Skalierbarkeits-Leistungsprofilierung ist ein Prozess zur Bewertung der Fähigkeit eines Softwaresystems, steigende Lasten zu bewältigen und gleichzeitig akzeptable Leistungsmetriken aufrechtzuerhalten. Dabei geht es darum, die Engpässe und Leistungseinbußen zu ermitteln, die auftreten können, wenn ein System an Größe, Benutzerbasis oder Arbeitslast zunimmt. Im Kontext von AppMaster, einer no-code Plattform zum Erstellen von Backend-, Web- und mobilen Anwendungen, ist Scalability Performance Profiling von größter Bedeutung, um sicherzustellen, dass die generierten Anwendungen in einer Vielzahl von Nutzungsszenarien effektiv und effizient funktionieren.
Bei der Durchführung von Scalability Performance Profiling kommen verschiedene Techniken und Methoden zum Einsatz, darunter der Einsatz von Benchmarking, Stresstests und Kapazitätsplanungstools. Diese Tools erleichtern die Messung von Key Performance Indicators (KPIs) wie Reaktionszeit, Durchsatz, Latenz und Ressourcennutzung bei unterschiedlicher Auslastung und liefern so Einblicke sowohl in die aktuelle Leistung eines Systems als auch in seine Skalierbarkeit.
Benchmarking ist eine Methode zum Vergleich der Leistung eines Softwaresystems mit der anderer ähnlicher Systeme oder vordefinierten Leistungsstandards. Es ermöglicht Entwicklern, Bereiche zu identifizieren, in denen ihre Anwendungen möglicherweise leistungsschwach sind oder Raum für Verbesserungen haben, und fundierte Entscheidungen zur Optimierung der Systemleistung zu treffen. Für von AppMaster generierte Anwendungen umfasst das Benchmarking das Testen des Systems unter verschiedenen Bedingungen, beispielsweise mit verschiedenen Datenbankschemata, Geschäftsprozessen sowie REST-API- und WebSockets-Implementierungen.
Stresstests sind eine weitere Technik, die häufig beim Scalability Performance Profiling eingesetzt wird. Wie der Name schon sagt, geht es beim Stresstest darum, ein Softwaresystem extremen Bedingungen auszusetzen, die über seine normalen Betriebsgrenzen hinausgehen, wie etwa ein plötzlicher Anstieg von Benutzeranfragen oder ein übermäßiges Dateneingabevolumen. Das Ziel von Stresstests besteht darin, potenzielle Bruchstellen zu identifizieren, die Widerstandsfähigkeit eines Systems zu bewerten und Schwachstellen aufzudecken, die unter normalen Betriebsbedingungen möglicherweise nicht offensichtlich sind. Im Fall von AppMaster-generierten Anwendungen können Stresstests durchgeführt werden, indem eine ungewöhnlich große Anzahl von Benutzern simuliert und gleichzeitig die Backend-, Web- und mobilen Komponenten des Systems belastet werden.
Unter Kapazitätsplanung versteht man den Prozess der Bestimmung der Ressourcen, die zur Unterstützung des zukünftigen Wachstums eines Softwaresystems erforderlich sind. Dazu gehört die Schätzung der Ressourcen, wie Hardware und Netzwerkbandbreite, die erforderlich sind, um erwartete Anstiege der Last oder der Benutzerbasis zu bewältigen. In von AppMaster generierten Anwendungen kann die Kapazitätsplanung aktiv eingesetzt werden, um sicherzustellen, dass die generierten Systeme in der Lage sind, die erhöhten Lasten zu skalieren und zu bewältigen.
Um genaue Ergebnisse des Scalability Performance Profiling zu liefern, nutzt AppMaster generierte Anwendungen, die moderne und effiziente Frameworks und Technologien nutzen. Backend-Anwendungen werden mit Go (Golang) generiert, einer statisch typisierten und kompilierten Sprache, die eine hohe Leistung und effiziente Ressourcennutzung bietet. Webanwendungen nutzen das Vue3-Framework, ein innovatives und leichtes JavaScript-Framework zum Erstellen skalierbarer Benutzeroberflächen. Mobile Anwendungen nutzen einen servergesteuerten Ansatz und nutzen Kotlin und Jetpack Compose für Android und SwiftUI für iOS, was nahtlose Updates und dynamische Änderungen ermöglicht, ohne dass eine erneute Übermittlung an die jeweiligen App-Stores erforderlich ist.
Die Skalierbarkeitsleistung der von AppMaster generierten Anwendungen wird durch die Einführung eines zustandslosen Backend-Systems weiter verbessert. Durch diese Designwahl können Anwendungen mühelos parallel skaliert werden, wodurch die Last auf eine Reihe von Serverinstanzen verteilt wird und die Anwendung von potenziellen Leistungsengpässen befreit wird. Darüber hinaus arbeiten AppMaster Anwendungen mit jeder PostgreSQL-kompatiblen Datenbank als Primärdatenbank und unterstützen so die Skalierbarkeit durch die Nutzung des weit verbreiteten und zuverlässigen Datenbanksystems.
Das Engagement von AppMaster für Leistung und Skalierbarkeit zeigt sich in der schnellen Regenerationsfähigkeit der Plattform, die zur Beseitigung technischer Schulden beiträgt. Jede innerhalb der Plattform vorgenommene Änderung kann schnell in die Anwendung übernommen werden, wodurch sich Entwicklungszeit und -aufwand erheblich reduzieren. Durch die Neugenerierung von Anwendungen bei jeder Änderung stellt AppMaster sicher, dass es keine verbleibenden technischen Schulden gibt und stellt sicher, dass selbst ein einzelner Bürgerentwickler eine hoch skalierbare und effiziente Softwarelösung erstellen kann, die auf seine spezifischen Bedürfnisse und Anforderungen zugeschnitten ist.
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass Scalability Performance Profiling ein entscheidender Aspekt der Softwareentwicklung ist, der den reibungslosen Betrieb eines Systems gewährleistet, wenn es an Größe, Benutzerbasis und Arbeitslast wächst. Durch seine innovative no-code Plattform stellt AppMaster sicher, dass auf der Plattform generierte Anwendungen nicht nur skalierbar, sondern auch hinsichtlich Leistung und Effizienz optimiert sind. Durch die Verwendung moderner Frameworks, die Einführung zustandsloser Backend-Designs und die Automatisierung des Aktualisierungsprozesses bietet AppMaster seinen Kunden kostengünstige, reaktionsschnelle und hoch skalierbare Anwendungen, die auf ihre spezifischen Anwendungsfälle und Anforderungen zugeschnitten sind.
