Has alcanzado la fase de implementación de tu aplicación, pero tu trabajo no ha terminado. Mantener un excelente rendimiento requiere la vigilancia constante de diversas métricas esenciales. En este contexto, explorar detalladamente los KPI críticos se convierte en una práctica fundamental. Estos indicadores no solo ofrecen insights sobre la salud y eficiencia de tu aplicación, sino que también sirven como guía para realizar ajustes y mejoras continuas. Desde la velocidad de carga hasta la experiencia del usuario, cada KPI desvela aspectos vitales que impulsarán el éxito a largo plazo de tu aplicación.
Las mediciones de rendimiento de las aplicaciones resultan cruciales para determinar en qué medida una aplicación contribuye realmente al respaldo empresarial y también para señalar áreas que necesitan mejoras. La clave del éxito radica en el seguimiento de las mediciones adecuadas para la aplicación específica.
Comúnmente conocidas como indicadores clave de rendimiento (KPI), representan una evaluación cuantitativa de la eficacia con la que la organización logra sus objetivos comerciales. La obtención de las mediciones adecuadas ofrecerá un informe detallado e información valiosa sobre las formas de perfeccionar una aplicación.
A continuación, se detallan las mediciones de rendimiento de aplicaciones clave que los desarrolladores deben supervisar.
CPU
La utilización de la Unidad Central de Procesamiento (CPU) incide directamente en la capacidad de respuesta de una aplicación. Los momentos de intensa actividad en el uso de la CPU pueden apuntar hacia diversas problemáticas. Más específicamente, esto sugiere que la aplicación está ocupada dedicando tiempo a operaciones computacionales, lo cual deriva en una merma en la capacidad de respuesta. Los episodios de alta utilización deben ser interpretados como un inconveniente de rendimiento, dado que indican que la CPU ha llegado a su límite de utilización
Memoria
La gestión de la memoria emerge como un indicador esencial del rendimiento de la aplicación. La utilización elevada de la memoria denota una demanda sustancial de recursos en el servidor. Al realizar un seguimiento del uso de la memoria de una aplicación, preste atención a la frecuencia de fallos de página y los tiempos de acceso al disco. Si ha asignado una cantidad inapropiada de memoria virtual, su aplicación dedica más tiempo a la híper-paginación que a cualquier otra operación.
Solicitudes por minuto y bytes por solicitud
La supervisión de la frecuencia de solicitudes recibidas por minuto en la API de su aplicación se revela crucial para evaluar el rendimiento del servidor ante diversas cargas. Asimismo, es imperativo llevar un detallado registro de la cantidad de datos manejada por la aplicación en cada solicitud. Podría constatar que la aplicación recibe más peticiones de las que puede gestionar, o que la magnitud de los datos a procesar afecta negativamente su rendimiento.
Latencia y tiempo de actividad
La latencia —comúnmente medida en milisegundos— hace referencia al intervalo entre la acción de un usuario en una aplicación y la subsiguiente respuesta de la aplicación. Un incremento en la latencia incide de manera directa en el tiempo de carga de la aplicación. Se aconseja hacer uso de un servicio de ping para evaluar la continuidad temporal. Estos servicios pueden ser programados para ejecutarse en intervalos específicos, permitiendo así verificar el estado operativo de una aplicación.
Seguridad
Resulta esencial garantizar la seguridad tanto de su aplicación como de sus datos. Evalúe la amplitud de la aplicación protegida por técnicas de seguridad y cuánta queda expuesta y desprotegida. Asimismo, es fundamental contar con un plan para calcular el tiempo que demanda —o podría demandar— abordar vulnerabilidades específicas de seguridad.
Satisfacción del usuario/puntuaciones de Apdex
El Índice de Rendimiento de Aplicaciones (Apdex) se presenta como una normativa abierta destinada a evaluar los tiempos de respuesta en aplicaciones web, comparándolos con un umbral predefinido. Su cálculo se basa en la proporción entre tiempos de respuesta satisfactorios e insatisfactorios. El tiempo de respuesta se refiere al intervalo que demanda un recurso para ser entregado al solicitante tras su requerimiento.
Ilustrativamente, imagine que ha establecido un umbral temporal designado como T. En consecuencia, todas las respuestas completadas en T o menos se consideran satisfactorias para el usuario, mientras que aquellas que superan los T segundos se categorizan como insatisfactorias.
Apdex clasifica a los usuarios en tres tipologías según su grado de satisfacción:
- Satisfecho: Representa a los usuarios que experimentaron una respuesta satisfactoria o alta. Estos usuarios están contentos con el rendimiento de la aplicación.
- Tolerante: Representa a los usuarios que han experimentado una capacidad de respuesta lenta pero aceptable. Aunque la respuesta es más lenta de lo ideal, estos usuarios aún encuentran aceptable el rendimiento de la aplicación.
- Frustrado: Representa a los usuarios que han experimentado una capacidad de respuesta inaceptable. Estos usuarios están insatisfechos con el rendimiento de la aplicación debido a tiempos de respuesta demasiado largos o problemas significativos.
La puntuación de Apdex se calcula mediante la siguiente fórmula, donde SC representa el recuento de eventos satisfactorios, TC es el recuento de eventos tolerantes, FC es el recuento de eventos frustrados y TS es el total de eventos o muestras:
Apdex = (SC + TC / 2 + FC × 0) / TS
En el supuesto de tener un conjunto de 100 datos, con una meta de desempeño establecida en 5 segundos o más, imaginemos que 65 de ellos se encuentran por debajo de los 5 segundos, 25 caen en el intervalo entre 5 y 10 segundos, y los últimos 10 sobrepasan los 10 segundos. Bajo estos criterios, se puede calcular la puntuación de Apdex de la siguiente manera:”
Apdex = (65 + (25/2) + (10 × 0))/100 = 0,775
Tiempo medio de respuesta
El cálculo del tiempo de respuesta promedio implica la obtención del promedio de los tiempos de respuesta de todas las solicitudes durante un intervalo de tiempo definido. Un tiempo de respuesta promedio reducido sugiere un rendimiento superior, indicando que la aplicación o el servidor han gestionado las solicitudes o entradas de manera más eficiente.
La determinación del tiempo medio de respuesta se alcanza al dividir el tiempo necesario para responder a las solicitudes en un periodo específico por el total de respuestas durante ese mismo periodo.
Errores
Este indicador de rendimiento cuantifica el porcentaje de solicitudes que experimentan errores en relación con el total de solicitudes durante un intervalo de tiempo definido. Un incremento en esta proporción sugiere la probabilidad inminente de detectar una falla significativa.
Para realizar un seguimiento de las fallas de la aplicación, puede utilizar los siguientes indicadores:
- Excepciones registradas
- Excepciones lanzadas
- Porcentaje de error HTTP
Básicamente, puede emplear las tasas de error para monitorear cuán frecuentemente su aplicación enfrenta fallas en tiempo real. Además, puede estar alerta a esta métrica de rendimiento para identificar y corregir errores de manera ágil, evitando así inconvenientes que puedan resultar en la caída completa de su sitio.
Recolección de basura
La recolección de elementos no utilizados puede dar lugar a breves interrupciones en su aplicación durante el ciclo de GC. Además, también puede consumir numerosos ciclos de CPU, por lo que es crucial evaluar minuciosamente el rendimiento de la recolección de elementos no utilizados en su aplicación.
- Mangos de GC. Esta métrica cuantifica el total de referencias a objetos generadas en una aplicación.
- Porcentaje de tiempo dedicado a GC. Este porcentaje refleja el tiempo invertido en la recolección de elementos no utilizados desde el último ciclo de GC.
- Tiempo de pausa durante la recolección de basura. Mide la duración en la cual la aplicación se detiene por completo durante un ciclo de GC. Puede minimizarse limitando la cantidad de objetos que deben ser marcados, es decir, objetos candidatos para la recolección de elementos no utilizados.
- Eficiencia en la recolección de basura. Indica el porcentaje de tiempo total que la aplicación no ha dedicado a la recolección de elementos no utilizados.
- Tasa de creación/recuperación de objetos. Es una medida de la velocidad a la que se generan o recuperan instancias en una aplicación. Cuanto mayor sea la tasa de creación de objetos, más frecuentes serán los ciclos de GC y, por ende, aumentará la utilización de la CPU.
Requisitos de velocidad y rendimiento
La velocidad de respuesta a solicitudes es un indicador crucial que proporciona datos sobre las fluctuaciones en el tráfico experimentado por su aplicación. En términos simples, suministra información sobre los periodos de calma y los momentos de mayor actividad cuando su aplicación enfrenta picos de tráfico. Puede establecer conexiones entre las velocidades de respuesta a solicitudes y otras métricas de rendimiento de la aplicación para comprender cómo ajustar la escala de su aplicación. Además, es fundamental supervisar la cantidad de usuarios concurrentes en su aplicación.
Conclusiones
La implementación y constante monitoreo de KPIs, como la utilización de la CPU, la memoria, la identificación de errores y otras, emerge como un tema fundamental para el éxito y la eficiencia de nuestras aplicaciones. Estas métricas no solo proporcionan una visión clara del rendimiento, sino que también sirven como faros que guían las decisiones de mejora continua. Al abordar estos indicadores, se fortalece la estabilidad del sistema, se optimiza la experiencia del usuario y se establecen bases sólidas para la evolución constante de nuestras aplicaciones. En última instancia, el uso estratégico de KPIs es esencial para mantener aplicaciones robustas, eficientes y en sintonía con las expectativas del usuario y los objetivos del negocio.
