Số liệu dữ liệu, trong bối cảnh giám sát và phân tích ứng dụng, đề cập đến các phép đo định lượng hoặc chỉ số hiệu suất chính (KPI) được sử dụng để đánh giá hiệu suất, tình trạng và trải nghiệm người dùng của ứng dụng phần mềm. Chúng cung cấp cái nhìn toàn diện về hiệu suất ứng dụng, giúp các nhà phát triển, nhóm QA và chuyên gia CNTT đảm bảo rằng các ứng dụng hoạt động như mong đợi, đáp ứng các mục tiêu kinh doanh và cung cấp trải nghiệm tích cực cho người dùng cuối. Số liệu dữ liệu đóng vai trò quan trọng trong việc tối ưu hóa hiệu suất của ứng dụng và thúc đẩy việc ra quyết định sáng suốt khi đề cập đến các cải tiến và cập nhật trong các ứng dụng được tạo bằng nền tảng no-code như AppMaster.
Một số số liệu dữ liệu phổ biến được sử dụng trong giám sát và phân tích ứng dụng bao gồm:
1. Tỷ lệ yêu cầu:Đo số lượng yêu cầu đến máy chủ ứng dụng mỗi giây. Số liệu này giúp các nhà phát triển hiểu được khối lượng công việc của ứng dụng, xác định xu hướng, phát hiện các vấn đề tiềm ẩn về hiệu suất và lập kế hoạch nâng cấp công suất khi cần thiết.
2. Tỷ lệ lỗi:Thể hiện tỷ lệ phần trăm các yêu cầu dẫn đến lỗi. Tỷ lệ lỗi cao có thể cho thấy có vấn đề với mã ứng dụng, cơ sở dữ liệu hoặc cấu hình. Trong AppMaster, việc theo dõi tỷ lệ lỗi có thể giúp xác định các thành phần hoặc quy trình kinh doanh cụ thể cần khắc phục sự cố hoặc tối ưu hóa.
3. Thời gian đáp ứng:Đo thời gian cần thiết để ứng dụng xử lý yêu cầu và gửi phản hồi cho khách hàng. Chỉ báo hiệu suất chính này cung cấp thông tin cần thiết về khả năng của ứng dụng trong việc xử lý các tương tác của người dùng một cách hiệu quả và hiệu quả. Trong môi trường AppMaster, số liệu này có thể giúp phát hiện các điểm nghẽn về hiệu suất trong các thành phần, quy trình kinh doanh hoặc endpoints và hướng dẫn các biện pháp tối ưu hóa.
4. Apdex (Chỉ số hiệu suất ứng dụng):Số liệu này cung cấp một phương pháp đo lường và so sánh mức độ hài lòng của người dùng với hiệu suất ứng dụng được tiêu chuẩn hóa. Nó biểu thị điểm tổng hợp từ 0 đến 1, với điểm cao hơn cho thấy hiệu suất tốt hơn.
5. Sẵn có:Đo phần trăm thời gian ứng dụng có thể truy cập và hoạt động. Tính sẵn sàng cao là rất quan trọng để cung cấp trải nghiệm tích cực cho người dùng và đáp ứng các thỏa thuận cấp độ dịch vụ (SLA).
6. Thông lượng:Cho biết lượng dữ liệu được ứng dụng xử lý trên một đơn vị thời gian, thường được đo bằng giao dịch hoặc yêu cầu mỗi giây. Giám sát thông lượng có thể giúp xác định các tắc nghẽn về hiệu suất và các hạn chế tiềm ẩn về cơ sở hạ tầng.
Số liệu dữ liệu có thể được thu thập bằng cách sử dụng kết hợp các công cụ giám sát kỹ thuật như phần mềm Giám sát hiệu suất ứng dụng (APM), máy phân tích nhật ký và tiện ích giám sát máy chủ, cũng như từ nền tảng phân tích và phản hồi của người dùng cuối. Trong nền tảng AppMaster, các ứng dụng do máy chủ tạo với Go, ứng dụng web với Vue3 và ứng dụng di động sử dụng Kotlin và Jetpack Compose cho Android hoặc SwiftUI cho iOS, đều có thể hưởng lợi từ việc triển khai và phân tích các số liệu dữ liệu liên quan.
Giám sát và phân tích số liệu dữ liệu là điều cần thiết trong suốt vòng đời phát triển và bảo trì ứng dụng. Trong quá trình phát triển, số liệu dữ liệu cung cấp những hiểu biết có giá trị về các điểm nghẽn tiềm ẩn về hiệu suất và các lĩnh vực cần tối ưu hóa. Sau khi triển khai, số liệu dữ liệu giúp đảm bảo các ứng dụng luôn phù hợp với mục đích đã định và đáp ứng mong đợi của người dùng cuối bằng cách theo dõi các điều kiện thay đổi, phát hiện tình trạng suy giảm hiệu suất và giải quyết các vấn đề trước khi chúng trở thành vấn đề lớn.
Bằng cách làm theo các phương pháp hay nhất như đặt đường cơ sở về hiệu suất, thiết lập KPI mục tiêu và tạo cảnh báo về các vi phạm ngưỡng, nhà phát triển ứng dụng và quản trị viên có thể tận dụng các số liệu dữ liệu một cách hiệu quả để thúc đẩy cải tiến liên tục. Hơn nữa, mối tương quan và tổng hợp các số liệu trên các thành phần khác nhau của ứng dụng có thể mang lại sự hiểu biết toàn diện về hiệu suất hệ thống, cho phép chủ động xác định các vấn đề tiềm ẩn và tạo điều kiện phân tích nguyên nhân gốc rễ hiệu quả.
Việc sử dụng các nền tảng no-code như AppMaster cho phép phát triển và triển khai ứng dụng nhanh chóng bằng cách loại bỏ những vấn đề phức tạp liên quan đến thực tiễn mã hóa truyền thống. Nó cho phép ngay cả các nhà phát triển công dân đơn lẻ tạo ra các ứng dụng chất lượng cao, giàu tính năng đồng thời giảm thiểu nợ kỹ thuật. Trong môi trường như vậy, số liệu dữ liệu đóng vai trò là công cụ quan trọng hướng dẫn việc ra quyết định và thúc đẩy văn hóa cải tiến liên tục, đảm bảo các ứng dụng vẫn hoạt động hiệu quả, có thể mở rộng và tiết kiệm chi phí trong suốt vòng đời của chúng.
