# PERF08-BP04 성능 개선의 영향 측정
성능 개선을 위해 변경이 수행된 경우 수집된 지표와 데이터를 평가합니다. 이 정보를 사용하여 성능 개선이 워크로드, 워크로드의 구성 요소 및 고객에게 미치는 영향을 확인합니다. 이 측정을 수행하면 트레이드-오프를 통한 성능 개선을 파악할 수 있으며 부정적인 부작용 발생 여부를 확인할 수 있습니다.
잘 설계된 시스템은 다양한 성능 관련 전략을 조합하여 활용합니다. 따라서 지정된 핫스팟이나 병목 현상을 가장 많이 개선할 수 있는 전략을 결정해야 합니다. 예를 들어 여러 관계형 데이터베이스 시스템에서 데이터를 샤딩하면 전반적인 처리량이 높아지는 동시에 트랜잭션이 계속 지원됩니다. 각 샤드 내에서 캐싱을 수행하면 로드를 줄일 수 있습니다.
**일반적인 안티 패턴:**
+ 관리형 서비스로 제공되는 기술을 수동으로 배포하고 관리합니다.
+ 여러 구성 요소를 사용하여 워크로드의 성능을 높일 수 있는 경우 네트워킹과 같은 하나의 구성 요소에만 집중합니다.
+ 고객의 피드백과 관점을 유일한 벤치마크로 삼습니다.
**이 모범 사례 수립의 이점:** 성능 전략을 구현할 때는 여러 서비스와 기능을 선택해야 합니다. 이렇게 하면 성능에 대한 워크로드 요구 사항을 충족할 수 있습니다.
**이 모범 사례가 수립되지 않을 경우 노출되는 위험의 수준:** 보통
## 구현 가이드
Well-Architected 시스템은 다양한 성능 관련 전략을 조합하여 활용합니다. 따라서 지정된 핫스팟이나 병목 현상을 가장 많이 개선할 수 있는 전략을 결정해야 합니다. 예를 들어 여러 관계형 데이터베이스 시스템에서 데이터를 샤딩하면 전반적인 처리량이 높아지는 동시에 트랜잭션이 계속 지원됩니다. 각 샤드 내에서 캐싱을 수행하면 로드를 줄일 수 있습니다.
## 리소스
**관련 문서:**
+ [Amazon Builders' Library](https://aws.amazon.com/builders-library)
+ [Amazon CloudWatch RUM](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/CloudWatch-RUM.html)
+ [Amazon CloudWatch Synthetics](https://docs.aws.amazon.com/AmazonCloudWatch/latest/monitoring/CloudWatch_Synthetics_Canaries.html)
+ [AWS에서의 분산 로드 테스트](https://docs.aws.amazon.com/solutions/latest/distributed-load-testing-on-aws/welcome.html)
**관련 동영상:**
+ [Amazon Builders’ Library 소개(DOP328)](https://www.youtube.com/watch?v=sKRdemSirDM)
+ [Amazon CloudWatch RUM을 통한 애플리케이션 최적화](https://www.youtube.com/watch?v=NMaeujY9A9Y)
+ [Amazon CloudWatch Synthetics 데모](https://www.youtube.com/watch?v=hF3NM9j-u7I)
**관련 예시:**
+ [Amazon CloudWatch Synthetics를 활용한 페이지 로드 시간 측정](https://github.com/aws-samples/amazon-cloudwatch-synthetics-page-performance)
+ [Amazon CloudWatch RUM 웹 클라이언트](https://github.com/aws-observability/aws-rum-web)
+ [AWS에서의 분산 로드 테스트](https://aws.amazon.com/solutions/implementations/distributed-load-testing-on-aws/)