העיקרון הזה, שנכלל בעמודה 'מהימנות' של Google Cloud Well-Architected Framework, עוזר לכם להעריך את חוויית המשתמשים, ואז למפות את הממצאים למדדים וליעדים של מהימנות.
העיקרון הזה רלוונטי לתחום ההתמקדות של האמינות, שהוא הגדרת ההיקף.
סקירה כללית של העקרונות
כלי הניטור מספקים כמויות גדולות של נתונים, אבל לא כל הנתונים קשורים ישירות להשפעות על המשתמשים. לדוגמה, יכול להיות שתבחינו בשימוש גבוה במעבד, בפעולות איטיות בשרת או אפילו במשימות שקרסו. עם זאת, אם הבעיות האלה לא משפיעות על חוויית המשתמש, הן לא נחשבות להפסקת שירות.
כדי למדוד את חוויית המשתמש, צריך להבחין בין התנהגות של מערכת פנימית לבין בעיות שמשפיעות על המשתמשים. חשוב להתמקד במדדים כמו יחס ההצלחה של בקשות משתמשים. אל תסתמכו רק על מדדים שמתמקדים בשרת, כמו שימוש ב-CPU, כי הם עלולים להוביל למסקנות מטעות לגבי המהימנות של השירות. מהימנות אמיתית פירושה שהמשתמשים יכולים להשתמש באפליקציה או בשירות שלכם באופן עקבי ויעיל.
המלצות
כדי למדוד את חוויית המשתמש בצורה יעילה, כדאי לעיין בהמלצות שבקטעים הבאים.
מדידת חוויית המשתמש
כדי להבין באמת את מהימנות השירות, חשוב לתת עדיפות למדדים שמשקפים את החוויה בפועל של המשתמשים. לדוגמה, אפשר למדוד את יחס ההצלחה של שאילתות המשתמשים, את זמן האחזור של האפליקציה ואת שיעורי השגיאות.
מומלץ לאסוף את הנתונים האלה ישירות מהמכשיר או מהדפדפן של המשתמש. אם אי אפשר לאסוף נתונים ישירות, צריך להרחיק בהדרגה את נקודת המדידה מהמשתמש במערכת. לדוגמה, אפשר להשתמש במאזן העומסים או בשירות הקצה הקדמי כנקודת המדידה. הגישה הזו עוזרת לכם לזהות ולפתור בעיות לפני שהן משפיעות באופן משמעותי על המשתמשים.
ניתוח התהליכים שעוברים המשתמשים
כדי להבין איך המשתמשים מקיימים אינטראקציה עם המערכת שלכם, אתם יכולים להשתמש בכלי מעקב כמו Cloud Trace. מעקב אחרי מסלול המשתמש באפליקציה מאפשר לזהות צווארי בקבוק ובעיות של זמן אחזור שעלולים לפגוע בחוויית המשתמש. Cloud Trace מתעד נתוני ביצועים מפורטים לכל hop בארכיטקטורת השירות. הנתונים האלה עוזרים לכם לזהות בעיות בביצועים ולטפל בהן בצורה יעילה יותר, וכך לשפר את חוויית המשתמש ולהפוך אותה למהנה ואמינה יותר.