Share via

Rekommendationer för att optimera kodkostnader

  • Artikel

Gäller för den här rekommendationen om kostnadsoptimering i Azure Well-Architected Framework:

CO:11 Optimera kodkostnader. Utvärdera och ändra kod för att uppfylla funktionella och icke-funktionella krav med färre eller billigare resurser.

Den här guiden beskriver rekommendationerna för optimering av kodkostnader. Kodoptimering är en process för att förbättra programkodens effektivitet, prestanda och kostnadseffektivitet. Effektiv kodoptimering innebär att göra ändringar i koden för att minska resursförbrukningen, minimera körningstiden och förbättra den övergripande prestandan.

Genom att optimera koden kan du identifiera och eliminera ineffektivitet som kan leda till ökad resursförbrukning och högre kostnader. Du kan minska bearbetningstiden, minnesanvändningen och nätverkskostnaderna, vilket kan leda till program som är snabbare och mer dynamiska. Bättre prestanda förbättrar användarupplevelsen och gör att systemet kan hantera större arbetsbelastningar effektivt.

Definitioner

Period Definition
Kodinstrumentation Metoden att lägga till kodfragment eller bibliotek i kod som samlar in data och övervakar kodprestanda under körning.
Samtidighet Körning av flera processer samtidigt.
Dataserialisering Processen att konvertera dataobjekt till ett format som kan lagras eller överföras och sedan rekonstruera dem tillbaka till sitt ursprungliga formulär vid behov.
Heta sökvägar Kritiska eller ofta kör avsnitt i ett program som kräver höga prestanda och låg svarstid.

Viktiga designstrategier

Kostnadsoptimering av kod innebär att förbättra koden för att uppnå samma funktioner med färre resurser per instans, till exempel CPU-cykler, minne och lagring. Genom att minska resursförbrukningen kan du spara pengar när program hanterar stora mängder data eller upplever hög trafikbelastning.

Kodförbättringar är mest effektiva när du följer andra kostnadsoptimeringsåtgärder kring skalning, rightsizing, redundans och begränsning. När du har skött dessa grundläggande element kan du överväga kodoptimering.

Du kanske inte vet om du har ineffektiv kod. Funktioner för serverlös, autoskalning och tillförlitlighet kan maskera ineffektivitet i kod. Följande strategier kan hjälpa dig att identifiera och åtgärda programkod som kostar mer än den borde.

Instrumentera koden

Instrumenteringskod är en metod för att lägga till kodfragment eller bibliotek som samlar in data och övervakar kodprestanda under körning. Det gör att utvecklare kan samla in information om viktiga mått, till exempel resursförbrukning (CPU- eller minnesanvändning) och körningstid. Genom att instrumentera kod kan utvecklare få insikter om heta kodvägar, identifiera flaskhalsar i prestanda och optimera koden för bättre effektivitet och kostnadseffektivitet.

I en idealisk miljö bör du göra kodanalys tidigt i livscykeln för programvaruutveckling. Ju tidigare du får ett kodproblem, desto billigare är det att åtgärda.

Automatisera så mycket av den här kodanalysen som möjligt. Använd dynamiska och statiska verktyg för kodanalys för att minska det manuella arbetet. Tänk dock på att den här testningen fortfarande är en simulering av produktion. Produktion ger den tydligaste förståelsen för kodoptimering.

Kompromiss: Kodövervakningsverktyg kommer sannolikt att öka kostnaderna.

Identifiera och optimera heta sökvägar

Genom att instrumentera koden kan du mäta resursförbrukningen för kodsökvägar. De här måtten hjälper dig att identifiera heta sökvägar. Frekventa sökvägar har en betydande inverkan på prestanda och resursanvändning. De är kritiska eller ofta kör avsnitt i ett program som kräver höga prestanda och låg svarstid.

Tänk på följande för att identifiera heta sökvägar:

  • Analysera körningsdata: Samla in och analysera körningsdata för att identifiera områden i koden som förbrukar betydande resurser, till exempel PROCESSOR, minne eller I/O-åtgärder. Leta efter mönster eller kodavsnitt som körs ofta eller tar lång tid att slutföra.

  • Mät prestanda: Använd profileringsverktyg eller ramverk för prestandatestning för att mäta körningstiden och resursförbrukningen för kodsökvägar. Den här mätningen hjälper till att identifiera flaskhalsar och förbättringsområden.

  • Överväg affärslogik och användareffekt: Utvärdera vikten av kodsökvägar baserat på deras relevans för programmets funktioner eller kritiska affärsåtgärder. Fastställ vilka kodsökvägar som är avgörande för att leverera värde till användare eller uppfylla prestandakraven.

    Granska prestandarekommendationer som är specifika för det programmeringsspråk som du arbetar med. Utvärdera koden mot dessa rekommendationer för att identifiera förbättringsområden. Ta bort alla onödiga åtgärder i kodsökvägen som kan påverka prestanda.

  • Ta bort onödiga funktionsanrop: Granska koden. Identifiera funktioner som inte är nödvändiga för de önskade funktionerna och som kan påverka prestanda negativt. Om till exempel ett funktionsanrop utför en validering som utfördes tidigare i koden kan du ta bort det onödiga funktionsanropet.

  • Minimera loggningsåtgärder: Loggning kan vara användbart för felsökning och analys, men överdriven loggning kan påverka prestandan. Utvärdera behovet av varje loggningsåtgärd och ta bort eventuella onödiga loggningsanrop som inte är kritiska för prestandaanalys.

  • Optimera loopar och villkor: Analysera loopar och villkor i koden. Identifiera eventuella onödiga iterationer eller villkor som du kan eliminera. Att förenkla och optimera dessa strukturer kan förbättra kodens prestanda.

  • Minska onödig databearbetning: Granska koden för onödiga databearbetningsåtgärder, till exempel redundanta beräkningar eller transformeringar. Eliminera dessa onödiga åtgärder för att förbättra kodens effektivitet.

  • Minimera nätverksbegäranden: Om din kod gör nätverksbegäranden minimerar du antalet begäranden och optimerar deras användning. Batch-begäranden när det är möjligt och undvik onödiga turer för att förbättra prestandan.

  • Minimera allokeringar: Identifiera områden där överdriven minnesallokering sker. Optimera koden genom att minska onödiga allokeringar och återanvända befintliga resurser när det är möjligt.

    Genom att minimera allokeringar kan du förbättra minneseffektiviteten och den övergripande prestandan. Använd lämpliga strategier för minneshantering och skräpinsamling för ditt programmeringsspråk.

  • Minska datastrukturens storlek: Utvärdera storleken på dina datastrukturer, till exempel klasser, och identifiera områden där det är möjligt att minska. Granska datakraven och eliminera onödiga fält eller egenskaper. Optimera minnesanvändningen genom att välja lämpliga datatyper och packa data effektivt.

  • Utvärdera övergripande implementeringar: Överväg effekterna av övergripande implementeringar, till exempel mellanprogram eller tokenkontroller. Utvärdera om de påverkar prestanda negativt.

Kompromiss: Optimering av kod och heta sökvägar kräver utvecklarexpertis när det gäller att identifiera ineffektivitet i kod. Dessa högkvalificerade personer kan behöva ägna tid åt andra uppgifter.

Utvärdera användningen av samtidighet

Utvärdering av användningen av samtidighet innebär att utvärdera om asynkron bearbetning, multitrådning eller multiprocessning kan maximera resursutnyttjandet och minska kostnaderna. Genom att använda asynkron bearbetning, flertrådning eller flera processer kan du hantera fler uppgifter med samma resurser. Det är dock viktigt att säkerställa en korrekt implementering för att undvika mer omkostnader och upprätthålla kostnadseffektiviteten.

Om du vill utvärdera om samtidighet passar bra kan du följa dessa riktlinjer:

  • Asynkron bearbetning: Asynkron bearbetning tillåter icke-blockerande körning. Du kan till exempel starta en process och sedan pausa den så att en andra process kan slutföras.

    Fastställ de kodkomponenter eller åtgärder som du kan köra asynkront. Identifiera det programmeringsspråk eller ramverk som du använder och förstå den asynkrona programmeringsmodell som den stöder, till exempel async/await i .NET eller promises i JavaScript.

    Omstrukturera koden så att den använder asynkrona programmeringskonstruktioner genom att aktivera icke-blockerande körning av uppgifter. Frikoppla långvariga eller I/O-intensiva åtgärder från huvudkörningstråden med hjälp av asynkrona metoder eller återanrop. Använd asynkrona API:er eller bibliotek som ditt programmeringsspråk eller ramverk tillhandahåller för att hantera asynkrona arbetsflöden.

  • Flertrådskörning: Vid flertrådskörning kör du flera trådar i en enda process samtidigt.

    Identifiera avsnitt i koden som du kan köra samtidigt och oberoende av varandra. Läs dokumentation eller riktlinjer som är specifika för programmeringsspråket eller ramverket som du använder för metodtips för flertrådsteknik. Skapa flera trådar eller trådpooler för att hantera parallell körning av uppgifter.

    Implementera synkroniseringsmekanismer, till exempel lås, mutex eller semaforer, för att säkerställa trådsäkerheten och förhindra konkurrenstillstånd när koden får åtkomst till delade resurser. Överväg att använda abstraktioner på högre nivå, till exempel trådpooler eller aktivitetsbaserade parallellitetsbibliotek, för att effektivisera hanteringen av flera trådar och förenkla samtidighetskontroll.

  • Multiprocessing: Flera processer kan köras parallellt. Det kan ge bättre användning av flera processorkärnor än flertrådning.

    Avgör om arbetsbelastningen eller åtgärderna i koden lämpar sig för parallell bearbetning. Identifiera det programmeringsspråk eller ramverk som du använder och utforska dess funktioner för flera processer. Tänk dig till exempel modulen för flera processer i Python eller parallella strömmar i Java. Utforma koden för att dela upp arbetsbelastningen i flera oberoende uppgifter som kan bearbetas samtidigt.

    Använd API:er eller bibliotek för flera processer för att skapa och hantera parallella processer. Distribuera arbetsbelastningen mellan dessa API:er eller bibliotek. För att möjliggöra samordning och datadelning mellan flera processer implementerar du kommunikationsmekanismer som kommunikation mellan processer (IPC), delat minne eller meddelandeöverföring, beroende på ditt programmeringsspråk eller ramverk.

Använda rätt SDK:er

För kostnadsoptimering väljer du SDK:er som är utformade för att optimera resursanvändningen och förbättra prestanda. Det är viktigt att utvärdera funktionerna i varje SDK. Tänk på dess kompatibilitet med programmeringsspråket och utvecklingsmiljön.

Här är vägledning för att välja de bästa SDK:erna för din arbetsbelastning:

  • Utföra prestandatestning: Jämför resursanvändning och prestanda för SDK:er med hjälp av prestandatestning. Välj det SDK som bäst uppfyller dina behov när det gäller resursoptimering och prestandaförbättringar. Integrera den valda SDK:en i din kodbas genom att följa den angivna dokumentationen och riktlinjerna.

  • Övervaka resursanvändning och optimera kod: Övervaka resursanvändning med det implementerade SDK:et. Samla in insikter från övervakning och analys för att optimera din kod.

Välj rätt operativsystem

De flesta kodningsspråk kan köras på olika operativsystem, så det är viktigt att utvärdera operativsystemet mot billigare alternativ. Om ett alternativt operativsystem har stöd för samma eller liknande funktioner till lägre kostnad är det värt att överväga. Genom att välja ett billigare operativsystem kan du potentiellt minska kostnaden för licensavgifter och infrastrukturkostnader.

Rätt operativsystem kan bidra till den övergripande kostnadsoptimeringen för din arbetsbelastning. Prova följande aktiviteter om du vill välja rätt operativsystem för din arbetsbelastning:

  • Utvärdera dina krav: Förstå de specifika behoven för din arbetsbelastning, inklusive de kodningsspråk och ramverk som du använder. Överväg eventuella beroenden eller integreringar med andra system.

  • Överväg kompatibilitet: Se till att det operativsystem du väljer är kompatibelt med dina kodningsspråk, ramverk och eventuella bibliotek eller verktyg från tredje part som du använder. Kontrollera dokumentationen och community-supporten för operativsystemet för att säkerställa att det har god kompatibilitet med din teknikstack.

  • Utvärdera funktioner: Avgör om det alternativa operativsystemet stöder samma eller liknande funktioner som ditt nuvarande operativsystem. Utvärdera om den innehåller de nödvändiga funktioner som din arbetsbelastning kräver.

  • Jämför kostnader: Jämför kostnaderna som är associerade med operativsystem. Tänk på faktorer som licensavgifter, supportkostnader och infrastrukturkrav. Leta efter billigare alternativ som kan uppfylla arbetsbelastningens krav utan att kompromissa med funktionaliteten.

  • Överväg prestanda och optimering: Utvärdera prestanda- och optimeringsfunktionerna i det alternativa operativsystemet. Leta efter riktmärken, fallstudier eller prestandajämförelser för att förstå hur det presterar i verkliga scenarier.

  • Granska säkerhet och stabilitet: Utvärdera säkerheten och stabiliteten för det alternativa operativsystemet. Leta efter säkerhetsuppdateringar, korrigeringar och community-stöd för att säkerställa att operativsystemet underhålls aktivt och är säkert och stabilt överlag.

  • Överväg leverantörssupport: Utvärdera nivån på leverantörssupporten som är tillgänglig för det alternativa operativsystemet. Kontrollera om det finns officiella supportkanaler, dokumentation och en community med användare som kan ge hjälp om du behöver det.

Optimera nätverksbläddering

Att optimera nätverksbläddring handlar om att minimera nätverkstrafiken mellan arbetsbelastningskomponenter. Dataöverföring har ofta en associerad kostnad. Genom att minimera nätverkstrafiken kan du minska mängden data som behöver överföras samtidigt som kostnaderna sänks.

Analysera din arbetsbelastning och identifiera eventuella onödiga dataöverföringar mellan komponenter. Undvik att överföra redundanta eller duplicerade data och överför endast viktig information. Om en komponent till exempel upprepade gånger begär samma data från en annan komponent är den en kandidat för optimering. Du kan omstrukturera koden för att minska onödiga anrop eller batchbegäranden, vilket minimerar överförda data. Program kan skicka hela objekt eller datastrukturer när endast ett fåtal fält behövs. Genom att optimera koden för att endast skicka nödvändiga data minimerar du storleken på varje dataöverföring.

Optimera nätverksprotokoll

Nätverksprotokoll spelar en avgörande roll för nätverkskommunikationens effektivitet. Genom att optimera nätverksprotokoll kan du förbättra den övergripande effektiviteten för dataöverföring och minska resursförbrukningen.

Överväg följande förslag:

  • Välj effektiva protokoll: Välj protokoll som är kända för sin effektivitet när det gäller dataöverföringshastighet och minimera omkostnader. Överväg till exempel att använda protokoll som HTTP/2 över HTTP/1.1. Dessa protokoll är utformade för att förbättra prestanda genom att minska svarstiden och optimera dataöverföringen. Använd bibliotek och ramverk i ditt program för att använda dessa protokoll.

  • Stödkomprimering: Implementera komprimeringsmekanismer i dina nätverksprotokoll för att minska storleken på data som överförs. Komprimering kan avsevärt minska mängden data som överförs via nätverket, vilket leder till bättre prestanda och minskad bandbreddsanvändning. Komprimering på serversidan aktiveras vanligtvis i programkoden eller serverkonfigurationen.

  • Använd anslutningspooler: Med anslutningspooler kan du återanvända etablerade nätverksanslutningar för att minska kostnaden för att upprätta nya anslutningar för varje begäran. Anslutningspooler kan förbättra effektiviteten i nätverkskommunikationen genom att undvika kostnaden för anslutningskonfiguration och nedtagning. Välj ett bibliotek eller ramverk för anslutningspooler och konfigurera för att uppfylla arbetsbelastningsbehoven.

  • Implementera andra optimeringar: Utforska andra optimeringar som är specifika för din arbetsbelastning och nätverksmiljö. Du kan till exempel använda cachelagring av innehåll, belastningsutjämning och trafikformning för att ytterligare optimera nätverksblädderingen.

Minimera nätverkskostnaderna

Minimera mängden nätverkstrafik och dataöverföring mellan komponenterna i din arbetsbelastning. Genom att minska nätverkskostnaderna kan du sänka kostnaderna för utgående och inkommande data och förbättra den övergripande nätverksprestandan.

Tänk på följande tekniker:

  • Minska redundanta begäranden: Analysera koden för att identifiera eventuella duplicerade eller onödiga begäranden. I stället för att göra flera begäranden för samma data kan du ändra koden för att hämta data en gång och återanvända dem efter behov.

  • Optimera datastorleken: Granska de data som överförs mellan komponenter eller system och leta efter möjligheter att minimera dess storlek. Överväg tekniker som att komprimera data före överföring eller använda mer effektiva dataformat. Genom att minska datastorleken kan du minska användningen av nätverksbandbredd och förbättra den totala effektiviteten.

  • Batch-begäranden: Om det är tillämpligt bör du överväga att batcha flera mindre begäranden till en enda större begäran. Batchbearbetning minskar omkostnaderna för att upprätta flera anslutningar och minskar den totala dataöverföringen.

  • Använd dataserialisering: Dataserialisering är processen att konvertera komplexa datastrukturer eller objekt till ett format som enkelt kan överföras via ett nätverk eller lagras i ett beständigt lagringssystem. Den här strategin omfattar att representera data i ett standardiserat format, så att data effektivt kan överföras, bearbetas och rekonstrueras i den mottagande änden.

    Välj ett serialiseringsformat som är kompakt, snabbt och lämpligt för arbetsbelastningens krav.

    Serialiseringsformat Description
    Protokollbuffertar (protobuf) Ett binärt serialiseringsformat som erbjuder effektiv kodning och avkodning av strukturerade data. Den använder inskrivna definitionsfiler för att definiera meddelandestrukturer.
    MessagePack Ett binärt serialiseringsformat för kompakt överföring över kabeln. Den stöder olika datatyper och ger snabb serialisering och deserialiseringsprestanda.
    JavaScript Object Notation (JSON) Ett vanligt dataserialiseringsformat som är läsbart och lätt att arbeta med. JSON är textbaserat och har brett plattformsoberoende stöd.
    Binär JSON (BSON) Ett binärt serialiseringsformat som liknar JSON men som är utformat för effektiv serialisering och deserialisering. BSON innehåller extra datatyper som inte är tillgängliga i JSON.

    Beroende på serialiseringsformatet måste du implementera logik för att serialisera objekt eller datastrukturer i det valda formatet och deserialisera dem tillbaka till sitt ursprungliga format. Du kan implementera den här logiken med hjälp av bibliotek eller ramverk som tillhandahåller serialiseringsfunktioner för formatet.

Optimera dataåtkomst

Optimering av dataåtkomst syftar på att effektivisera mönster och tekniker för att hämta och lagra data, för att minimera onödiga åtgärder. När du optimerar dataåtkomsten kan du spara kostnader genom att minska resursanvändningen, minska datahämtningen och förbättra databehandlingens effektivitet. Överväg tekniker som datacachelagring, effektiv datafrågor och datakomprimering.

Använda cachelagringsmekanismer

Cachelagring innebär att lagra data som används ofta närmare de komponenter som kräver det. Den här tekniken minskar behovet av nätverksbläddring genom att betjäna data från cachen i stället för att hämta dem över nätverket.

Överväg dessa cachelagringsmekanismer:

  • Använd en extern cache: En populär cachelagringslösning är ett nätverk för innehållsleverans. Det hjälper till att minimera svarstiden och minska nätverksbläddering genom att cachelagra statiskt innehåll närmare konsumenterna.

  • Justera cachelagringsparametrar: Konfigurera cachelagringsparametrar, till exempel time to live (TTL), för att optimera fördelen med cachelagring samtidigt som potentiella nackdelar minimeras. Genom att ange en lämplig TTL ser du till att cachelagrade data förblir färska och relevanta.

  • Använd minnesintern cachelagring: Utöver externa cachelagringslösningar bör du överväga att implementera minnesintern cachelagring i ditt program. Minnesintern cachelagring kan hjälpa till att använda inaktiva beräkningsresurser och öka beräkningstätheten för allokerade resurser.

Optimera databastrafik

Du kan förbättra effektiviteten i programkommunikationen till databasen. Här följer några viktiga överväganden och tekniker för att optimera databastrafiken:

  • Skapa index: Indexering är en process för att skapa datastrukturer som förbättrar hastigheten för datahämtning. Genom att skapa index för kolumner med ofta efterfrågade frågor kan du avsevärt minska den tid det tar att köra frågor. Om du till exempel har en tabell med användare med en kolumn för användarnamn kan du skapa ett index i kolumnen användarnamn för att påskynda frågor som söker efter specifika användarnamn.

    Identifiera de kolumner som används oftast och skapa index för dessa kolumner för att påskynda datahämtningen. Analysera och optimera de befintliga indexen regelbundet för att säkerställa att de fortfarande är effektiva. Undvik överindexering eftersom det kan påverka infognings- och uppdateringsåtgärder negativt.

  • Optimera frågor: Utforma effektiva frågor genom att överväga specifika datakrav och minimera onödig datahämtning. Börja med att använda lämpliga kopplingstyper (till exempel inre koppling och vänster koppling), baserat på relationen mellan tabeller. Använd frågeoptimeringstekniker som frågetips, frågeplansanalys och frågeskrivning för att förbättra prestandan.

  • Cachefrågeresultat: Du kan lagra resultatet av vanliga frågor i minnet eller i ett cacheminne. Efterföljande körningar av samma fråga kan sedan hanteras från cachen, vilket eliminerar behovet av dyra databasåtgärder.

  • Använd ett ramverk för objektrelationsmappning (ORM): Använd ORM-funktioner som lat inläsning, cachelagring och batchbearbetning för att optimera datahämtning och minimera databasresor. Använd ORM-ramverk som Entity Framework för C# eller Viloläge för Java.

  • Optimera lagrade procedurer: Analysera och optimera logiken och prestandan för lagrade procedurer. Målet är att undvika onödiga beräkningar eller redundanta frågor i lagrade procedurer. Optimera användningen av temporära tabeller, variabler och markörer för att minimera resursförbrukningen.

Organisera data

Att organisera data för effektiv åtkomst och hämtning innebär att strukturera och lagra data på ett sätt som maximerar prestanda och minimerar resursförbrukningen. Det kan förbättra svarstiderna för frågor, minska kostnaderna för dataöverföring och optimera lagringsanvändningen.

Här följer några metoder för att organisera data effektivt:

  • Partitionering: Partitionering innebär att dela upp en stor datamängd i mindre, mer hanterbara delmängder som kallas partitioner. Du kan lagra varje partition separat för att möjliggöra parallell bearbetning och bättre frågeprestanda. Du kan till exempel partitionera data baserat på ett visst värdeintervall eller genom att distribuera data mellan servrar. Den här tekniken kan förbättra skalbarheten, minska konkurrensen och optimera resursutnyttjandet.

  • Shard: Horisontell partitionering är en teknik för horisontell uppdelning av data mellan flera databasinstanser eller servrar. Varje shard innehåller en delmängd av data och frågor kan bearbetas parallellt över dessa shards. Horisontell partitionering kan förbättra frågeprestanda genom att distribuera arbetsbelastningen och minska mängden data som varje fråga kommer åt.

  • Komprimera: Datakomprimering innebär att minska storleken på data för att minimera lagringskraven och förbättra effektiviteten vid dataöverföring. Eftersom komprimerade data tar upp mindre diskutrymme ger det besparingar i lagringskostnader. Komprimerade data kan också överföras snabbare via nätverk och minska kostnaderna för dataöverföring.

Tänk dig till exempel ett scenario där du har en stor datamängd med kundinformation. Genom att partitionera data baserat på kundregioner eller demografi kan du distribuera arbetsbelastningen över flera servrar och förbättra frågeprestanda. Du kan också komprimera data för att minska lagringskostnaderna och förbättra effektiviteten vid dataöverföring.

Optimera arkitektur

Utvärdera din arbetsbelastningsarkitektur för att identifiera möjligheter till resursoptimering. Målet är att använda rätt tjänster för rätt jobb.

För att nå det här målet kan du behöva göra om delar av arkitekturen för att använda färre resurser. Överväg serverlösa eller hanterade tjänster och optimera resursallokering. Genom att optimera din arkitektur kan du uppfylla de funktionella och icke-funktionella kraven samtidigt som du förbrukar färre resurser per instans.

Använda designmönster

Designmönster är återanvändbara lösningar som hjälper utvecklare att lösa återkommande designproblem. De ger en strukturerad metod för att utforma kod som är effektiv, underhållsbar och skalbar.

Designmönster hjälper till att optimera användningen av systemresurser genom att tillhandahålla riktlinjer för effektiv resursallokering och hantering. Kretsbrytarmönstret hjälper till exempel till att förhindra onödig resursförbrukning genom att tillhandahålla en mekanism för att hantera och återställa från fel på ett kontrollerat sätt.

Designmönster kan hjälpa kostnadsoptimerar kod på följande sätt:

  • Kortare utvecklingstid: Designmönster ger beprövade lösningar på vanliga designproblem, vilket kan spara utvecklingstid. Genom att följa etablerade mönster kan utvecklare undvika repetitivt arbete och fokusera på att implementera de specifika kraven för sina program.

  • Förbättrad underhållbarhet: Designmönster främjar modulär och strukturerad kod som är lättare att förstå, ändra och underhålla. De kan leda till kostnadsbesparingar i form av minskad felsökning och underhållsarbete.

  • Skalbarhet och prestanda: Designmönster hjälper dig att utforma skalbara och högpresterande system. Mönster som Cache-Aside mönster kan förbättra prestanda genom cachelagring av data som används ofta för att minska behovet av dyra beräkningar eller externa anrop.

För att implementera designmönster måste utvecklare förstå principerna och riktlinjerna för varje mönster och tillämpa dem i koden. Överväg att identifiera lämpligt mönster för ett problem, förstå dess struktur och komponenter och integrera mönstret i den övergripande designen.

Olika resurser är tillgängliga, till exempel dokumentation, självstudier och exempelkod. Dessa resurser kan hjälpa utvecklare att lära sig och implementera designmönster effektivt.

Ändra konfigurationer

Granska och uppdatera arbetsbelastningskonfigurationen regelbundet för att säkerställa att den överensstämmer med dina aktuella krav. Överväg att justera resursstorlek och konfigurationsinställningar baserat på arbetsbelastningskrav. Genom att optimera konfigurationer kan du effektivt allokera resurser och undvika överetablering för att spara kostnader.

Refaktorarkitektur

Utvärdera din arbetsbelastningsarkitektur och identifiera möjligheter att omstrukturera eller omdesigna komponenter för att optimera resursförbrukningen. Överväg tekniker som att implementera en mikrotjänstarkitektur, implementera kretsbrytarmönstret och använda serverlös databehandling. Genom att optimera din arkitektur kan du uppnå bättre resursutnyttjande och kostnadseffektivitet.

Ändra resursstorlekar

Övervaka och analysera arbetsbelastningens resursanvändning kontinuerligt. Baserat på de observerade mönstren och trenderna justerar du resursstorleken och konfigurationsinställningarna för att optimera resursförbrukningen.

Överväg att rättighetsanpassa virtuella datorer, justera minnesallokering och optimera lagringskapaciteten. Genom att rättighetsanpassa resurser kan du undvika onödiga kostnader som är kopplade till underutnyttjande eller överetablering.

Kompromiss: Omarbetning av kod och arkitektur kanske inte passar aktuella projektscheman och kan leda till schema- och kostnadsavvikelser.

Azure-underlättande

Instrumenteringskod: Azure tillhandahåller övervaknings- och loggningsverktyg som Azure Monitor, Application Insights och Log Analytics. Du kan använda dessa verktyg för att spåra och analysera kodens prestanda och beteende i realtid.

Identifiera heta och optimera sökvägar: Application Insights och Application Insights Profiler hjälper dig att identifiera och optimera de heta sökvägarna i koden genom att analysera körningstider och resursanvändning. Du kan minimera onödiga minnesallokeringar och optimera minnesanvändningen med Profiler.

Med rätt SDK:er: Azure erbjuder SDK:er på flera programmeringsspråk, optimerade för prestanda och användarvänlighet. Dessa SDK:er tillhandahåller fördefinierade funktioner och bibliotek som interagerar med Azure-tjänster för att minska behovet av anpassad implementering.

Optimera nätverksbläddring: Olika Azure-tjänster stöder höghastighetsnätverksprotokoll som HTTP/2 och QUIC för effektiv kommunikation mellan tjänster och program.

Azure-tjänster, till exempel Azure Database for PostgreSQL – flexibel server, stöder anslutningspooler.

Azure stöder batchbearbetning i olika tjänster, så att du kan gruppera flera åtgärder och köra dem i en enda begäran. Batchbearbetning kan avsevärt förbättra effektiviteten och minska nätverkskostnaderna.

När det gäller dataserialisering har Azure stöd för olika serialiseringsformat, inklusive JSON och XML. Välj lämpligt serialiseringsformat baserat på datastorlek, prestandakrav och samverkansbehov.

Optimera dataåtkomst: Azure tillhandahåller cachelagringstjänster som Azure Cache for Redis. Du kan använda cachelagring för att lagra data som används ofta närmare programmet, vilket ger snabbare hämtning och minskad serverdelsbelastning.

  • Indexering och frågeoptimering: Azure-tjänster som Azure SQL Database och Azure Cosmos DB tillhandahåller indexeringsfunktioner för att optimera frågeprestanda. Genom att välja rätt indexeringsstrategi och optimera frågor kan du förbättra den övergripande effektiviteten för datahämtning.

  • Objektrelationsmappning (ORM): Azure stöder ORM-ramverk som Entity Framework. Dessa ramverk förenklar dataåtkomst och mappning mellan objektorienterad kod och relationsdatabaser eller NoSQL-databaser.

  • Optimera lagrade procedurer: Du kan använda Azure-tjänster som Azure SQL Database för att skapa och optimera lagrade procedurer. Lagrade procedurer kan förbättra prestanda genom att minska nätverkskörningar och förkompilera SQL-instruktioner.

  • Partitionering och horisontell partitionering: Azure erbjuder partitionerings- och horisontell partitioneringsfunktioner i tjänster som Azure Cosmos DB och Azure SQL Database. Du kan använda partitionering för att distribuera data över flera noder för skalbarhet och prestandaoptimering.

  • Komprimera data: Azure-tjänster stöder datakomprimeringstekniker som GZIP och DEFLATE.

Optimera arkitektur: Azure tillhandahåller arkitekturvägledning och designmönster för att utforma skalbara, motståndskraftiga och högpresterande program. Mer information finns i Designmönster.

Checklista för kostnadsoptimering

Se den fullständiga uppsättningen rekommendationer.

Checklista för kostnadsoptimering