تشير مقاييس البيانات، في سياق مراقبة التطبيقات وتحليلاتها، إلى القياسات الكمية أو مؤشرات الأداء الرئيسية (KPIs) المستخدمة لتقييم الأداء والصحة وتجربة المستخدم لتطبيق البرنامج. إنها توفر رؤية شاملة لأداء التطبيقات، وتساعد المطورين وفرق ضمان الجودة ومتخصصي تكنولوجيا المعلومات على ضمان عمل التطبيقات كما هو متوقع، وتلبية أهداف العمل، وتوفير تجارب إيجابية للمستخدم النهائي. تلعب مقاييس البيانات دورًا حاسمًا في تحسين أداء التطبيق ودفع عملية اتخاذ القرار المستنيرة عندما يتعلق الأمر بالتحسينات والتحديثات في التطبيقات التي تم إنشاؤها باستخدام منصات no-code مثل AppMaster.
تتضمن بعض مقاييس البيانات الشائعة المستخدمة في مراقبة التطبيقات وتحليلاتها ما يلي:
1. معدل الطلب:يقيس عدد الطلبات الواردة إلى خادم التطبيقات في الثانية. يساعد هذا المقياس المطورين على فهم حجم عمل التطبيق، وتحديد الاتجاهات، واكتشاف مشكلات الأداء المحتملة، والتخطيط لترقية السعة عند الضرورة.
2. معدل الخطأ:يمثل النسبة المئوية للطلبات التي تؤدي إلى أخطاء. قد يشير معدل الخطأ المرتفع إلى وجود مشكلات في كود التطبيق أو قاعدة البيانات أو التكوين. ضمن AppMaster ، يمكن أن تساعد مراقبة معدلات الأخطاء في تحديد مكونات أو عمليات تجارية معينة تتطلب استكشاف الأخطاء وإصلاحها أو تحسينها.
3. وقت الاستجابة:يقيس الوقت الذي يستغرقه التطبيق لمعالجة الطلب وإرسال الرد إلى العميل. يوفر مؤشر الأداء الرئيسي هذا معلومات أساسية حول قدرة التطبيق على التعامل مع تفاعلات المستخدم بفعالية وكفاءة. في بيئة AppMaster ، يمكن أن يساعد هذا المقياس في الكشف عن اختناقات الأداء في المكونات أو العمليات التجارية أو endpoints ، وتوجيه إجراءات التحسين.
4. Apdex (مؤشر أداء التطبيق):يوفر هذا المقياس طريقة موحدة لقياس ومقارنة مستويات رضا المستخدم مع أداء التطبيق. وهو يمثل درجة مجمعة تتراوح من 0 إلى 1، وتشير الدرجات الأعلى إلى أداء أفضل.
5. التوفر:يقيس النسبة المئوية للوقت الذي يصبح فيه التطبيق قابلاً للوصول وتشغيله. يعد التوفر العالي أمرًا بالغ الأهمية لتوفير تجربة مستخدم إيجابية وتلبية اتفاقيات مستوى الخدمة (SLAs).
6. الإنتاجية:يشير إلى كمية البيانات التي يعالجها التطبيق لكل وحدة زمنية، ويتم قياسها غالبًا بالمعاملات أو الطلبات في الثانية. يمكن أن تساعد مراقبة الإنتاجية في تحديد اختناقات الأداء والقيود المحتملة على البنية التحتية.
يمكن جمع مقاييس البيانات باستخدام مجموعة من أدوات المراقبة الفنية مثل برنامج مراقبة أداء التطبيقات (APM)، ومحللات السجلات، وأدوات مراقبة الخادم، وكذلك من منصات تحليلات وتعليقات المستخدم النهائي. ضمن منصة AppMaster ، يمكن للتطبيقات التي تم إنشاؤها بواسطة الخادم باستخدام Go، وتطبيقات الويب باستخدام Vue3، وتطبيقات الهاتف المحمول باستخدام Kotlin و Jetpack Compose لنظام Android، أو SwiftUI لنظام التشغيل iOS، الاستفادة جميعًا من تنفيذ وتحليل مقاييس البيانات ذات الصلة.
تعد مراقبة مقاييس البيانات وتحليلها أمرًا ضروريًا طوال دورة حياة تطوير التطبيق وصيانته. أثناء التطوير، توفر مقاييس البيانات رؤى قيمة حول اختناقات الأداء المحتملة والمجالات التي تتطلب التحسين. بعد النشر، تساعد مقاييس البيانات على ضمان بقاء التطبيقات متوافقة مع الغرض المقصود منها وتلبية توقعات المستخدم النهائي من خلال مراقبة الظروف المتغيرة واكتشاف تدهور الأداء ومعالجة المشكلات قبل أن تتفاقم إلى مشكلات كبيرة.
من خلال اتباع أفضل الممارسات مثل تحديد خطوط الأساس للأداء، وإنشاء مؤشرات الأداء الرئيسية المستهدفة، وإنشاء تنبيهات لانتهاكات الحدود، يمكن لمطوري التطبيقات والمسؤولين الاستفادة بشكل فعال من مقاييس البيانات لدفع التحسين المستمر. علاوة على ذلك، يمكن أن يوفر ارتباط وتجميع المقاييس عبر مختلف مكونات التطبيق فهمًا شاملاً لأداء النظام، مما يتيح التحديد الاستباقي للمشكلات المحتملة وتسهيل التحليل الفعال للأسباب الجذرية.
يتيح استخدام الأنظمة الأساسية no-code مثل AppMaster التطوير السريع للتطبيقات ونشرها من خلال تجريد التعقيدات المرتبطة بممارسات البرمجة التقليدية. فهو يسمح حتى للمطورين من المواطنين الفرديين بإنشاء تطبيقات عالية الجودة وغنية بالميزات مع تقليل الديون الفنية. في مثل هذه البيئة، تعمل مقاييس البيانات كأدوات حيوية لتوجيه عملية صنع القرار وتعزيز ثقافة التحسين المستمر، مما يضمن بقاء التطبيقات عالية الأداء وقابلة للتطوير وفعالة من حيث التكلفة طوال دورات حياتها.
