dovresti essere a conoscenza. È possibile leggere la documentazione o eseguire test. Per altre informazioni, vedi:

• Limiti e allocazioni delle richieste Power Platform
• Limiti API di protezione del servizio
• Limiti per flussi automatizzati, pianificati e istantanei Power Automate

Utilizzo delle chiamate dati dalle app canvas: i flussi di chiamate dati dalle app canvas inviano dati a origini dati tabulari utilizzando connettori sul protocollo OData. OData richiede il flusso ai livelli di backend per contattare la destinazione origine dati e recuperare i dati per il client o eseguire il commit dei dati su origine dati. I connettori basati su azioni che abilitano le API funzionano allo stesso modo.

La comprensione del modo in cui le richieste OData e API viaggiano nelle app canvas possono aiutarti a ottimizzare le prestazioni delle tue app canvas e le origini dati di backend. Per ulteriori informazioni, vedi Flusso delle chiamate dei dati nelle app canvas.

Vedi anche

• Monitoraggio di Azure
• Application Insights
• Log Analytics
• Diagramma del mining dei processi e del mining delle attività in Power Automate

Elenco di controllo dell'efficienza prestazionale

Fai riferimento alla serie completa di elementi consigliati.