IT 組織は、アプリケーション実行の不十分なために生じた不幸を回復しようと、企業収益を大量に費やしています。 私たちの最後の一人一人が、マシンやアプリケーションが遅い、あるいは死んでいることについて不平を言い、その後、実行時間の長いデータベースクエリの結果のためにしっかりとぶら下がっているコーヒーマシンで時間を過ごしたと確信しています。 どのように我々はそれを修正することができますか? ビジネス アプリケーションまたはフレームワークの大部分は、データを回復し、さらに近くのハード プレートまたはデータベース フレームワークにデータを構成することを目的としています。 平均的なマルチレベル設計を考えてみましょう。 クライアント レベル、ウェブ レベル、アプリケーション レベル、および情報レベルを次のように含めます。
データ・レベルはデータ・セットに表示され、基本的にはビジネス・データのストレージ/マネージャーとして実行されます。 一般に、エンドユーザー/クライアントが何らかのデータを要求したり、クライアントレベルでクエリを実行したりする場合、できるだけ早く反応を起たしたいと考えています。 とにかく、クライアントレベルは、顧客に適切なデータを取り戻すためにデータレベルと会話する必要があります。 これには、数マイクロ秒または数回のパラメータに依存する時間が数時間かかる場合があります。 このような延期に対して回答できる通常のパラメータには、次のものがあります。
- システムのアーキテクチャ
- アルゴリズム
- コードの複雑さ
- 最適化されていないデータベース クエリ
- ハードウェア (CPU、RAM)
- ユーザー数
- ネットワーク トラフィック
- データベースサイズ
データベースに関する一般的な問題
複雑さの増大
データベース市場が発展するに応じて、多くの組織が、ソリューションを評価して選択するのは難しいと考えています。 リレーショナル・データベース、列データ・セット、オブジェクト指向のデータベースがあります。 また、売り手の多くは、それぞれに独自のスピンを提供しています。
読み取り/書き込み速度が遅い
実行の減速は、スローダウンのアイドル状態が高いために発生する可能性があります。 DBAは、I/Oの問題領域を下に浸透させ、最も遅い領域が最も普及している場所を正確に把握し、その理由を理解するオプションを持つ必要があります。 この問題の傾向は、レコードのチューニング、バッファー プールのチェック、およびさまざまな手段が必要な場合があります。
スケーリングの問題
データベースをスケールアップしようとしても、実際には明確なアクティビティではありません。 たとえば、リレーショナル データベースは、通常、孤独なサーバー上で実行するように意図されており、スケーリングには、より複雑で強力なハードウェアが必要です。 レベルスケーリング(シャーディング)には、データベースを分離されたセグメントに分離することが含まれており、予測不能になり、問題を引き起こす可能性があります。 ここでも、データベースの特定のテーブルをスケール アップしていない場合に、垂直スケーリングと呼ばれる容量とメモリと同様に問題が発生する可能性があります。
スケーラビリティの制限
問題の真実は、すべての製品は、データベースサーバー(クラウドコンピューティング)を含む汎用性と資産の使用制限を持っています。 トランザクションの準備限界を心配する企業は、部品のインベントリング、データベース設計、そしてどんな場合でも、データベースフレームワークとハードウェア構成が汎用性に影響を与えることを認識しています。
データセキュリティ
データベースは、多くの組織のデータベースシステムのシュラウドな働き手であり、基本的なオープンデータとプライベートデータを格納しています。 最近、情報セキュリティに正当かつ顕著なスポットライトが当たっています。 このような場合、情報ブレークは組織に400万ドルの費用がかかり、ブランドの評判を失いました。
分散型データベース管理
分散型データベース管理には利点があるにもかかわらず、難しい状況も見られます。 データベースを配布する容量は何ですか。 最高の地方分権技術は何ですか? 正しいレベルの分散化は何ですか? データ セット全体に組み込まれた情報が不可侵になさらなかったことから、普及したデータベースの結果を計画し、対処する上での重要なテスト。
バーチャル マシンのセットアップが正しくありません
仮想マシンの使用率が高まる中、データベースは現在、データベースにすべてを提供し、仮想マシン管理を管理する際に問題を合理化する必要があります。 類似する機器に応じて、膨大な量のマシンはすべて一般的にエラーを排除するため、情報ベースの条件が効果的に設定されていない場合は、仮想マシンで重大な問題が発生する可能性があります。
バックアップと監視の欠如
データベースは、管理を伝達する組織全体の能力にとって基本的な機能であるため、1 つのデータベースがダウンした場合、重要な状況も少し低下する可能性があります。 データベースの構造は、インフラストラクチャの重要な部分をダウンさせる前に、問題を取得するために、強力でバックアップされ、継続的に観察する必要があります。
ロード テストによるデータベースの問題の特定
データ ベースの実行に関する問題が発生した時点では、正確な理由が迅速に明らかになってくる可能性は低くなります。 DBA (データベース管理者) は、エンド クライアントからのあいまいな問題を、問題が発生している理由を示す明示的な問題に解読する必要があります。 このプロセスは少し面倒で、特にロード テスト ソリューション (LoadViewなど)がなければ、DBA を支援する問題が見えなくなる可能性があります。
データベースのパフォーマンスを測定し、明示的なデータベースの問題を認識する能力は、おそらくパフォーマンスのテストと監視のための最も説得力のある理由です。 パフォーマンス テストを実施すると、DBA は現在の問題をすばやく明らかにすることができます。 負荷テストでは、問題の主な要因を手動で追いかけるのではなく、問題を修正するためにどのデータベース コンポーネントが実行中かを示すことができます。 また、 継続的な監視ソリューションと組み合わせると、DBA は実行制限を設定でき、一度検出されると、満たされない場合は直ちにアラートを送信できます。 さらに、DBA は、監視を特定の間隔で実行するように設定し、最終目標を設定して、すぐに必要な問題と、調査に時間を要する問題を区別できます。
一般的な状況を考えてみてください: アプリケーションが十分に迅速に応答していないことを説明する ウェブ 開発チームを通じて DBA に通知されます。 適切なソリューションを備えた DBA は、さまざまな監視デバイスを通じて確認し、エラーが発生した時期を検索できます。 DBA は、ダッシュボードを利用して、競合の原因となっているボトルネックを簡単に識別でき、問題を迅速に修復できます。 パフォーマンス データの履歴がない場合、稼働時間と機能性を調べるためのソリューションがない DBA は、どこから始めよいのかわからないので、このエラーが引き続きエンド ユーザーに影響を与えます。
CI/CD環境におけるテストの重要性
継続的インテグレーション/継続的デプロイメント (CI/CD) は、コードをコードコンテナーに統合する DevOps の基本戦略です。 コードが保存され、チーム メンバーの組み合わせが後で変更を行うシナリオを想像してみてください。 組織が ウェブ アプリケーションをハイブリッド アプリケーションに変更する場合、さまざまなシステムの変更を要求する多数の改善変更が行われます。 変化するニーズを維持できるテストの取り決めへの転換
CI/CDは、強力なツールによって拡張されると、変更を組み込む機会を減らし、統合中のエラーを最小限に抑え、より迅速なリリースを可能にします。 多くのデバイスが存在し、フリー、オープンソース、および商用から拡張されます。 これらはすべて、多様なテストタイプとイノベーションを支援することを目的としています。 経験、支出計画、必需品に応じて決定を決めることができます。 ソリューションの長所と短所 (たとえば、必要な同時フォームの数や、データベースのメンテナンスに必要な時間など) を引き続き検討します。
CI/CD ツールを使用した自動化テストをサポートする ウェブ テストまたはアプリケーション テストを探している機会が少なからず、LoadView はプラットフォームです。 LoadView では、内部の ウェブ サイト ページや ウェブ アプリケーションのテストを実行することもできます。
アプリケーションのパフォーマンスとボトルネック
パフォーマンス テストの本質的な目的は、パフォーマンスのボトルネックを検出することです。 その結果、これらのボトルネックは、ユーザー エクスペリエンスに悪影響を及ぼす可能性があります。 さらに、ソフトウェアが完全にフラットになる可能性もあります。 最もよく知られているボトルネックは、フレームワークで発生します。 これらは、中程度の反応時間、通常の負荷時間よりも長い、システムのダウンタイム、プログラムの中断、とりわけです。 ボトルネックは、本質的にシステムが混雑するポイントです。 アプリケーションは、最もパフォーマンスの低いコンポーネントと同じだけの優れたアプリケーションです。 ウェブ アプリケーションでは、ボトルネックは実行に正当な影響を及ぼし、さらに適応性も高まります。 この場合、組織がアプリケーション パフォーマンス管理 (APM) ソリューションを利用する必要が生じます。
結論: ロード テストでのデータベース パフォーマンスの問題の発見
ロード テストでは、実際のトラフィックを計画することが推奨され、これらのテストの結果を利用することで、データベース アプリケーションの信頼性と汎用性を向上させることができます。 さらに、一度記録されたテストを再利用し、アプリケーションの進歩に合わせて、より多くのハイライトや実験をカバーするために伸ばすことができます。 設計者に CI/CD パイプラインを導入したり装備したりすることで、現在の SDLC 技術 (アジャイル、かんばんなど) の迅速な要求を把握できます。 ロード テストを使用すると、アプリケーションが運用環境に移行する前に、フレームワーク、ウェブ サーバー、およびシステムの制限をテストできるため、トラフィックの増加に備えています。 そうでない場合は、運用環境でこれらの更新プログラムや修正を行うコストは法外な場合があります。
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