Last reviewed 2024-12-06 UTC
Google Cloud 架构完善框架中的这一支柱提供了有关如何优化Google Cloud中的工作负载性能的建议。
本文档适用于计划、设计、部署和管理 Google Cloud中的工作负载的架构师、开发者和管理员。
此支柱中的建议可帮助您的组织高效地运营、提高客户满意度、增加收入并降低费用。例如,当应用的后端处理时间缩短时,用户会体验更快的响应速度,从而可以提高用户留存率并增加收入。
性能优化过程可能需要在性能和费用之间进行权衡取舍。不过,优化性能有时可以帮助您降低费用。例如,当负载增加时,自动扩缩可确保系统资源不会过载,从而帮助您提供可预测的性能。自动扩缩还会移除低负载期间未使用的资源,从而帮助您降低费用。
性能优化是一个连续的过程,而不是一次性的活动。下图显示了性能优化过程中的各个阶段:
性能优化过程是一个持续的循环,包括以下阶段:
- 定义要求:在设计和开发应用之前,请为应用堆栈的每个层定义精细的性能要求。为了规划资源分配,请考虑关键工作负载特征和性能预期。
- 设计和部署:使用有助于满足性能要求的弹性和可伸缩设计模式。
- 监控和分析:使用日志、跟踪、指标和提醒持续监控性能。
优化:随着应用的发展,考虑进行潜在的重新设计。 合理调整云资源大小并使用新功能来满足不断变化的性能要求。
如上图所示,继续执行监控、重新评估要求和调整云资源的循环。
如需了解针对 AI 和机器学习工作负载的性能优化原则和建议,请参阅架构完善框架中的 AI 和机器学习视角:性能优化。
核心原则
架构完善框架的性能优化支柱中的建议与以下核心原则相对应:
贡献者
作者:
- Daniel Lees | 云安全架构师
- Gary Harmson | 首席架构师
- Luis Urena | 开发者关系工程师
- Zach Seils | 网络专家
其他贡献者:
- Filipe Gracio 博士 | 客户工程师
- Jose Andrade | 企业基础架构客户工程师
- Kumar Dhanagopal | 跨产品解决方案开发者
- Marwan Al Shawi | 合作伙伴客户工程师
- Nicolas Pintaux | 客户工程师,应用现代化改造专家
- Ryan Cox | 首席架构师
- Radhika Kanakam | 高级计划经理,Cloud GTM
- Samantha He | 技术文档工程师
- Wade Holmes | 全球解决方案总监