Ce pilier du frameworkGoogle Cloud Well-Architected fournit des recommandations pour optimiser les performances des charges de travail dansGoogle Cloud.
Ce document est destiné aux architectes, aux développeurs et aux administrateurs qui planifient, conçoivent, déploient et gèrent des charges de travail dans Google Cloud.
Les recommandations de ce pilier peuvent aider votre organisation à fonctionner efficacement, à améliorer la satisfaction client, à augmenter les revenus et à réduire les coûts. Par exemple, lorsque le temps de traitement backend d'une application diminue, les utilisateurs bénéficient de temps de réponse plus rapides, ce qui peut augmenter la rétention des utilisateurs et améliorer les revenus.
Le processus d'optimisation des performances peut impliquer un compromis entre performances et coût. Toutefois, l'optimisation des performances peut parfois vous aider à réduire les coûts. Par exemple, lorsque la charge augmente, l'autoscaling peut aider à fournir des performances prévisibles en garantissant que les ressources système ne sont pas surchargées. L'autoscaling vous permet également de réduire les coûts en supprimant les ressources inutilisées pendant les périodes de faible charge.
L'optimisation des performances est un processus continu, et non une activité ponctuelle. Le diagramme suivant illustre les étapes du processus d'optimisation des performances :
Le processus d'optimisation des performances est un cycle continu qui comprend les étapes suivantes :
- Définir les exigences : définissez des exigences de performances précises pour chaque couche de la pile d'applications avant de concevoir et de développer vos applications. Pour planifier l'allocation des ressources, tenez compte des principales caractéristiques de la charge de travail et des attentes en termes de performances.
- Conception et déploiement : utilisez des modèles de conception élastiques et évolutifs qui peuvent vous aider à répondre à vos exigences de performances.
- Surveiller et analyser : surveillez les performances en continu à l'aide des journaux, du traçage, des métriques et des alertes.
Optimiser : envisagez des refontes potentielles à mesure que vos applications évoluent. Redimensionnez les ressources cloud et utilisez de nouvelles fonctionnalités pour répondre à l'évolution des exigences de performances.
Comme illustré dans le schéma précédent, poursuivez le cycle de surveillance, de réévaluation des exigences et d'ajustement des ressources cloud.
Pour connaître les principes et recommandations d'optimisation des performances spécifiques aux charges de travail d'IA et de ML, consultez Perspective de l'IA et du ML : optimisation des performances dans le Well-Architected Framework.
Évaluer les charges de travail à l'aide d'une compétence d'agent
Pour permettre aux agents IA d'évaluer vos charges de travail cloud par rapport aux principes et recommandations de ce pilier, utilisez la compétence google-cloud-waf-performance-optimization, disponible dans le dépôt Google Agent Skills sur GitHub.
Pour installer la compétence, exécutez la commande suivante dans le client ou le terminal de votre agent :
npx skills add google/skills --skill google-cloud-waf-performance-optimization
Lorsque vous y êtes invité, spécifiez les agents IA pour lesquels vous souhaitez installer la compétence et définissez le champ d'application de l'installation (projet ou global).
Si vous avez déjà installé la compétence, vous pouvez la mettre à jour vers la dernière version en exécutant la commande suivante :
npx skills update
Principes de base
Les recommandations du pilier "Optimisation des performances" du Well-Architected Framework sont associées aux principes de base suivants :
- Planifier l'allocation des ressources
- Profiter de l'élasticité
- Promouvoir la conception modulaire
- Surveiller et améliorer les performances en continu
Contributeurs
Auteurs :
- Daniel Lees | Architecte en sécurité cloud
- Gary Harmson | Architecte principal
- Luis Urena | Ingénieur relations avec les développeurs
- Zach Seils | Spécialiste en gestion des réseaux
Autres contributeurs :
- Filipe Gracio, PhD | Ingénieur client, spécialiste en IA/ML
- Jose Andrade | Ingénieur client, spécialiste SRE
- Kumar Dhanagopal Développeur de solutions multiproduits
- Marwan Al Shawi | Partner Customer Engineer
- Nicolas Pintaux | Ingénieur client, spécialiste de la modernisation des applications
- Ryan Cox | Architecte principal
- Radhika Kanakam | Responsable de programme, Google Cloud Well-Architected Framework
- Samantha He | Rédactrice technique
- Wade Holmes | Directeur des solutions mondiales