这是第七在一系列的通讯一直在讨论一个很少提起纪律——应用程序性能工程(猿)。在这个通讯,我们将讨论的局限性是完全基于数学建模的工具。
就像前面提到过的通讯、应用开发组织需要能够测试整个应用程序生命周期的应用程序性能。也说过,今天在大多数情况下,他们使用的工具来做这个测试是基于数学模型的使用。例如,工具可能假设WAN遵循一个钟形曲线上的交通量(有时称为正常或高斯分布)或其他众所周知的分布。坚持的例子假设广域网流量遵循一个钟形曲线,确定然后,广域网流量的分布的均值650 kbps,标准差为100 kbps。这种方法的优点是,有一个著名的方程,定义了一个钟形曲线。
工具开发工具,开发人员可以使用这个方程模拟性能的WAN假设WAN交通量遵循一个钟形曲线。这种方法的缺点是它是一个近似。真正的生产网络不遵循一个钟形曲线或者其他简单的数学模型。因此,尽管它看起来好像工具基于数学模型是高度复杂的,事实是,这些工具的准确性受限于假设的准确性是用来创建数学模型。
这并不表示,使用基于数学模型有时不是有价值的工具。它是。然而,在可能的情况下,应用程序开发组织应该避免工具基于数学模型的局限性,应该利用工具,捕捉和利用实际生产网络的性能。
在下通讯我们将讨论猿和网络和应用程序之间的权衡优化。与此同时我们感兴趣的是你的经历,任何形式的模仿。请写信给我们,让我们知道你做了什么,哪些有用,哪些没用。