# PERF05-BP02 Uso di soluzioni di monitoraggio per comprendere le aree in cui le prestazioni sono più critiche PERF05-BP02 Uso di soluzioni di monitoraggio per comprendere le aree in cui le prestazioni sono più critiche Comprendi e identifica le aree in cui l'aumento delle prestazioni del carico di lavoro determinerà un impatto positivo sull'efficienza o sull'esperienza del cliente. Ad esempio, un sito web che ha una grande quantità di interazione con i clienti può trarre vantaggio dall'utilizzo dei servizi edge per spostare la distribuzione di contenuti più vicino ai clienti. **Anti-pattern comuni:** + Si ritiene che i parametri di calcolo standard, ad esempio l'utilizzo della CPU o il carico della memoria, siano sufficienti per rilevare problemi di prestazioni. + Utilizzo solo dei parametri predefiniti registrati dal software di monitoraggio selezionato. + Revisione dei parametri solo quando c'è un problema. **Vantaggi dell'adozione di questa best practice:** l'individuazione delle aree critiche delle prestazioni consente ai proprietari del carico di lavoro di monitorare i KPI e dare priorità ai miglioramenti ad alto impatto. **Livello di rischio associato se questa best practice non fosse adottata:** elevato ## Guida all’implementazione Guida all'implementazione Configura il tracciamento end-to-end per identificare gli schemi di traffico, la latenza e le aree con prestazioni critiche. Monitora gli schemi di accesso ai dati per query lente o dati scarsamente frammentati e partizionati. Identifica le aree vincolate del carico di lavoro utilizzando test o monitoraggio del carico. Aumenta l'efficienza delle prestazioni esaminando l'architettura, gli schemi di traffico e gli schemi di accesso ai dati e identifica la latenza e i tempi di elaborazione. Identifica i potenziali colli di bottiglia che potrebbero influire sull'esperienza del cliente man mano che il carico di lavoro aumenta. Dopo aver identificato queste aree, individua quale soluzione puoi implementare per evitare tali problemi di prestazioni. ### Passaggi dell'implementazione Passaggi dell'implementazione + Configura il monitoraggio end-to-end per acquisire tutti i componenti e i parametri del carico di lavoro. Ecco alcuni esempi di soluzioni di monitoraggio su AWS. [\[See the AWS documentation website for more details\]](http://docs.aws.amazon.com/it_it/wellarchitected/latest/framework/perf_process_culture_use_monitoring_solutions.html) + Esegui i test per generare parametri, identificare schemi di traffico, colli di bottiglia e aree con prestazioni critiche. Ecco alcuni esempi di come eseguire i test: + Configura [i canary di CloudWatch Synthetic](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/CloudWatch_Synthetics_Canaries.html) per simulare le attività degli utenti basate sul browser in modo programmatico utilizzando espressioni della frequenza o processi CRON di Linux per generare parametri coerenti nel tempo. + Usa la soluzione [Test di carico distribuito di AWS](https://aws.amazon.com/solutions/implementations/distributed-load-testing-on-aws/) per generare picchi di traffico o testare il carico di lavoro al tasso di crescita previsto. + Valuta parametri e dati di telemetria per identificare le aree critiche delle prestazioni. Esamina queste aree con il tuo team per determinare il monitoraggio e le soluzioni per evitare i colli di bottiglia. + Sperimenta i miglioramenti delle prestazioni e valuta tali modifiche con i dati. Ad esempio, puoi utilizzare [CloudWatch Evidently](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/CloudWatch-Evidently.html) per testare nuovi miglioramenti e gli impatti in termini di prestazioni sul tuo carico di lavoro. ## Risorse Risorse **Documenti correlati:** + [ What's new in AWS Observability at re:Invent 2023 ](https://aws.amazon.com/blogs/mt/whats-new-in-aws-observability-at-reinvent-2023/) + [Amazon Builders' Library](https://aws.amazon.com/builders-library) + [Documentazione di X-Ray](https://docs.aws.amazon.com/xray/latest/devguide/aws-xray.html) + [Amazon CloudWatch RUM](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/CloudWatch-RUM.html) + [Amazon DevOps Guru](https://aws.amazon.com/devops-guru/) **Video correlati:** + [AWS re:Invent 2023 - [LAUNCH] Application monitoring for modern workloads ](https://www.youtube.com/watch?v=T2TovTLje8w) + [AWS re:Invent 2023 - Implementing application observability ](https://www.youtube.com/watch?v=IcTcwUSwIs4) + [AWS re:Invent 2023 - Building an effective observability strategy ](https://www.youtube.com/watch?v=7PQv9eYCJW8) + [AWS Summit SF 2022 - Full-stack observability and application monitoring with AWS](https://www.youtube.com/watch?v=or7uFFyHIX0) + [AWS re:Invent 2022 - AWS optimization: Actionable steps for immediate results ](https://www.youtube.com/watch?v=0ifvNf2Tx3w) + [AWS re:Invent 2022 - The Amazon Builders' Library: 25 years of Amazon operational excellence](https://www.youtube.com/watch?v=DSRhgBd_gtw) + [AWS re:Invent 2022 - How Amazon uses better metrics for improved website performance ](https://www.youtube.com/watch?v=_uaaCiyJCFA) + [Visual Monitoring of Applications with Amazon CloudWatch Synthetics](https://www.youtube.com/watch?v=_PCs-ucZz7E) **Esempi correlati:** + [Misurazione dei tempi di caricamento delle pagine con Amazon CloudWatch Synthetics](https://github.com/aws-samples/amazon-cloudwatch-synthetics-page-performance) + [Client Web Amazon CloudWatch RUM](https://github.com/aws-observability/aws-rum-web) + [SDK X-Ray per Python](https://github.com/aws/aws-xray-sdk-python) + [Test del carico distribuito su AWS](https://aws.amazon.com/solutions/implementations/distributed-load-testing-on-aws/)