Выделение потенциальных узких мест в информационной системе

Если заказчик заявит, что производительность системы не имеет никакого значения, примите это замечание с юмором. Это означает лишь то, что время ответа системы на запрос не является критическим. Попробуйте спросить, приемлемо ли время ответа системы, равное одному часу или одному дню. Вряд ли ответ на этот вопрос будет положительным.

Производительность важна для любой информационной системы. Узким местом называют момент падения производительности системы. Конкретный ответ на вопрос, где узкие места данной системы, может дать лишь специальное направленное тестирование. Но это не означает, что оценка потенциальных узких мест невозможна. Одним из хороших методов является график нагрузки на систему в течение дня, недели, месяца и т.п. Можно построить диаграмму, на которой будет отражено время работы тех или иных бизнес-процессов, а также требуемое для данного бизнес-процесса время ответа системы. Такие диаграммы помогают выявить момент, когда нагрузка будет наиболее интенсивной. Количество пользователей, одновременно работающих с тем или иным компонентом, отражается на диаграмме посредством весового коэффициента.

Рисунок 1 Пример диаграммы активности системы

В приведенном примере явно видны 3 пика активности системы, максимальный из которых приходится на 11 часов. В такие диаграммы следует также добавлять вес, отражающий сложность бизнес-процесса, например, в данном примере самый высокий весовой коэффициент будут иметь отчеты. Оценка весов определяется особенностями каждого конкретного бизнеса - где-то она может быть высокой, где-то низкой.

Ответ на вопрос, насколько потенциальные узкие места являются реальными, может дать только тестирование. Здесь оправданно применение специальных средств моделирования сценариев приложений. Следует отметить, что оценка точности детектирования узкого места в системе очень зависит от объема обрабатываемых данных. Следует уделить внимание генерации тестовых данных и проверке узких мест уже на этих данных. Часто информационная система не сразу выходит на проектную мощность, как правило, она работает некоторое время в режиме первоначального накопления информации, которое может продолжаться и несколько дней, и несколько месяцев. Как правило, предполагаемый порог объема обрабатываемых данных известен на этапе анализа, но реальный объем физических данных можно точно оценить только на этапе проектирования. Если сгенерировать предполагаемый объем тестовых данных нельзя (не хватает мощности техники или есть иные причины), то тесты проводят на меньшем объеме данных и пытаются построить оценки поведения системы на реальном объеме данных.

Более точно узкие места системы оцениваются на этапе разработки. Здесь уже есть реализованные компоненты системы. Средства автоматизации тестирования позволяют отследить операции, которые выполняет то или иное приложение, автоматически сгенерировать сценарий запуска имитаторов работы реальных приложений и построить оценки узких мест системы.

Дата добавления: 2014-01-11