Misurazione prestazioni siti WEB Una metodologia operativa

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1 Misurazione prestazioni siti WEB Una metodologia operativa Alberto Bianchi Sun Microsystems - Professional Services (c) - copyright Sun Microsystems

2 Web Site Daily Internet commerce revenue as of 1/15/99 Lost revenue per hour of downtime as of 1/15/99* $1,000,000 $8,280 $2,700,000 $22,500 $10,000,000 $91,320 $20,000,000 $182,640 (partner extranet site only) $33,000,000 $274,980 * Lost revenue assumes a $1 million-per-day site where 20% of transactions are lost during downtime. Costs due to brand erosion and decreased customer satisfaction are not included in these estimates Forrester Research Inc. Jan

3 le prestazioni di un sito Web hanno un impatto diretto sulle revenue dell'azienda "8 seconds rule" - 8 secondi e' il tempo oltre al quale un utente, in attesa di una pagina, abbandona il sito piu' di 4 miliardi di Dollari in vendite associate a siti di e-commerce vengono persi ogni anno a causa di tempi di attesa troppo lunghi Good performance protects your revenue stream *Zona Research,

4 4 - Findings from Mercury Interactive s ActiveTest Service 85% 85% of of Sites Sites Fail Fail to to scale scale past past 25% 25% of of their their expected expected usage usage

5 il test di performance riduce i rischi di ridotta scalabilita' piu' della meta' delle applicazioni Web non scalano come previsto Failed to Scale Scaled as Expected No Test 6% Test Late 34% Test Early 6% No Test 60% Test Early 56% Test Late 38% 5

6 Analogia modello finanziario planning, allocazione budget, controllo capitale e spese: "capitale" - risorse di calcolo fisse (RAM, spazio disco) "spese" - risorse variabili, tempo di CPU, banda di rete pianificazione per tempo delle risorse necessarie monitoraggio risorse con sistemi di accounting controllo risorse in base al carico 6

7 Performance mgmt: sequenza raccolta dati di configurazione e performance monitor allarme e visualizzazione in tempo reale analisi in termini di business workload previsione degli effetti di un cambiamento di carico metriche Raccolta Monitor Analisi Previsione 7

8 Funzioni controllo prestazioni capacity planning gestione livelli di servizio attivazione tool di monitoring prestazionali e identificazione parametri critici. definizione piano di monitoraggio costante per il tempo necessario. definizione piano di coordinamento per correggere eventuali disservizi obiettivo comune: massimizzare effettivo utilizzo risorse nel modo piu' efficace. 8

9 Performance analysis grid 3UREOHPDWLFD 6RODULVUHIHUHQFH 3DFNDJHV Static view - Name service misconf - NFS misconfiguration - Network bottlenecks - Obsolete patchlevlel - Undersized kernel parameters - Init.conf - Resolv.conf - Sendmail.conf - /etc/system - SunExplorer - Patchdiag - Account Dynamic view - CPU busy - Slow disks - RAM shortage - Processes hogging CPU - Shortage of bandwith - High queue wait time - TCP/IP stack - iostat, df, vmstat - sar, prex - netstat, nfstat - top, prsinfo - mpstat, ifstat - crash, truss - SunExplorer - Memtool - Proctool - Perfmeter - SEToolkit - Teamquest 9

10 Capacity planning capacity planning: previsione di come e quando una architettura di sistemi puo' giungere a saturazione tempi ridotti nel passaggio in produzione prevenzione da possibili disservizi (malcontento degli utenti, diminuzione produttivita', vincoli economici e di budget) scalabilita' dell'architettura 10

11 Application testing checklist quale tempo di risposta accettabile per l'applicazione quanti utenti sono gestiti con quel tempo di risposta scalabilita' dell'architettura qual'e' il limite massimo di utenti gestibili come raddoppiare la capacita' come risponde il sistema al variare degli scenari quali sono le parti piu' critiche o pesanti 11

12 Application stress test previsione del comportamento "in produzione" identificazione e isolamento colli di bottiglia Performance Monitors Router Router Router App. Server Vuser s Router Router Web Server Load Balancer Database 12

13 Application stress test test di application server, business logic e connettivita' sistemi di back-end stress dell'intera architettura con transazioni e dati reali garantire il testing applicativo con anticipo rispetto al passaggio in produzione test di scalabilita' e verifica presenza colli di bottiglia a livello web, db server, application server o rete ogni utente virtuale misura i tempi di risposta associati alle transazioni un controller raccoglie i dati prestazionali da client, rete e servers 13

14 Application stress test Controller Virtual Users Network App/Web Server Database 14

15 Application stress test 15

16 Application test: metodologia Planning e preparazione: analisi ambiente applicativo e transazioni da testare, definizione ambiente di test minimale (sistemi, DB prova), definizione formato report, tempistica test (nel caso di ambienti in produzione). Delivery: costruzione modello applicativo (workload) sull'ambiente di test, definizione parametri, definizione scenari multipli, predisposizione monitor risorse di sistema (bottleneck). Closure: analisi report su applicazione e sistemi, considerazioni su utilizzo risorse, interventi applicativi e sistemistici, identificazione livelli di servizio. 16

17 Service Level Management Monitoring Software Client Network Back End Server Web/App. Server 17

18 Service Level Management monitor tempi risposta in produzione SLM - dati reali e proattivi sull'effettivo andamento del sito analisi di dettaglio sulle possibili cause di disservizio e attivazione opportuni allarmi monitoring e diagnosi ai diversi livelli (presentation, application, backend) 18

19 CASE STUDY: Trading on line 3 tier arch: web, appl (Vignette), Oracle. individuazione delle funzionalita' piu' critiche per l'applicazione in esame (sistema gia' in produzione) definizione dei possibili casi reali individuazione numero utenti virtuali eseguibili con un certo livello di servizio (100 utenti concorrenti eseguiti in 1 minuto) verifica comportamento sistema all'aumentare del numero di utenti (capacity planning) identificazione num. max utenti gestibili prima di saturare il sistema (crash test) considerazioni su utilizzo risorse, identificazione problemi connessi al SW di base 19

20 CASE STUDY: Trading on line individuazione, attraverso lo stress test, del numero massimo di utenti eseguibili con un certo livello di servizio (100 utenti concorrenti, Think Time = 0) verifica rapporto fra utenti potenziali (registrati) e utenti medi collegati (orari di picco) sul sito reale, es. 500/20000 verifica rapporto fra utenti reali e utenti simulati con lo stress test (1 a 10, TT=10 sec, 100 utenti simulati generano lo stesso carico di 1000 utenti reali) calcolo quantita' di utenti supportabili con l'architettura esistente (100 simulati, 1000 collegati, abbonamenti secondo l'attuale tipologia di utenza) verifica impatto firewall/bilanciatori 20

21 CASE STUDY: Portale di ricerca 3 tier arch: web, appl (ATG Dynamo), Oracle sistema non in produzione obiettivi: individuazione tipologia di utilizzo del portale individuazione throughput massimo erogabile (transazioni/sec) definizione scenari multipli, calcolo intervalli di esecuzione, verifica utilizzo risorse sistema, calcolo transazioni nell'unita' di tempo verifica impatto firewall/bilanciatori 21

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