Define la confiabilidad en función de los objetivos de la experiencia del usuario

Last reviewed 2024-12-30 UTC

Este principio del pilar de confiabilidad del Google Cloud Well-Architected Framework te ayuda a evaluar la experiencia de tus usuarios y, luego, a correlacionar los hallazgos con los objetivos y las métricas de confiabilidad.

Este principio es pertinente para el área de enfoque del alcance de la confiabilidad.

Descripción general del principio

Las herramientas de observabilidad proporcionan grandes cantidades de datos, pero no todos se relacionan directamente con los impactos en los usuarios. Por ejemplo, es posible que observes un uso elevado de la CPU, operaciones lentas del servidor o incluso tareas fallidas. Sin embargo, si estos problemas no afectan la experiencia del usuario, no constituyen una interrupción.

Para medir la experiencia del usuario, debes distinguir entre el comportamiento interno del sistema y los problemas que afectan al usuario. Enfócate en métricas como la proporción de éxito de las solicitudes de los usuarios. No te bases únicamente en métricas centradas en el servidor, como el uso de CPU, que pueden llevar a conclusiones engañosas sobre la confiabilidad de tu servicio. La verdadera confiabilidad significa que los usuarios pueden usar tu aplicación o servicio de manera constante y eficaz.

Recomendaciones

Para ayudarte a medir la experiencia del usuario de manera eficaz, ten en cuenta las recomendaciones de las siguientes secciones.

Medir la experiencia del usuario

Para comprender realmente la confiabilidad de tu servicio, prioriza las métricas que reflejen la experiencia real de tus usuarios. Por ejemplo, mide la proporción de éxito de las búsquedas de los usuarios, la latencia de la aplicación y las tasas de error.

Lo ideal es recopilar estos datos directamente del dispositivo o navegador del usuario. Si esta recopilación directa de datos no es factible, aleja progresivamente tu punto de medición del usuario en el sistema. Por ejemplo, puedes usar el balanceador de cargas o el servicio de frontend como punto de medición. Este enfoque te ayuda a identificar y abordar los problemas antes de que puedan afectar significativamente a tus usuarios.

Analiza los recorridos del usuario

Para comprender cómo interactúan los usuarios con tu sistema, puedes usar herramientas de seguimiento como Cloud Trace. Si sigues el recorrido de un usuario a través de tu aplicación, puedes encontrar cuellos de botella y problemas de latencia que podrían perjudicar la experiencia del usuario. Cloud Trace captura datos de rendimiento detallados para cada salto en la arquitectura de tu servicio. Estos datos te ayudan a identificar y abordar los problemas de rendimiento de manera más eficiente, lo que puede generar una experiencia del usuario más confiable y satisfactoria.