Statystyki jako klucz do rozwiązywania problemów z wydajnością

Trendem współczesności jest wzrost przepływów informacji wewnątrz firmy, osiągany dzięki wielu czynnikom: wzrostowi liczby użytkowników, wzrostowi liczby zautomatyzowanych procesów biznesowych, wzrostowi liczby jednostek biznesowych (oddziały, parkiety, dodatkowe biura, magazyny). Należy stale mieć dostęp do niezbędnych informacji, optymalność decyzji, od niej zależy rentowność firmy. Organizowanie ciągłego dostępu nie zawsze jest możliwe. Może to wynikać z awarii oprogramowania i sprzętu przy różnych obciążeniach (środki proceduralne, na przykład w systemie 1C 8.x, może to być zamknięcie miesiąca, obliczenie kosztów, obliczenie listy płac, sprzedaż przedświąteczna, promocje itp.). Jak zrozumieć przyczyny problemów z wydajnością i jak najszybciej je rozwiązać?

W tym celu za pomocą różnych narzędzi zbieraj informacje o wydajności systemu informacyjnego (w naszym przypadku używamy monitorowania wydajności PerfExpert mając ścisłą integrację z takimi systemami informacyjnymi, jak 1C 7.7, 1C 8.1, 1C 8.2, 1C 8.3) i analizować w poszukiwaniu „wąskich gardeł” w wydajności. Biorąc pod uwagę, że informacje są gromadzone w dużych ilościach z różnych źródeł (liczniki wydajności systemu Windows, MS SQL Server, procesy ładowania SQL Server, ciężkie i nieoptymalne zapytania SQL, ładowanie sesji użytkownika), należy je pogrupować i uszeregować według ważności.

W naszej praktyce analiza i, co najważniejsze, wizualna prezentacja informacji umożliwiła znalezienie wzorca zachowania, a to z kolei pozwoliło nam przejść do przyczyny niepowodzeń.

Podam jeden przykład: jeden z naszych cenionych klientów skarżył się na system informacyjny, który zawisł podczas otwierania okna dokumentu „Faktura, którą można wydać”, jak zwykle, przeanalizowaliśmy kod za pomocą wbudowanego debugera - nie znaleźliśmy żadnych problemów, przeprowadziliśmy testy syntetyczne - hamowanie prawie nigdy nie miało miejsca, nie opracowali jeszcze leczenia, które w równym okresie otworzyło okno dokumentu i utrzymało czas trwania tych odkryć. Na pierwszy rzut oka nie było „przestępstwa”, mniej niż 2% odkryć zostało otwartych niedopuszczalnie długo. Ale gdy tylko stworzyliśmy diagram w Excelu na podstawie danych, zauważyliśmy interesujący wzór.

Ale gdy tylko stworzyliśmy diagram w Excelu na podstawie danych, zauważyliśmy interesujący wzór

Rys.1. Czas trwania formularza otwierającego dokument „Faktura wydatków”

Jak widać na rysunku 1, tylko niewielka liczba otwarć formularzy dokumentów jest znacznie wolniejsza niż zwykle, ale zwróć uwagę, że momenty tych spowolnień są powtarzane z prawie taką samą częstotliwością - to umożliwiło znalezienie przyczyny powolnej pracy - zadania w tle, które powtarza się co 2 minuty. Korzystając z tego przykładu, chciałbym pokazać, jak ważna jest prawidłowa i skuteczna praca z informacjami statystycznymi.

Jako drugi przykład chciałbym pokazać, jak nasza firma przeprowadza analizy i rozwiązuje problemy z produktywnością klientów. Nie jest tajemnicą, że podczas przesłuchiwania użytkowników narzekają na wiele operacji: zarówno szybkie wykonywanie dokumentów, wykonywanie raportów i przetwarzanie, jak i wyświetlanie wiadomości z blokadami lub po prostu odkładanie formularzy interfejsów systemów informatycznych. Oczywiście w naszej analizie uwzględniamy informacje od użytkownika, ale przede wszystkim staramy się brać pod uwagę rzeczywiste dane statystyczne z systemów informacyjnych i serwerów baz danych.

Na przykład użytkownik skarży się na czas trwania raportu X. Oczywiście, początkowo chciałbym przeanalizować kod IP, na którym został napisany raport. Ale w tej sytuacji zalecamy, aby najpierw sprawdzić dane monitorowania wydajności i ustalić, czy w momencie wykonywania raportu wystąpił niedobór zasobów serwera (zwykle serwera bazy danych). Jeśli brakowało zasobów, zamiast analizować kod implementacji raportu, zalecamy przeanalizowanie przyczyny braku zasobów, a mianowicie, które polecenia SQL / zapytania zużyły zasoby. W większości przypadków te zapytania SQL nie są bezpośrednio związane z raportem X, ale są operacjami innych firm (monity ekranowe, procedury interfejsu, raporty operacyjne). Muszą być zoptymalizowane.

Aby wyszukać podobne zapytania SQL, używamy formularza do śledzenia zapytań dotyczących monitorowania wydajności. PerfExpert .

PerfExpert

Rys.2. Statystyki ciężkich zapytań SQL w zakresie modułów i linii kodu 1C

Jak pokazano na rysunku 2, pierwsza linia kodu aplikacji stanowi 13,19% całkowitego obciążenia procesora na serwerze bazy danych MS SQL, druga linia to 9,42%. Jeśli więc nie ma wystarczających zasobów procesora do szybkiej realizacji operacji użytkownika, zaleca się zoptymalizowanie pierwszych 2 linii - w sumie zapewniają one prawie 23% całkowitego obciążenia procesora. Sytuacja jest taka sama z dyskiem / pamięcią i analiza powinna być przeprowadzona podobnie.

Mam nadzieję, że ten materiał będzie przydatny w pracy i zrozumienie znaczenia pracy i analizy informacji statystycznych. Możesz dowiedzieć się więcej o używanym przez nas narzędziu do monitorowania systemu informacyjnego PERFEXPERT http://www.softpoint.ru/perfexpert-administrirovanie-serverov oraz o świadczonych przez nas usługach http://www.softpoint.ru/vse-it-uslugi-dly-biznesa

Ciekawe artykuły:

Jak zrozumieć przyczyny problemów z wydajnością i jak najszybciej je rozwiązać?

Pro SEO Совет: как WikiPedia может повлиять на ваш рейтинг PageRank |

2019-11-09 11:11:20

Да, вы слышали это правильно. Название действительно говорит Википедия .

Большинство маркетологов уже знают, что Википедия имеет большой вес с Google.

С появлением Wikipedia на первой странице по большинству поисковых терминов, вы можете увидеть всю мощь сайта без каких-либо исследований.

Это седьмой по популярности сайт с более чем 325 миллионами читателей по всему миру. Несмотря на то, что он не является надежным источником для академического мира, мы все можем согласиться с тем, что это один из самых популярных и полезных веб-сайтов .

(Изображение предоставлено www.legalmorning.com )

Многие маркетологи стремятся воспользоваться Википедией одним из двух способов. Первый заключается в создании статьи Википедии для своего клиента. Второе - включить ссылки на их веб-сайты в различные статьи.

Почему маркетологи хотят, чтобы их ссылка была включена в Википедию?

Чтобы лучше это понять, нам нужно посмотреть, как Википедия использовалась в прошлом. Как сообщество с открытым исходным кодом, любой может редактировать сайт. Это просто и быстро и, вероятно, один из самых быстрых способов получить обратную ссылку. Несколько лет назад маркетологи выяснили, что Google придавал массу веса ссылкам в Википедии. Настолько, что маркетологи начали спамить ссылки так быстро, как только могли.

Вот почему Википедия изменила ссылки с «не следуй» на «не следуй».

Нет-Следуй и Делай-Следуй. Есть ли разница с Википедией?

Ссылки «не следовать» не имеют такого большого веса, как ссылки «не следовать». Я думаю, что это то, с чем мы все можем согласиться. В целях борьбы со спамом Википедия начала внедрять свои политика запрещенных ссылок для того, чтобы отговорить маркетологов использовать сайт для продвижения. Хотя это и сдерживало спам, оно, похоже, не влияло на ценность ссылок из Википедии.

Google по-прежнему уделяет большое внимание ссылкам из Википедии, несмотря на наличие атрибута "не следуй". Таким образом, люди продолжают спамить сайт, пытаясь повысить рейтинг страницы, но не так сильно, как раньше.

Эффект бумеранга из ссылок Википедии

Википедия вызывает то, что я люблю называть эффектом бумеранга. Как это работает, просто. Мы уже знаем, что Википедия занимает высокое место в поиске. Когда в высокопоставленной статье Википедии есть ссылка, она имеет тенденцию приводить ссылки вместе с ней.

Таким образом, ссылки, которые обычно могут не иметь высокого ранга страницы, будут увеличиваться в ранге просто от ранга и веса статьи Википедии.

Позвольте мне показать вам, как это выглядит. Давайте сделаем поиск для «Удачи Легиона», мультфильма из 1950-х. Это была случайная статья, которую я вытащил из Википедии благодаря ее генератору «случайных страниц». Когда я выполняю поиск в Google по этой теме, вы можете видеть многочисленные результаты поиска, один из которых с веб-сайта. DanDare.org ,

org   ,

Сайт имеет рейтинг страницы 3, но авторитет домена составляет 31 и около 300 обратных ссылок на его сайт. Тем не менее, он опережает Amazon.com (рейтинг страницы 8, авторитет домена 97 и более 3 миллионов обратных ссылок).

Как это удалось сделать?

Dandare.org стал получателем эффекта бумеранга в Википедии. Несмотря на то, что он не настолько авторитетен, как Amazon.com, он опережает его в результатах поиска.

Если вы посмотрите на страницу Википедии для Удача Легиона в статье используется ссылка Dandare.org (см. ниже - имейте в виду, что из-за открытого источника Википедии текущая статья может не отражать то, что изображено). Если вы посмотрите внизу результатов поиска выше, вы даже увидите, что блог от Blogger попал на первую страницу результатов. Угадай, что? Он также используется в статье Википедии в качестве ссылки.

Эту концепцию я проповедовал управляющим компаниям в течение многих лет. В то время как Википедия была используется для управления репутацией цели, я советую им держаться подальше от этого для ORM. Причина в том, что Википедия будет влиять на негативные ссылки так же, как и на позитивные.

Если вы пытаетесь спрятать контент на второй странице Google, создание страницы в Википедии сведет на нет ваши репутационные усилия. Страница Википедии окажется на первой странице, и как только другие введут отрицательные ссылки (имейте в виду, что каждый может редактировать Википедию), она вернет все на первую страницу.

Как использовать эффект бумеранга в Википедии

Во-первых, создание статьи в Википедии - отличный способ повысить рейтинг вашей страницы. Ссылки внутри помогут любой странице, особенно вашему основному сайту. Если у вас есть внешняя ссылка из Википедии на ваш сайт, Google начнет влюбляться в вас.

Добавление ссылок на ваш сайт также поможет. Не только ссылки с вашего сайта, но и ссылки для прессы о вашем сайте. Если в крупной публикации говорилось о вас или ваших услугах, вы можете найти место в Википедии, где была бы уместна ссылка на эту статью. Это поможет держать положительные отзывы о вас выше в результатах поиска для просмотра пользователями.

Звучит отлично, правда? Ну, у меня есть последнее замечание для тех, кто сейчас хочет использовать Википедию в своих маркетинговых планах. Не принимайте участие в проекте в Википедии, если у вас нет такого опыта. Создание статьи и создание ссылок в Википедии требует знания правил Википедии и конкретных стратегий, чтобы быть уверенным, что вы не будете помечены как спамер.

Неспособность сделать что-либо может привести к тому, что ваш сайт будет заблокирован и помещен в черный список Википедией, а это не тот результат, который вы ищете. Я рекомендую нанять специалиста или провести много исследований, прежде чем погрузиться и испачкать руки.

Автор

Майкл Вуд - эксперт по интернет-маркетингу и владелец Legalmorning.com , Он специализируется на управлении репутацией и брендом, написании статей и профессиональном редактировании Википедии. Он является опытным редактором Википедии и помог сотням компаний и людей опубликовать свои статьи на сайте, где они потерпели неудачу.