Essa pesquisa revelou \u00e0 Amazon o quanto cada segundo de espera pelos seus usu\u00e1rios custa para a empresa.<\/p>\n
O custo de 1 segundo a mais no tempo de exibi\u00e7\u00e3o da Amazon \u00e9 de US$ 1,6 Bilh\u00e3o, por ano. Ou seja, se por qualquer motivo algu\u00e9m levar mais de 3 segundos para ver o produto que procura na Amazon, essa pessoa n\u00e3o vai apenas comprar em outro lugar como pode nunca mais voltar para comprar algo na Amazon. O impacto negativo pode ser muito maior se essa pessoa divulgar a m\u00e1 experi\u00eancia em uma rede social.<\/p>\n
Mas o que \u00e9 a performance de uma aplica\u00e7\u00e3o?<\/h3>\n
Performance \u00e9 a capacidade de realizar tarefas ou trabalhos de modo eficaz e com o m\u00ednimo de desperd\u00edcio.
\nNo caso de aplica\u00e7\u00f5es, podemos dizer que \u00e9 atender a maior quantidade de requisi\u00e7\u00f5es simult\u00e2neas com baixo tempo de resposta e integridade nas informa\u00e7\u00f5es.<\/p>\n
Ao avaliar a performance de uma aplica\u00e7\u00e3o 3 informa\u00e7\u00f5es se destacam:<\/h4>\n\n- Tempo final de resposta;<\/li>\n
- N\u00famero de Requisi\u00e7\u00f5es;<\/li>\n
- Consist\u00eancia das informa\u00e7\u00f5es.<\/li>\n<\/ul>\n
Essas informa\u00e7\u00f5es devem ser coletadas em tempo de execu\u00e7\u00e3o, ou seja, enquanto a aplica\u00e7\u00e3o \u00e9 utilizada pelos clientes, no ambiente de Produ\u00e7\u00e3o e essa an\u00e1lise tem como resultado uma s\u00e9rie de m\u00e9tricas que dizem como \u00e9 o comportamento da aplica\u00e7\u00e3o em cen\u00e1rios diferentes, permitindo corrigir e at\u00e9 mesmo prever determinados gargalos.<\/p>\n
Para direcionar o que fazer com essas m\u00e9tricas foi criada uma metodologia chamada de Application Performance Management, ou APM.<\/p>\n
APM \u00e9 a arte de gerenciar a perfomance e disponibilidade de aplica\u00e7\u00f5es.<\/h5>\n
A APM distribui a an\u00e1lise das aplica\u00e7\u00f5es em 5 fases:<\/p>\n
![\"\"](\"https:\/\/blog.fcamara.com.br\/wp-content\/uploads\/2017\/09\/will-1.png\")
<\/p>\n
\n- Monitoria da experi\u00eancia final do usu\u00e1rio(ativa e passiva);<\/li>\n
- Arquitetura e modelagem da aplica\u00e7\u00e3o;<\/li>\n
- Mapeamento das transa\u00e7\u00f5es de neg\u00f3cio(definidas pelo usu\u00e1rio);<\/li>\n
- Monitoria dos componentes da aplica\u00e7\u00e3o(Profiler de tecnologia);<\/li>\n
- Relat\u00f3rios e an\u00e1lises.<\/li>\n<\/ul>\n
Esses passos tem como objetivo cobrir todas as \u00e1reas que envolvem uma aplica\u00e7\u00e3o, por exemplo:<\/p>\n
\n- O hardware onde essa aplica\u00e7\u00e3o \u00e9 executada;<\/li>\n
- As m\u00e1quinas virtuais\/containers\/web servers onde a aplica\u00e7\u00e3o \u00e9 hospedada;<\/li>\n
- O comportamento da aplica\u00e7\u00e3o em si;<\/li>\n
- As comunica\u00e7\u00f5es da aplica\u00e7\u00e3o e suas depend\u00eancias(servi\u00e7os externos ou databases, por exemplo).<\/li>\n<\/ul>\n
O princ\u00edpio da an\u00e1lise: conhecer o APDEX<\/h4>\n
O ponto de partida para a an\u00e1lise de uma aplica\u00e7\u00e3o \u00e9 o APDEX (Application Performance Index), um \u00edndice que quantifica a satisfa\u00e7\u00e3o dos usu\u00e1rios pelo tempo de resposta de uma aplica\u00e7\u00e3o.<\/p>\n
O APDEX vai de 0 \u00e0 1, sendo 0 uma aplica\u00e7\u00e3o com baixa performance e 1 uma performance excelente e \u00e9 calculado com base em vari\u00e1veis obtidas em runtime. Uma das vari\u00e1veis mais importantes nessa f\u00f3rmula \u00e9 o tempo de resposta estimado para o usu\u00e1rio final ou T (que no caso da Amazon \u00e9 de 2 segundos, no browser) e essa m\u00e9trica deve ser configurada por aplica\u00e7\u00e3o, de acordo com a expectativa dos usu\u00e1rios.<\/p>\n
Sendo assim a qualifica\u00e7\u00e3o das requisi\u00e7\u00f5es seguir\u00e1 o tempo definido como base, e ser\u00e1 apresentada da seguinte maneira:<\/p>\n
\n- Requisi\u00e7\u00f5es satisfat\u00f3rias: Transa\u00e7\u00f5es que respondem at\u00e9 T;<\/li>\n
- Requisi\u00e7\u00f5es toler\u00e1veis: Transa\u00e7\u00f5es que respondem em at\u00e9 4T(4*T, ou 8 segundos, no caso da Amazon);<\/li>\n
- Requisi\u00e7\u00f5es frustradas: Transa\u00e7\u00f5es que respondem acima de 4T ou retornam Exce\u00e7\u00e3o ao usu\u00e1rio final.<\/li>\n<\/ul>\n
![\"\"](\"https:\/\/blog.fcamara.com.br\/wp-content\/uploads\/2017\/09\/will2.png\")
<\/p>\n
Para exemplificar, vamos supor que na an\u00e1lise realizada pela Amazon durante um per\u00edodo de 3 horas a aplica\u00e7\u00e3o deles recebeu 1000 requests que foram atendidos da seguinte forma:<\/p>\n
\n- 800 requisi\u00e7\u00f5es responderam em menos de 2 segundos;<\/li>\n
- 140 requisi\u00e7\u00f5es responderam entre 2 e 8 segundos;<\/li>\n
- 60 requisi\u00e7\u00f5es responderam depois de 8 segundos ou n\u00e3o responderam.<\/li>\n<\/ul>\n
Sendo assim, o resultado desse calculo \u00e9 de 0,87 que \u00e9 considerado excelente quando falamos do APDEX.
\nEntretanto, ainda h\u00e1 uma s\u00e9rie de informa\u00e7\u00f5es que apenas a an\u00e1lise do tempo de resposta e quantidade de transa\u00e7\u00f5es executadas n\u00e3o apresentam, como por exemplo os motivos pela demora das outras 200 requisi\u00e7\u00f5es no intervalo analisado.<\/p>\n
Ferramentas de APM<\/h3>\n
O grande trunfo para usar APM e ter seu fluxo inteiramente coberto, \u00e9 combinar o processo com uma boa ferramenta, que al\u00e9m de facilitar a an\u00e1lise e implementa\u00e7\u00e3o das melhorias de performance, apresenta de maneira concisa os dados obtidos.<\/p>\n
A escolha da ferramenta ideal para seu neg\u00f3cio depende de alguns fatores, como por exemplo a tecnologia da aplica\u00e7\u00e3o \u00e0 ser monitorada e o modelo de infraestrutura utilizado. Ap\u00f3s a escolha da ferramenta \u00e9 importante levar em considera\u00e7\u00e3o os dados que ser\u00e3o analisados, j\u00e1 que grande parte das ferramentas permite configurar alertas e pequenas a\u00e7\u00f5es para instabilidades ou altera\u00e7\u00f5es no ambiente monitorado.<\/p>\n
As ferramentas com maior ades\u00e3o de mercado, s\u00e3o:<\/p>\n
\n- NewRelic;<\/li>\n
- AppDynamics;<\/li>\n
- Dynatrace.<\/li>\n<\/ul>\n
Os pontos fortes dessas ferramentas s\u00e3o suas an\u00e1lises baseadas na experi\u00eancia do usu\u00e1rio e alto n\u00famero de indicadores para os eventos apresentados.<\/p>\n
APM na pr\u00e1tica<\/h3>\n
Essas informa\u00e7\u00f5es devem ser coletadas em tempo de execu\u00e7\u00e3o, ou seja, enquanto a aplica\u00e7\u00e3o \u00e9 utilizada pelos clientes, no ambiente de Produ\u00e7\u00e3o e essa an\u00e1lise tem como resultado uma s\u00e9rie de m\u00e9tricas que dizem como \u00e9 o comportamento da aplica\u00e7\u00e3o em cen\u00e1rios diferentes, permitindo corrigir e at\u00e9 mesmo prever determinados gargalos.<\/p>\n
Para direcionar o que fazer com essas m\u00e9tricas foi criada uma metodologia chamada de Application Performance Management, ou APM.<\/p>\n
APM \u00e9 a arte de gerenciar a perfomance e disponibilidade de aplica\u00e7\u00f5es.<\/h5>\n
A APM distribui a an\u00e1lise das aplica\u00e7\u00f5es em 5 fases:<\/p>\n
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- Monitoria da experi\u00eancia final do usu\u00e1rio(ativa e passiva);<\/li>\n
- Arquitetura e modelagem da aplica\u00e7\u00e3o;<\/li>\n
- Mapeamento das transa\u00e7\u00f5es de neg\u00f3cio(definidas pelo usu\u00e1rio);<\/li>\n
- Monitoria dos componentes da aplica\u00e7\u00e3o(Profiler de tecnologia);<\/li>\n
- Relat\u00f3rios e an\u00e1lises.<\/li>\n<\/ul>\n
Esses passos tem como objetivo cobrir todas as \u00e1reas que envolvem uma aplica\u00e7\u00e3o, por exemplo:<\/p>\n
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- O hardware onde essa aplica\u00e7\u00e3o \u00e9 executada;<\/li>\n
- As m\u00e1quinas virtuais\/containers\/web servers onde a aplica\u00e7\u00e3o \u00e9 hospedada;<\/li>\n
- O comportamento da aplica\u00e7\u00e3o em si;<\/li>\n
- As comunica\u00e7\u00f5es da aplica\u00e7\u00e3o e suas depend\u00eancias(servi\u00e7os externos ou databases, por exemplo).<\/li>\n<\/ul>\n
O princ\u00edpio da an\u00e1lise: conhecer o APDEX<\/h4>\n
O ponto de partida para a an\u00e1lise de uma aplica\u00e7\u00e3o \u00e9 o APDEX (Application Performance Index), um \u00edndice que quantifica a satisfa\u00e7\u00e3o dos usu\u00e1rios pelo tempo de resposta de uma aplica\u00e7\u00e3o.<\/p>\n
O APDEX vai de 0 \u00e0 1, sendo 0 uma aplica\u00e7\u00e3o com baixa performance e 1 uma performance excelente e \u00e9 calculado com base em vari\u00e1veis obtidas em runtime. Uma das vari\u00e1veis mais importantes nessa f\u00f3rmula \u00e9 o tempo de resposta estimado para o usu\u00e1rio final ou T (que no caso da Amazon \u00e9 de 2 segundos, no browser) e essa m\u00e9trica deve ser configurada por aplica\u00e7\u00e3o, de acordo com a expectativa dos usu\u00e1rios.<\/p>\n
Sendo assim a qualifica\u00e7\u00e3o das requisi\u00e7\u00f5es seguir\u00e1 o tempo definido como base, e ser\u00e1 apresentada da seguinte maneira:<\/p>\n
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- Requisi\u00e7\u00f5es satisfat\u00f3rias: Transa\u00e7\u00f5es que respondem at\u00e9 T;<\/li>\n
- Requisi\u00e7\u00f5es toler\u00e1veis: Transa\u00e7\u00f5es que respondem em at\u00e9 4T(4*T, ou 8 segundos, no caso da Amazon);<\/li>\n
- Requisi\u00e7\u00f5es frustradas: Transa\u00e7\u00f5es que respondem acima de 4T ou retornam Exce\u00e7\u00e3o ao usu\u00e1rio final.<\/li>\n<\/ul>\n<\/p>\n
Para exemplificar, vamos supor que na an\u00e1lise realizada pela Amazon durante um per\u00edodo de 3 horas a aplica\u00e7\u00e3o deles recebeu 1000 requests que foram atendidos da seguinte forma:<\/p>\n
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- 800 requisi\u00e7\u00f5es responderam em menos de 2 segundos;<\/li>\n
- 140 requisi\u00e7\u00f5es responderam entre 2 e 8 segundos;<\/li>\n
- 60 requisi\u00e7\u00f5es responderam depois de 8 segundos ou n\u00e3o responderam.<\/li>\n<\/ul>\n
Sendo assim, o resultado desse calculo \u00e9 de 0,87 que \u00e9 considerado excelente quando falamos do APDEX.
\nEntretanto, ainda h\u00e1 uma s\u00e9rie de informa\u00e7\u00f5es que apenas a an\u00e1lise do tempo de resposta e quantidade de transa\u00e7\u00f5es executadas n\u00e3o apresentam, como por exemplo os motivos pela demora das outras 200 requisi\u00e7\u00f5es no intervalo analisado.<\/p>\nFerramentas de APM<\/h3>\n
O grande trunfo para usar APM e ter seu fluxo inteiramente coberto, \u00e9 combinar o processo com uma boa ferramenta, que al\u00e9m de facilitar a an\u00e1lise e implementa\u00e7\u00e3o das melhorias de performance, apresenta de maneira concisa os dados obtidos.<\/p>\n
A escolha da ferramenta ideal para seu neg\u00f3cio depende de alguns fatores, como por exemplo a tecnologia da aplica\u00e7\u00e3o \u00e0 ser monitorada e o modelo de infraestrutura utilizado. Ap\u00f3s a escolha da ferramenta \u00e9 importante levar em considera\u00e7\u00e3o os dados que ser\u00e3o analisados, j\u00e1 que grande parte das ferramentas permite configurar alertas e pequenas a\u00e7\u00f5es para instabilidades ou altera\u00e7\u00f5es no ambiente monitorado.<\/p>\n
As ferramentas com maior ades\u00e3o de mercado, s\u00e3o:<\/p>\n
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- NewRelic;<\/li>\n
- AppDynamics;<\/li>\n
- Dynatrace.<\/li>\n<\/ul>\n
Os pontos fortes dessas ferramentas s\u00e3o suas an\u00e1lises baseadas na experi\u00eancia do usu\u00e1rio e alto n\u00famero de indicadores para os eventos apresentados.<\/p>\n
APM na pr\u00e1tica<\/h3>\n