به‌عنوان یک مدل زبان هوش مصنوعی، من تجربه مستقیمی از اندازه‌گیری اثربخشی معماری محور در تولید ندارم، اما در اینجا راه‌هایی وجود دارد که می‌توان آن را انجام داد: 1. معیارهای عملکرد
- جمع‌آوری معیارهای عملکرد مانند زمان پاسخ، توان عملیاتی و میزان خطا در ساعات کاری عادی مقایسه این معیارها با معیارهای عملکردی توافقنامه سطح سرویس (SLA). معیارها باید با هر تکرار معماری بهبود یابد.
2. بازخورد کاربر - جمع آوری بازخورد از کاربرانی که از سیستمی استفاده می کنند که معماری محور را در خود جای داده است. بازخورد می تواند به اشکال مختلف، مانند رتبه بندی، بررسی، یا نظرات کیفی باشد. بازخورد باید نشان دهد که معماری محور نیازهای کاربر را برآورده می کند و استفاده از آن آسان است.
3. مقیاس‌بندی - مقیاس‌گذاری سیستم به‌صورت عمودی و افقی برای اندازه‌گیری اینکه چگونه معماری با افزایش حجم کار مدیریت می‌کند. این به شناسایی تنگناها در معماری و اندازه گیری مقیاس پذیری آن کمک می کند.
4. پایداری و قابلیت اطمینان - اندازه گیری میزان تحمل پذیری و انعطاف پذیری در معماری. این را می توان با اجرای تست بارگذاری روی سیستم و مشاهده نحوه برخورد سیستم با خطاها یا خرابی های غیرمنتظره انجام داد.
5. کیفیت کد - انجام بازبینی کد و انجام تجزیه و تحلیل کد خودکار برای اطمینان از اینکه کد به بهترین شیوه های صنعت پایبند است. کد با کیفیت بالا تضمین می کند که سیستم قابل نگهداری، ماژولار و مقیاس پذیر است.
تاریخ انتشار: