Земельное право

Показатель потери времени из за блокеров на задачу

Показатель потери времени из за блокеров на задачу

Группа 2 — Качество разрабатываемого продукта


Данная группа метрик позволяет оценить и сравнить от релиза к релизу как качество ПО, так и качество самой разработки. 1. Плотность дефектов «Количество дефектов в отдельном модуле» / «Общее количество дефектов в ПО» Рассчитывается как доля дефектов от общего их числа, приходящихся на отдельный модуль в рамках итерации или релиза. Назначение метрики: подсветить, какая часть ПО является наиболее проблемной. Эта информация поможет при оценке и планировании работ с данным модулем, а также при анализе рисков.

  1. Данная метрика поможет обратить наше внимание на проблемный модуль\систему\функциональность, где доля дефектов выше среднего.

2.

Коэффициент регрессии «Количество дефектов в старом функционале» / «Общее количество дефектов, включая новый функционал» Назначение метрики: показать, на что уходят усилия команды — занимается ли она больше разработкой и отладкой новых фич или основную часть времени тратит на исправления в уже существующих частях ПО.

  1. Например, если коэффициент регрессии больше 0,5, это значит, что больше половины времени мы тратим на восстановление ранее работавших функций ПО. Такую ситуацию требуется исправлять.

3.

Коэффициент повторно открытых дефектов «Количество повторно обнаруженных дефектов» / «Общее количество ошибок, включая ранее исправленные и новые» Назначение метрики: дать оценку качеству разработки и исправления дефектов, а также сложности продукта или отдельного модуля.

  1. При этом, если значение больше 0,2-0,3, это может говорить либо о технической сложности модуля, либо о проблемах в архитектуре, либо о некачественном исправлении ошибок.
  2. Чем ближе значение коэффициента к 0, тем меньше повторяются старые ошибки.

Методы расчета VaR

Рассмотрим наиболее часто применяемые методы вычисления VaR, а так же их преимущества и недостатки. Историческое моделирование При историческом моделировании мы берем уже известные из прошлых измерений значения финансовых колебаний для портфеля.

К примеру, у нас есть поведение портфеля на протяжении предыдущих 200 дней, на основе которых мы решаем вычислить VaR.

Предположим, что на следующий день финансовый портфель будет вести себя также, как в один из предыдущих дней. Таким образом, мы получим 200 исходов на следующий день.

Далее, мы допускаем, что случайная величина распределена по нормальному закону, основываясь на этом факте, мы понимаем, что VaR — это один из перцентилей нормального распределения. В зависимости от того, какой уровень допустимого риска мы взяли, выбираем соответствующий перцентиль и, как следствие, получаем интересующие нас значение.

В зависимости от того, какой уровень допустимого риска мы взяли, выбираем соответствующий перцентиль и, как следствие, получаем интересующие нас значение. Недостатком этого метода является невозможность построения предсказаний по портфелям, о которых у нас нет сведений.

Также может возникнуть проблема, в случае, если составляющие портфеля существенно изменятся за короткий промежуток времени. Хороший пример вычислений можно найти по следующей .

Метод ведущих компонент Для каждого финансового портфеля можно вычислить набор характеристик, помогающих оценить потенциал активов.

Эти характеристики называются ведущими компонентами и, обычно, представляют собой набор частных производных от цены портфеля. Для вычисления стоимости портфеля обычно используется модель , о которой я постараюсь рассказать в следующий раз.

В двух словах, модель представляет собой зависимость оценки европейского опциона от времени и от его текущей стоимости.

Основываясь на поведении модели мы можем оценить потенциал опциона, анализируя функцию классическими методами математического анализа (выпуклость/вогнутость, промежутки возрастания/убывания и т.д.).

Базируясь на данных анализа, VaR рассчитываются для каждой из компонент и результирующее значение строиться, как комбинация (обычно взвешенная сумма) каждой из оценок.

Метод Монте-Карло во многом похож на метод исторического моделирования, разница в том, что вычисление производится не на основе реальных данных, а на случайно сгенерированных значениях.

Преимуществом такого метода является возможность рассмотрения, как большого числа ситуаций, так и эмулирование поведения рынка в экстремальных условиях. Явным недостатком являются большие вычислительные ресурсы, требуемые для реализации такого подхода.

При работе с этой методикой обычно используются NoSQL хранилища и распределенные вычисления на базе MapReduce.

Хороший пример использования Hadoop для вычисления VaR можно найти по . Естественно, это не единственные методики вычисления VaR.

Существуют как простые линейные и квадратичные модели предсказания цены, так и достаточно сложный метод вариаций-ковариаций, о которых я не рассказал, но интересующиеся смогут найти описание методик в нижеприведенных книгах.

1. – бет

Рука, которая изначально имеет очень хороший потенциал для полублефа, поскольку иногда закроются раннер раннер варианты, стрейт или флеш. При этом любая из закрывшихся потенциальных комбинаций будет очень хорошо стоять против диапазона оппонента, с которым он сможет проколлировать три улицы. В случае, если оппонент выкинет на котнбет флопа, то он практически всегда это сделает с худшей рукой, поскольку в диапазоне колла практически нет хендов худших, чем 6 хай.

Также эта рука очень легко играется на тёрне, в случае колла оппонента. Любая четвёрка, восьмёрка или трефа даёт возможность для продолжения атаки, а любой бланк позволяет спокойно чекнуть вдогон.

Ещё одна причина ставить на этой руке осознанность блефа.

На ривере мы получим строго полярные варианты: либо сильный хенд, либо чистый блеф. Розыгрыш обоих не представляет проблемы в позиции.

Об измерениях

Поскольку с метриками определились, стоит выбрать метод измерения и инструмент. Задержка Известный инструмент, поставляемый в большинстве операционных систем — утилита ping (ICMP Echo-Request).

Многие ее используют по нескольку раз на дню для проверки доступности узлов, адресов, и т.п.

Предназначена как раз для измерения RTT (Round Trip Time). Отправитель формирует запрос и посылает получателю, получатель формирует ответ и посылает отправителю, отправитель замеряя время между запросом и ответом вычисляет время задержки.

Все понятно и просто, изобретать ничего не нужно.

Есть некоторые вопросы точности и они рассмотрены в следующем разделе. Но что, если нам надо измерить задержку только в одном направлении? Здесь все сложнее. Дело в том, что помимо просто оценки задержки пригодится синхронизировать время на узле отправителе и узле-получателе.

Для этого придуман протокол PTP (Precision Time Protocol, IEEE 1588). Чем он лучше NTP описывать не буду, т.к. все уже расписано здесь, скажу лишь то, что он позволяет синхронизировать время с точностью до наносекунд.

В итоге все сводится к ping-like тестированию: отправитель формирует пакет с временной меткой, пакет идет по сети, доходит до получателя, получатель вычисляет разницу между временем в пакете и своим собственным, если время синхронизировано, то вычисляется корректная задержка, если же нет, то измерение ошибочно. Если накапливать информацию об измерениях, то на основании исторических данных о задержке можно без труда построить график и вычислить джиттер и вариацию задержки — показатель важный в сетях VoIP и IPTV.

Важность его связана, прежде всего, с работой энкодера и декодера. При “плавающей” задержке и адаптивном буфере кодека повышается вероятность не успеть восстановить информацию, появляется “звон” в голосе (VoIP) или “перемешивание” кадра (IPTV).

Потери фреймов Проводя измерения задержки, если ответный пакет не был получен, то предполагается, что пакет был потерян. Так поступает ping. Вроде тоже все просто, но это только на первый взгляд. Как написано выше, в случае с ping отправитель формирует один пакет и отправляет его, а получатель формирует свой собственный о отправляет его в ответ.

Как написано выше, в случае с ping отправитель формирует один пакет и отправляет его, а получатель формирует свой собственный о отправляет его в ответ.

Т.е. имеем два пакета. В случае потери какой из них потерялся?

Это может быть не важно (хотя тоже сомнительно), если у нас прямой маршрут пакетов соответствует обратному, а если это не так?

Если это не так, то очень важно понять в каком плече сети проблема.

Например, если пакет дошел до получателя, то прямой путь нормально функционирует, если же нет, то стоит начать с диагностики этого участка, а вот если пакет дошел, но не вернулся, то точно не стоит тратить время на траблшутинг исправного прямого сегмента. Помочь в идентификации могла бы порядковая метка, встраиваемая в тестовый пакет.

Если на обоих концах стоят однотипные измерители, то каждый из них в любой момент времени знает количество отправленных и полученных им пакетов. Какие именно из пакетов не дошли до получателя можно получить сравнением списка отправленных и полученных пакетов. Минимальный MTU Измерение этой характеристики не то чтобы сложно, скорее оно скучно и рутинно.

Для определения минимального размера MTU (Maximum transmission unit) следует лишь запускать тест (тот же ping) с различными значениями размеров кадра и установленным битом DF (Don’t Fragmentate), что приведет к непрохождению пакетов с размером кадра больше допустимого, ввиду запрета фрагментации. Например, так не проходит: $ ping -s 1500 -Mdo 8.8.8.8 PING 8.8.8.8 (8.8.8.8) 1500(1528) bytes of data. ping: local error: Message too long, mtu=1500 ping: local error: Message too long, mtu=1500 ^C — 8.8.8.8 ping statistics — 2 packets transmitted, 0 received, +2 errors, 100% packet loss, time 1006ms А так уже проходит: $ ping -s 1400 -Mdo 8.8.8.8 PING 8.8.8.8 (8.8.8.8) 1400(1428) bytes of data.

1408 bytes from 8.8.8.8: icmp_seq=1 ttl=48 time=77.3 ms 1408 bytes from 8.8.8.8: icmp_seq=2 ttl=48 time=76.8 ms 1408 bytes from 8.8.8.8: icmp_seq=3 ttl=48 time=77.1 ms ^C — 8.8.8.8 ping statistics — 3 packets transmitted, 3 received, 0% packet loss, time 2002ms rtt min/avg/max/mdev = 76.839/77.133/77.396/0.393 ms Не часто используемая метрика с коммерческой точки зрения, но актуальная в некоторых случаях. Опять же, стоит отметить, что при асимметричном пути следования пакетов, возможен различный MTU в разных направлениях. Пропускная способность Наверняка многим известен факт, что количество переданной полезной информации в единицу времени зависит от размера фрейма.

Связано это с тем, что фрейм содержит довольно много служебной информации — заголовков, размер которых не меняется при изменении размера фрейма, а изменяется поле “полезной” части (payload).

Это значит, что несмотря на то, что даже если мы передаем данные на скорости линка, количество полезной информации переданной за тот же период времени может сильно варьироваться.

Поэтому несмотря на то, что существуют утилиты для измерения пропускной способности канала (например iperf), часто невозможно получить достоверные данные о пропускной способности сети.

Все дело в том, что iperf анализирует данные о трафике на основе подсчета той самой «полезной» части, окруженной заголовками протокола (как правило UDP, но возможен и TCP), следовательно нагрузка на сеть (L1,L2) не соответствует подсчитанной (L4). При использовании аппаратных измерителей скорость генерации трафика устанавливается в величинах L1, т.к. иначе было бы не очевидно для пользователя почему при измерении размера кадра меняется и нагрузка, это не так заметно, при задании ее в %% от пропускной способности, но очень бросается в глаза при указании в единицах скорости (Mbps, Gbps).

В результатах теста, как правило, указывается скорость для каждого уровня (L1,L2,L3,L4). Например, так (можно переключать L2, L3 в выводе): Пропускная способность в кадрах в секнду Если говорить о сети или системе связи как о комплексе линий связи и активного оборудования, обеспечивающего нормальное функционирование, то эффективность работы такой системы зависит от каждого составляющего ее звена.

Линии связи должны обеспечивать работу на заявленных скоростях (линейная скорость), а активное оборудование должно успевать обрабатывать всю поступающую информацию.

У всех производителей оборудования заявляется параметр PPS (packets per second), прямо указывающий сколько пакетов способно «переварить» оборудование. Ранее этот параметр был очень важен, поскольку подавляющее число техники просто не могло обработать огромное количество “мелких” пакетов, сейчас же все больше производители заявляют о wirespeed.
Ранее этот параметр был очень важен, поскольку подавляющее число техники просто не могло обработать огромное количество “мелких” пакетов, сейчас же все больше производители заявляют о wirespeed.

Например, если передаются малые пакеты, то времени на обработку тратится, как правило, столько же, сколько и на большие. Поскольку содержимое пакета оборудованию не интересно, но важна информация из заголовков — от кого пришло и кому передать. Сейчас все большее распространение в коммутирующем оборудовании получают ASIC (application-specific integrated circuit) — специально спроектированные для конкретных целей микросхемы, обладающие очень высокой производительностью, в то время как раньше довольно часто использовались FPGA (field-programmable gate array) — подробнее об их применении можно прочитать у моих коллег и послушать .

Бёрстность Стоит отметить, что ряд производителей экономит на компонентах и использует малые буферы для пакетов. Например заявлена работа на скорости линка (wirespeed), а по факту происходят потери пакетов, связанные с тем, что буфер порта не может вместить в себя больше данных.

Т.е. процессор еще не обработал скопившуюся очередь пакетов, а новые продолжают идти. Часто такое поведение может наблюдаться на различных фильтрах или конвертерах интерфейсов.

Например предполагается, что фильтр принимает 1Gbps поток и направляет результаты обработки в 100Mbps интерфейс, если известно, что отфильтрованный трафик заведомо меньше 100Mbps. Но в реальной жизни случается так, что в какой-то момент времени может возникнуть «всплеск» трафика более 100Mbps и в этой ситуации пакеты выстраиваются в очередь. Если величина буфера достаточна, то все они уйдут в сеть без потерь, если же нет, то просто потеряются.

Рекомендуем прочесть:  Срок действия сертификата эцп

Чем больше буфер, тем дольше может быть выдержана избыточная нагрузка.

1. Эффективность тестов и тестовых наборов

Назначение метрики: показать как много ошибок в среднем позволяют обнаружить наши кейсы.

Эта метрика отражает качество тест дизайна и помогает следить за тенденцией его изменения.

  1. Данный показатель «убойности» тестов позволяет мониторить эффективность каждого из наборов, как она меняется с течением времени и дополнять их «свежими» тестами.
  2. Лучше всего рассчитывать данную метрику для всех наборов тестов: для отдельных групп функциональных проверок, регрессионного набора, Smoke тестирования и т.д.

8. OFFTIME

С помощью OFFTIME вы сможете отслеживать статистику вашей активности, чтобы найти приложения, которые отнимают больше всего времени, и заблокировать их.

Также можно отключить уведомления, СМС и звонки. Если вы не хотите пропустить важное сообщение или телефонный звонок — добавьте контакт в исключение. То же самое можно сделать и с приложениями, которые нужны вам для работы или учёбы.

QR-Code Разработчик: Цена: Бесплатно QR-Code Разработчик: Цена: 29 рублей

Сервисные метрики

Большинство облачных приложений и сервисов Azure зависят от одного или нескольких внешних сервисов, выполняющих функции хранения, кэширования и обмена сообщениями.

Производительность этих сервисов может оказать значительное влияние на систему, поэтому очень важно отслежить их работу.

Общий вопрос, рассматриваемый в этом разделе, связан с внешним давлением (backend pressure). Это явление, которое происходит, когда приложение отправляет внешним сервисам объем работы, который они не могут выполнить. Это может привести к увеличению латентности и снижению пропускной способности приложения.

Кроме того, временами подключения к внешим сервисам могут обрываться или же сервисы могут выбрасывать исключения. Как собирать? Портал Azure предоставляет информацию по различных сервисам Azure (Storage, SQL DB, Service Bus и т.п.).

Зачастую данная информация оказывается более подробной собираемой сторонними APM.

Зависимые сервисы могут также предоставлять свои собственные метрики уровня приложения.

Данные метрики часто бывают полезными для определения доступности или приближения к лимиту пропускной способности. Примеры включают в себя информацию об использовании соединений, возникновении исключений проверки подлинности для служб безопасности, приближении к ограниченям квоты хранилища. Эти исключения очень важны в контексте распределенных систем, потому что могут указывать на наличие высокого внешнего давления или ошибок сервисов.

Эти исключения очень важны в контексте распределенных систем, потому что могут указывать на наличие высокого внешнего давления или ошибок сервисов. Что искать? Все внешние службы, участвующие в выполнении бизнес-операций, следует контролировать на предмет сбоев и нарушений SLA.

По возможности следует также перехватывать детали исключений. Ниже кратко описан мониторинг некоторых часто- используемых сервисов Azure.

Обратите внимание, что описана будет только часть из наиболее важнейших показателей, т.к.

охватить их все не представляется возможным. Латентность Azure Storage Многие приложения для хранения данных в табличном и блоб представлениях используют Azure Storage. Например, диски для виртуальных машин создаются в блоб-хранилище. Cквозной (end-to-end) мониторинг задержки операций Azure Storage может дать вам понимание, почему приложение работает медленно.
Cквозной (end-to-end) мониторинг задержки операций Azure Storage может дать вам понимание, почему приложение работает медленно.

Портал Azure предоставлят диагностику Azure Storage, которая включает сквозную задержку запросов к хранилищу и среднюю задержку сервера блоб-объектов.

Сквозная задержка измеряется на стороне клиента и влючает различные сетевые задержки, в то время как серверная измеряется только на стороне сервера.

Метрики латентности на портале Azure Объем трафика и троттлинг в Azure Storage Вы должны анализировать размер и скорость обработки запросов хранилищем.

Azure Storage масштабируется и имеет целевые показатели производительности.

Данные показатели основаны на типе хранилища (Premium имеет более высокие показатели производительности). Если ваше приложение достигнет предельного значения целевого показателя вашего типа хранилища, то производительность будет автоматически снижена.

Важно понимать, что лимиты базируются на определенном размере запросов, а размеры запросов вашего приложения могут быть различными.

Вы можете просматривать объем входящих и исходящих данных в хранилище с помощью портала Azure. Кроме этого, вы можете контролировать число происходящих ошибок автоматического регулирования.

Частое регулирование указывает на необходимость оптимизации вашего приложения либо перехода на более мощный тип хранилища.

Входящие и исходящий трафик в хранилище, а также ошибки на портале Azure Ошибки подключения к Azure SQL Частые сбои подключений к таким сервисам, как Azure SQL Database, могут означать, что сама база по какой-то причине недоступна или количество доступных подключений исчерпано. Вы можете просматривать состоянии базы данных в портале Azure как показано ниже.

Доступность базы данных на портале Azure Azure SQL Database контролируется Microsoft. Microsoft же обеспечивает SLA, гарантирующий доступность БД на уровне 99.9%. Следовательно, наиболее вероятной причиной сбоя соединений (за исключением использования неправильных строчек подключений) является отсутствие доступных ресурсов для подключения.

Ресурсы подключений могут истощаться, если экземпляр приложения делает слишком много одновременных подключений или наоборот, если число экземпляров превышает число соединений, которое поддерживает ваша БД или приложение (например, размер пула соединения слишком маленький).

Вы можете отслеживать количество ошибок подключений с помощью APM, которая контролирует взаимодействие между вашим приложением и базой данных. Пример ниже показывает отчет New Relic по ряду ошибок соединений и связанных с ними исключений. В этом случае приложение использует слишком много соединений из пула, в результате чего некоторые последующие запросы падают в тайм-ауте.

Ошибки подключения к базе данных в New Relic Регулирование подключений может осуществиться и на уровне базы данных, если скорость поступающих запросов существенно возрастет. Это механизм безопасности для предотвращения серверных сбоев. Регулирование подключений может быть вызвано большим объемом запросов, каждый из которых требует значительных ресурсов процессора (например, с участием сложных запросов, хранимых процедур или триггеров).

Вы можете контролировать частоту регулирования на портале Azure.

Azure SQL Database DTU Выделение ресурсов для экземпляров AZURE SQL database измеряется в Database Throughput Units, или DTU. DTU является метрикой, сочетающей в себе использование процессора, памяти и I/O операций. Вы приобретаете базу данных SQL Azure, выбирая определенный уровень производительности.

Различные уровени производительности включают различное количество DTUs (от 5 DTU на базовом уровне и до 1750 на уровне Premium/P11). Если приложение превышает выбранную для него квоту DTU, то включается автоматический механизм регулирования, который может замедлять или прерывать запросы. Вы можете отслеживать, как ваше приложение использует DTU базы данных, через портал Azure.

На рисунке показано, как большая вспышка активности использования базы данных влияет на использование ресурсов.

Мониторинг DTU на портале Azure Переиспользование ресурсов Azure SQL Более высокие уровни производительности дают больше мощностей процессора, памяти и доступного места, но и являются более дорогими, поэтому вы должны внимательно следить за тем, как ваше приложение использует ресурсы базы данных.

Доступ к базе данных тщательного регулируется для обеспечения необходимых ресурсов в пределах выбранного уровня производительности.

Если нагрузка превышает допустимый предел для одного из показателей CPU, Data I/O, Log I/O, то вы, вероятно, продолжите получать ресурсы, но латентность будет выше. Эти ограничения не приведут к ошибкам, но при дальнейшем повышении нагрузки замедление начнет приводить к таймаутам запросов (как описано ранее).

Вы можете использовать Dynamic SQL для получения статистических данных о ресурсах, запросах и различных операциях, которые выполнялись в базе данных за последний час.

В следующем запросе происходит получение данные из динамического административного представления sys.dm_db_resource_stats, и вы можете видеть, как потребление ресурсов базой данных соотносится с выбранным вами уровнем производительности (здесь предполагается, что ваша база данных должна использовать ресурсы в пределах 80%). (COUNT(end_time) — SUM(CASE WHEN avg_cpu_percent > 80 THEN 1 ELSE 0 END) * 1.0) / COUNT(end_time) AS ‘CPU Fit Percent’ ,(COUNT(end_time) — SUM(CASE WHEN avg_log_write_percent > 80 THEN 1 ELSE 0 END) * 1.0) / COUNT(end_time) AS ‘Log Write Fit Percent’ ,(COUNT(end_time) — SUM(CASE WHEN avg_data_io_percent > 80 THEN 1 ELSE 0 END) * 1.0) / COUNT(end_time) AS ‘Physical Data Read Fit Percent’ FROM sys.dm_db_resource_stats«` Если этот запрос для любой из 3-х запрашиваемых метрик вернет значение меньше 99.9%, то вам следует рассмотреть вопрос о переходе на более высокий уровень производительности БД либо произвести оптимизацию по снижению нагрузки на БД. Эта информацию также доступна на портале Azure:

Статистика Azure SQL на портале Azure Производительность запросов Неэффективные запросы к базе данных могут существенно влиять на латентность и пропускную способность, а также могут служить причиной чрезмерного потребления ресурсов.

Вы можете извлекать информацию о запросах из динамичесих представлений и визуализировать эти данные на портале Azure SQL На странице Query Performance отображены совокупные статитические данные по выполненным запросам за последний час, включая использование процессора и I/O операции для каждого запроса:

Производительность запросов на портале Azure SQL Вы можете производить детализацию наиболее тяжелых запросов, просматривая планы их выполнения.

Эти данные могут помочь определить причины долгого выполнения запросов, а также выполнить их оптимизацию.

План выполнения запросов на портале Azure SQL Большое количество запросов к БД Большие объемы трафика между приложением и базой данных могут указывать на отсутствие кэширования. Вы должны анализировать извлекаемые данные, т.е., например, когда ваше приложение постоянно запрашивает и обновляет одни и те же данные, кэшировать их локально в приложении или в общем распределенном кэше. Страница Query Performance на портале Azure SQL предоставляет полезную информацию в виде графа выполнения, а также количества выполнений (Run Count) для каждого запроса.

Мониторинг частоты запросов на портале Azure SQL Запросы, которые выполняются очень часто (имеют высокий Run Count) не обязательно возвращают одни и те же данные (некоторые запросы параметризированы специальным оптимайзером), но могут выступать в качестве отправной точки для определения кандидатов для кэширования.

Дедлоки в Azure SQL В некоторых неоптимальных транзакциях могут возникать взаимоблокировки (дедлоки). При возникновении дедлока, необходимо провести откат транзакции (rollback) и повторно выполнить ее позднее.

Частые дедлоки могут привести к существенному снижению производительности. Вы можете отслеживать дедлоки на портале Azure SQL, и при их возникновении анализировать трассировку приложения в рантайме для определения причины. Латентность Service Bus Высокие уровни задержки при доступе к Service Bus (слушебная шина, далее SB) могут оказаться боттлнеком производительности.

Они могут быть обусловлены рядом причин, в том числе сетевых (например, потеря пакетов, связанных с удаленностью пространства имен SB от клиента), конкурентностью внутри SB (топиков, очередей, подписок, event hubs и ошибок доступа. Портал Azure предоставляет ограниченный набор метрик производительности SB для очередей, топиков и концентраторов событий.

Тем не менее, можно получить более подробную информацию о производительности (латентность операций отправки и получения, ошибок соединения и т.п.), добавив в код вашего приложения сбор счетчиков Microsoft Azure Service Bus Client Side Performance Counters (https://www.nuget.org/packages/WindowsAzure.ServiceBus.PerformanceCounters) Отказ в подключении к Service Bus и троттлинг Очереди, топики и подписки SB имеют квоты, которые могут ограничивать их пропускную способность. Например, к ним относится максимальный размер очереди или топика, количество одновременных соединений и одновременных запросов. При превышении данных квот SB начнет отвергать дальнейшие запросы.

Подробнее см. . Вы можете контролировать объем трафика, проходящий через очереди и топики SB, на портале портал Azure.

Объем концентратора событий определяется в пропускных единицах и устанавливается при создании. Одна пропускная единица приравнивается к скорости 1 MB/s для входящего трафика (ingress) и 2 MB/s для исходящего трафика (egress).

Если приложение превышает установленное количество пропускных единиц, то скорость получения и отправки данных будет урезана. Как в случае с очередями и топиками, вы можете контролировать скорость концентратора событий на портале Azure. Следует отметить, что квоты на входящий и исходящий трафик применяются отдельно.

Проваленные запросы и Poison Message в Service Bus Контролируйте частоту ошибок обработки сообщений и общий объем ядовитых (poison) сообщений, для которых превышено допустимое число обработок.

В зависимости от проектирования приложения, даже одно ошибочное сообщение может затормозить всю систему. Анализируйте неудачные запросы и poison-сообщения.

Исключения, связанные с квотами Event Hub Облачные приложения могут использовать концентратор событий Azure как хранилище для агрегирования больших объемов данных (в виде асинхронных событий), получаемых от клинтов.

Концентратор событий поддерживает высокую скорость входящих событий с низкой задержкой и высокой достуностью, и используется в сочетании с другими сервисами, которым он передает события для дальнейшей обработки. Емкость концентратора событий контролируется количеством единиц пропускной способности, которые устанавливаются во время покупки.

Одна единица поддерживает: * Ingress: до 1MB данных в секунду или 1000 событий в секунду.

* Egress: до 2MB в секунду. Входящий трафик регулируется количество доступных единиц пропускной способности.

При превышении возникают исключения «quota exceeded». При превышении исходящего трафика исключения не происходят, но скорость ограничивается объемом единиц пропускной способности (в базовом варианте 2 MB в секунду).

Вы можете контролировать работу концентратора событий путем просмотра панели мониторинга на портале Azure:

Мониторинг Event Hubs на портале Azure Если вы наблюдаете появление исключений, связанных с количеством публикаций или не видите ожидаемых показателей исходящего трафика, проверьте количество единиц пропускной способности, установленном для вашего проекта, на портале Azure на странице Scale.

Выделение пропускной способности для Event Hub Ошибки с лизингом Event Hub Приложение может использовать объект __EventProcessorHost_ для распределения рабочей нагрузки по потребителям (consumers) событий.

Объект __EventProcessorHost_ создает блокировку блоба Azure Storage для каждого раздела концентратора событий и использует эти блобы для управления разделами (получение и отправка событий). Каждый экземпляр _EventProcessorHost_ выполняет две функции: 1.

Продление блокировок: блокировка в настоящее время находится в собственности экземпляра и при необходимости периодически продлевается 2.

Создание блокировок: каждый экземпляр непрерывно проверяет все существующие блокировки на предмет просроченности и если такие находятся, то происходит их блокировка Вы должны следить за частотой возникновения повторных обработок сообщений и блокировок блобов. Использование зависимых сервисов Помимо Storage, SQL Database и Service Bus, существует большое количество сервисов Azure, и их число постоянно растет. Не представляется возможным охватить каждый сервис, но вы должны быть готовы контролировать ключевые аспекты, которые предоставляет каждый из используемых вами сервисов.

В качестве примера, если вы используете Azure Redis Cache для реализации общего кэша, вы можете определить его эффективность, анализируя следующие вопросы: * Cколько данных попадает и не попадает в кэш каждую секунду? Эта информация доступна на портале Azure:

Мониторинг Azure Redis Cache на портале Azure После того как система достигла полностью рабочего состояния, и при этом коэфициент кэширования оказывается низким, то, возможно, вам необходимо скорректировать стратегию кэширования.

Cколько клиентов подключается к распределенному кэшу? Вы можете контролировать количество подключенных клиентов с помощью портала Azure.

Лимит одновременных подключений составляет 10000.

При достижении данного предела последующие попытки подключения обрываются. Если ваше приложение постоянного достигает этого предела, то вам следует рассмотреть возможность распределения кэша между пользователями.

Сколько операций (получения и записи) происходят в кластере кэша каждую секунду? Вы можете просматривать счетчики Gets и Sets на портале Azure.

Сколько данных хранится в кластере кэша?

Счетчик Used Memory на портале Azure показывает размер кэша.

Общий допустимый размер кэша устанавливается во время создания. Какой уровень задержек при доступе к кэшу?

Вы можете отслеживать счетчики Cache Read и Cache Write на портале Azure для определения скорости чтения и записи кэша (измеряется в KB/s). На сколько занят сервер кэша?

Контролируйте счетчик Server Load на портале Azure.

Этот счетчик показывает процент времени, когда Redis Cache сервер занят обработкой запросов. Если этот счетчик достигнет значения 100%, то это значит, что процессорное время Redis Cache сервера достигло максимума, и сервер не сможет работать быстрее. Если вы наблюдаете устойчивую высокую нагрузку на сервер, то, вероятно, некоторые запросы будут падать в таймауте.

В этом случае вам следует рассмотреть возможность увеличения ресурсов кэша или произвести секционирование данные по нескольким кэшам. Резюмируя

  1. Мониторинг и сбор телеметрии не должны использоваться только для выяления проблем производительности (реактивный подход). Будьте активны в использовании этой информации, ведь она может дать вам картину, как в дальнейшем будут соотноситься ваши текущие серверные мощности с ростом бизнес-нагрузки или как повлияет неожиданное поведение пользователей на нормальное функционирование вашей системы
  2. Контролируйте используемую память и то, как она соотносится с бизнес-нагрузкой
  3. Анализ производительности – это циклический процесс исследования, включающий наблюдение, измерение и проверку. Не каждый подход дает положительные результаты. Это должно быть предусмотрено в бюджете. Это постоянный, непрерывный процесс, который длится на всем протяжении жизненного цикла системы.
  4. Внешние сервисы. Их латентность и пропускную способность, а также ошибки.
  5. Использование иструментов операционной системы, а не внешних APM, является предпочтительным подходом.
  6. Предусмотрите возможности включения и выключения телеметрии (а также изменения ее уровня детализации), так как она может оказывать значительное влияние на повседневную работу системы. Например, профилировка не должна работать постоянно, но ее следует включать, когда оператор пытается определить проблемы с производительностью. При возможности используйте настройки вашего приложения для выборочного включения телеметрии.
  7. Используйте телеметрию для получения данных о производительности:
  8. Бизнес-операций. Контролируйте все вызовы внешних API. Особое внимание следует уделить критически-важным бизнес-операциям.
  9. Не зацикливайтесь на низкоуровневых деталях. Оценивайте инженерно-технические навыки в контексте конкретной задачи. Вам не нужно разбираться подробно в каждом счетчике производительности. Вместо этого вам нужно сосредоточиться на том, как они соотносятся с бизнес-активностью пользователей и проанализировать влияние последней на них.
  10. Контролируйте входящий и исходящий сетевой трафик
  11. Браузерных метрик. Перехватывайте информацию о новых и возращающихся пользователях, а также об их типах браузеров
  12. Утилизацию процессора и использование потоков
  13. Используйте телеметрию для создания предупреждения (alert) для контроля за бизнес-исключениями и нарушениями SLA
  14. Длину очередей и время ожидания запросов в очереди

Спасибо всем за внимание! Части статьи: Теги: Добавить метки Укажите причину минуса, чтобы автор поработал над ошибками Отправить анонимно Пометьте публикацию своими метками Метки лучше разделять запятой.

Например: программирование, алгоритмы Сохранить

  1. +14
  2. 78
  3. 29,1k

Настройка конфигурации сервера

Вместо того, чтобы заниматься настройкой каждого отдельного параметра TCP, лучше начать с обновления до последней версии операционной системы.

Лучшие практики в работе с TCP продолжают развиваться, и большинство этих изменений уже доступно в последних версиях ОС. «Обновить ОС на сервере» кажется тривиальным советом.

Но на практике многие серверы настроены под определенную версию ядра, и системные администраторы могут быть против обновлений.

Да, обновление несет свои риски, но в плане производительности TCP, это, скорее всего, будет самым эффективным действием.

После обновления ОС вам нужно сконфигурировать сервер в соответствии с лучшими практиками:

  1. Увеличить начальное значение окна перегрузки: это позволит передать больше данных в первом обмене и существенно ускоряет рост окна перегрузки
  2. Отключить медленный старт: отключение медленного старта после периода простоя соединения улучшит производительность долгоживущих TCP-соединений
  3. Включить TCP Fast Open: это даст возможность отправлять данные в начальном SYN-пакете. Это новый алгоритм, его должны поддерживать и клиент и сервер. Изучите, может ли ваше приложение извлечь из него пользу.
  4. Включить масштабирование окна: это увеличит максимальное значение окна приема и позволит ускорить соединения, где задержка велика

Возможно вам понадобится также настроить и другие TCP-параметры.

Обратитесь к материалу , который регулярно обновляется Рабочей группой по HTTP. Для пользователей Linux ss поможет проверить различную статистику открытых сокетов.

В командной строке наберите ss —options —extended —memory —processes —info и вы увидите текущие одноранговые соединения (peers) и их настройки.

Краткие итоги

  1. Общая стоимость для данного числа каналов — стоимость кабеля и убыль из-за потерянной нагрузки (упущенный доход).
  2. Вызов, достигая системы, принимается для обслуживания, если, по крайней мере, один канал свободен. Если все каналы заняты, система переполняется, и попытка вызова блокируется.
  3. Предполагается, что система находится в статистическом равновесии. В статистическом равновесии число в единицу времен переходов в состояние [i] равно числу переходов из состояния [i].
  4. Предполагается, что предложенная нагрузка поступает при бесконечном числе каналов.
  5. Состояние системы, [i], как число занятых каналов i (i = 0; 1; 2,.). Все состояния системы показаны в виде окружностей и дуг от одного состояния до другого состояния, на которых приведены значения интенсивности.
  6. Потери по времени: вероятность, что все п каналов заняты в случайный момент времени. Потери по вызовам: вероятность, что случайный вызов будет потерян. Потери по нагрузке: разность между предложенной и потерянной нагрузкой. Для всех систем с Пуассоновскими потоками вызовов эти характеристики равны.
  7. Будущее развитие диаграммы состояний зависит только от существующего состояния, а не от того, как процесс прибыл в это состояние (марковское свойство).
  8. Стандартная процедура моделирования задач посредством применения диаграмм перехода состояния состоит из множества шагов и может быть сформулирована в общих терминах. Эта процедура также применима для многомерных диаграмм перехода состояния.
  9. Принимается, что времена обслуживания являются экспоненциально распределенными с интенсивностью

    . Процесс поступления вызовов — Пуассоновский процесс со скоростью

    .

  10. Число занятых каналов в случайный момент времени подчиняется Пуассоновскому распределению, число вызовов в фиксированном временном интервале также подчиняется Пуассоновскому распределению.
  11. Нагрузка, которую несет i — ый канал (использование

    ), зависит от типа поиска.

  12. Усеченное Пуассоновское распределение (первая формула Эрланга) -это такое распределение, для которого пространство состояний ограничено {0; 1,. n}.
  13. На основе работ Мо сформулированы фундаментальные принципы измерения нагрузки для телекоммуникационных системах как Принципы Мо
  14. Функция увеличения обозначает увеличение обслуженной нагрузки, когда число каналов увеличено на один от п до п + 1.
  15. В-формула Эрланга основана на модели, которая содержит три элемента: структура, стратегия и нагрузка.
  16. Мы рассматриваем систему из п идентичных обслуживающих приборов (серверы, каналы, слоты), работающих параллельно.
  17. Самые важные показатели уровня обслуживания для систем с потерями — потери по времени Е, потери по вызовам В, и потери по нагрузке С.
  18. Для вычислений формула Эрланга не является удобной: n! увеличивается так быстро, что в компьютере возникает перегрузка, поэтому на практике применяется рекурсивная формула.
  19. Самый объемный показатель — Качество обслуживания, ( QoS ). Он включает все аспекты соединения, такие, как качество речи, задержка информации, потери, надежность и т.д. Уровень обслуживания ( GoS ) или сетевые рабочие характеристики включают аспекты, связанные только с емкостью сети.
  20. Во многих случаях мы можем применять простую структуру диаграммы перехода состояния. Применим фиктивное сечение, например, между состоянием [i-1] и [i] (т.е. выделяем переходы от состояния [0]; [1]. [i-1]). Затем рассматриваем в статистическое равновесие нагрузки от состояния [i-1] к [i] и изменение от состояния [i] к [i-1]
  21. Когда измеряется нагрузка системы обслуживания, мы должны обеспечить баланс требований уровня обслуживания и экономических ограничений.

Причины потерь рабочего времени и их классификация

Факторы разные, зависят от сферы занятости, ведения бизнеса.

Но что объединяет руководителей, так это отношение к ситуации «утечки» времени, вернее, желание исправить её. Ведь найти причины этого значит уже решить часть проблем.

Поиск мотивов неэффективной траты времени позволяет глубже понять деятельность организации. Откуда берутся поводы откладывать дела на завтра, послезавтра, игнорировать обязательность или даже срочность поручений. Корень этих проблем в следующем:

  1. психологические черты коллектива;
  2. нерациональное управление компанией: несформулированные цели, нет четкого плана действий, непроработанная иерархия;
  3. технические проблемы на производстве: от сломанных станков до отключения интернета.
  4. особенности деятельности команды: несколько заданий выполняются одновременно, неструктурированные задачи, внеплановые поручения;

С точки зрения баланса

Помните, в одном из предыдущих разделов мы говорили о том, ?

Так вот давайте теперь посмотрим на ситуацию в Примере 78 глазами оппонента.

Если оппонент хочет оставаться сбалансированным в данной ситуации на ривере, то ему очень трудно будет это сделать.

Его задача – правильно распределить руки в диапазоне бета на ривере между вэлью и блефами. У него всего 4 вэлью комбы, а блефовых комбинаций должно быть еще меньше, чтобы оставаться неэксплойтным.

Для сохранения баланса противнику надо сделать так, чтобы нам было без разницы – коллировать или фолдить, то есть сделать для нас ситуацию 0EV. Для этого оппонент должен блефовать в 30% случаев, в вэлью-бетить – в 70%.

А поскольку у него было всего 4 вэлью-комбы, то блефы должны были составлять всего 1,7 комбы. Таким образом, с точки зрения сохранения баланса оппонент должен был блефовать таким сайзингом максимум с 2 комбинациями, а не с 15. И множество регов будут иметь такой очевидный дисбаланс в данных спотах, именно поэтому мы можем и должны их эксплойтить.

Более подробно мы поговорим об этом в одном из наших следующих разделов, где мы будем строить наши собственные диапазоны блефов. Это позволит нам не повторить подобных ошибок.

Что такое потери рабочего времени

Прежде чем рассматривать непосредственно потери рабочего времени, следует определить, что же именно представляет собой понятие рабочего времени в данном случае. Под рабочим временем подразумевается то время, в течение которого сотрудник в соответствии с требованиями законодательства, должен исполнять возложенные на него трудовые обязанности. Соответственно, потерями рабочего времени можно назвать те ситуации, в которых работник должен быть на своем рабочем месте и заниматься трудовой деятельностью, но по тем или иным причинам не делает этого.

К потерям рабочего времени не следует относить периоды, которые законодательно не предусматривают работу сотрудника. То есть, больничные работника, отсутствие на работе по уважительным причинам, декрет, сокращенное рабочее время, отпуска – не считаются потерями рабочего времени.

Также не относятся к потерям рабочего времени и закрепленные законодательно права на отдых, в том числе и на перерыв. Следует отметить, что потери рабочего времени являются неотъемлемой составляющей любого рабочего процесса и избежать их полностью невозможно.

С точки зрения современных кадровых специалистов, объем потерь до 10% от общего времени является нормальной ситуацией, а в некоторых случаях, в зависимости от конкретного вида деятельности предприятия и должности сотрудника потери рабочего времени могут составлять и больший процент, являющийся нормой.

Вам также может понравиться...