Google Cloud Well-Architected Framework 的作業卓越支柱中，這項原則可協助您確保雲端工作負載的作業準備度和效能。這項原則強調應明確設定服務效能的預期目標和承諾、實施完善的監控和警告機制、進行效能測試，以及主動規劃容量需求。
原則總覽
不同組織對營運準備度的解讀可能有所不同。營運準備度是指貴組織如何做好準備，在 Google Cloud上成功執行工作負載。如要準備運作複雜的多層式雲端工作負載，必須仔細規劃上線和day-2作業。這類作業通常稱為 CloudOps。
營運就緒程度的重點領域
營運準備度包含四個重點領域。每個重點領域都包含一組活動和元件，這些活動和元件是準備在 Google Cloud中操作複雜應用程式或環境的必要條件。下表列出各個重點領域的元件和活動：
| 營運就緒程度的重點領域 | 活動和元件 |
|---|---|
| 工作團隊 |
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| 程序 |
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| 工具 | 支援 CloudOps 程序所需的工具。 |
| 管理 |
|
建議
如要使用 CloudOps 確保作業準備度和效能，請參考下列各節的建議。本文中的每項建議都與營運準備度的重點領域有關。
定義 SLO 和 SLA
雲端作業團隊的核心職責之一，是為所有重要工作負載定義服務水準目標 (SLO) 和服務水準協議 (SLA)。這項建議與營運準備度的管理重點領域有關。
定義服務等級目標：
SLO 必須具體、可衡量、可達成、相關且有時限 (SMART)，並反映您期望的服務水準和效能。
- 具體：清楚說明所需的服務水準和效能。
- 可評估：可量化及追蹤。
- 可達成：在組織的能力和資源範圍內可達成。
- 相關性：與業務目標和優先事項一致。
- 有時限：有明確的評估和評量時間範圍。
舉例來說，網頁應用程式的服務等級目標可能是「可用性達 99.9%」或「平均回應時間低於 200 毫秒」。這類服務等級目標明確定義網頁應用程式所需的服務和效能等級，且可長期評估及追蹤。
定義服務水準協議：
SLA 概述對客戶的承諾，包括服務可用性、效能和支援，以及未遵守規定的罰則或補救措施。SLA 必須包含所提供服務的具體細節、可預期的服務水準、服務供應商和客戶的責任，以及不遵守規定的任何罰則或補救措施。SLA 是雙方之間的合約協議，確保雙方都清楚瞭解與雲端服務相關的期望和義務。
追蹤服務等級目標：
使用 Cloud Monitoring 和服務水準指標 (SLI) 追蹤 SLO。Monitoring 提供全方位的監控和觀測功能，可讓貴組織收集及分析與雲端應用程式和服務的可用性、效能和延遲時間相關的指標。SLI 是特定指標，可用來衡量及追蹤一段時間內的 SLO。只要善用這些工具，就能有效監控及管理雲端服務，確保服務符合 SLO 和 SLA。
為所有重要雲端服務明確定義、傳達及追蹤服務等級目標和服務水準協議，有助於確保已部署應用程式和服務的可靠性和效能。
導入全方位觀測能力
如要即時掌握雲端環境的健康狀態和效能，建議您搭配使用 Google Cloud Observability 工具和第三方解決方案。這項建議與營運準備度的程序和工具重點領域有關。
結合多種觀測能力解決方案，即可制定全方位的觀測能力策略，涵蓋雲端基礎架構和應用程式的各個層面。Google Cloud Observability 是統合平台，可收集、分析及視覺化呈現各種Google Cloud 服務、應用程式和外部來源的指標、記錄和追蹤記錄。使用 Monitoring，即可深入瞭解資源使用情形、效能特徵和整體健康狀態。
為確保監控作業全面，請監控與系統健康狀態指標一致的重要指標，例如 CPU 使用率、記憶體用量、網路流量、磁碟 I/O 和應用程式回應時間。您也應考慮使用特定業務指標。追蹤這些指標有助於找出潛在瓶頸、效能問題和資源限制。此外，您也可以設定快訊，主動通知相關團隊潛在問題或異常狀況。
如要進一步強化監控功能，您可以將第三方解決方案與 Google Cloud Observability 整合。這些解決方案可提供額外功能，例如進階數據分析、機器學習輔助異常偵測，以及事件管理功能。結合 Google Cloud Observability 工具和第三方解決方案，即可建立強大且可自訂的監控生態系統，滿足您的特定需求。採用這種結合方法，您就能主動找出並解決問題、充分運用資源，並確保雲端應用程式和服務的整體可靠性和可用性。
執行效能和負載測試
定期執行效能測試，可確保雲端式應用程式和基礎架構能處理尖峰負載，並維持最佳效能。負載測試會模擬實際流量模式。壓力測試會將系統推向極限，找出潛在瓶頸和效能限制。這項建議與營運準備度的程序和工具重點領域有關。
測試效能：使用負載測試服務模擬實際流量模式，並對應用程式進行壓力測試。這些工具可提供寶貴的洞察資料，協助您瞭解系統在各種負載條件下的行為，並找出需要最佳化的部分。
最佳化效能：根據效能測試結果，您可以做出決策，將雲端基礎架構和應用程式調整至最佳狀態，以達到最佳效能和擴充性。這項最佳化作業可能包括調整資源分配、調整設定或實作快取機制。
舉例來說，如果您發現應用程式在流量高峰期間速度變慢，可能需要增加分配給應用程式的虛擬機器或容器數量。或者，您可能需要調整網路伺服器或資料庫的設定，以提升效能。
定期執行效能測試並實施必要的最佳化措施，可確保雲端式應用程式和基礎架構始終以最佳效能運作，為使用者提供流暢且回應迅速的體驗。這樣做有助於維持競爭優勢，並贏得客戶信任。
規劃及管理容量
為確保雲端系統持續運作，並根據需求變化進行資源調度，您必須主動規劃及管理雲端資源的容量。這項建議支援作業準備度的程序和工具重點領域。
考量服務限制並管理資源配額：如要規劃雲端資源容量，請先瞭解您打算使用的服務硬性限制 (固定限制)。
- 預估運算、儲存空間、API 限制和其他所需資源的配額需求。在需要資源前，先申請適當的配額調整。
- 將 Cloud Monitoring 的負載指標載入 BigQuery，並使用這些指標找出流量模式，以及追蹤系統負載隨時間的變化。
- 根據即將推出的行銷廣告活動、使用者註冊和功能推出，預測資源需求。此外，也請考量目前和預計的服務水準協議承諾。
設計時考量彈性和效率：規劃雲端部署作業的容量時，請將應用程式元件與特定機器類型分離。如果將工作負載固定在單一機器類型，就無法利用較新的雲端硬體或區域容量變更。
實作自動調度資源：如要根據即時工作負載波動動態調整雲端資源，請實作自動調度資源政策。自動調度資源演算法會評估 CPU 使用率、記憶體壓力、佇列深度等指標，系統會根據評估結果，在流量高峰期水平擴展資源，並在低使用率期間縮減資源，有助於最佳化雲端資源成本。
- 設定代管執行個體群組 (MIG)，使用混合執行個體範本，結合現有和新一代的機器類型。
- 請確認 MIG 設定同時包含執行個體彈性 (指定多個相容機型) 和位置彈性 (將目標分散至區域內的多個可用區)。系統會根據目前的容量需求，自動從備用清單中佈建下一個偏好的機器類型，不會捨棄要求或限制運算資源。
持續監控及最佳化
如要管理及最佳化雲端工作負載，您必須建立持續監控及分析成效指標的程序。這項建議與營運準備度的程序和工具重點領域有關。
追蹤及收集資料：
如要建立持續監控和分析的程序，您必須追蹤、收集及評估與雲端環境各個層面相關的資料。運用這項資料，您可以主動找出有待改善之處、充分運用資源，並確保雲端基礎架構始終達到或超越預期的效能。
查看記錄和追蹤記錄：
記錄檔可提供系統事件、錯誤和警告的寶貴洞察資訊。追蹤記錄會提供詳細資訊，說明要求在應用程式中的流程。分析記錄和追蹤記錄，即可找出潛在問題和根本原因，並進一步瞭解應用程式在不同條件下的行為。服務之間的封包往返時間等指標，可協助您找出並瞭解工作負載中的瓶頸。
調整效能：
運用效能調整技術，大幅縮短應用程式回應時間並提升整體效率。以下列舉幾種可用的技術：
- 快取：將經常存取的資料儲存在記憶體中，減少重複查詢資料庫或 API 呼叫的需求。
- 資料庫最佳化：使用索引和查詢最佳化等技術，提升資料庫作業效能。
- 程式碼剖析：找出程式碼中耗用過多資源或導致效能問題的部分。