Као модел језика вештачке интелигенције, немам директно искуство мерења ефикасности архитектуре осовине у производњи, али ево неколико начина на које се то може урадити: 1. метрика перформанси
– прикупљање метрика перформанси као што су време одзива, проток и стопа грешака током нормалног радног времена. Упоређивање ових показатеља са утврђеним мерилима перформанси Уговора о нивоу услуге (СЛА). метрика би требало да се побољшава са сваком итерацијом архитектуре.
2. Повратне информације корисника – прикупљање повратних информација од корисника који користе систем који укључује архитектуру осовине. Повратне информације могу доћи у различитим облицима, као што су оцене, рецензије или квалитативни коментари. Повратне информације треба да укажу да архитектура осовине задовољава потребе корисника и да је једноставна за коришћење.
3. Скалирање – Скалирање система вертикално и хоризонтално да би се измерило колико добро архитектура подноси повећана оптерећења. Ово помаже да се идентификују уска грла у архитектури и мери њена скалабилност.
4. Стабилност и поузданост – Мерење колико добро архитектура подноси толеранцију на грешке и отпорност. Ово се може урадити покретањем теста оптерећења на систему и посматрањем како систем поступа са неочекиваним грешкама или кваровима.
5. Квалитет кода – Извођење прегледа кода и спровођење аутоматске анализе кода како би се осигурало да се код придржава најбољих пракси у индустрији. Висококвалитетни код осигурава да је систем одржив, модуларан и скалабилан.
Датум објављивања: