Önceki bölümde, kullanıcıların bir Web uygulamasının performansını öncelikle yanıt süresine göre algıladıkları açıklanmıştır. “Geleneksel” masaüstü uygulamalarının çoğu kullanıcısı, performansı değerlendirme konusunda deneyimlidir ve hangi etkinliklerin kaynak yoğun olduğunu ve daha uzun yanıt süresi gerektirdiğini bilir.

Pek çok uygulama, kullanıcılara bir etkinlik için gereken işlem süresini veya kalan süreyi (örneğin, bir dosyayı kaydederken ilerleme çubuğu) tahmin etmeleri için ilgili bilgiler sunar. Ne yazık ki, bu şeffaflık çoğu Web uygulamasında mevcut değildir.

Düşük performansın etkisi acı verici bir şekilde algılansa da, kullanıcılar nadiren sorunun nedenleri hakkında bilgilendirilir veya yardımcı yardım sağlanır. Kullanıcılar, statik bir HTTP sayfasına işaret eden bir bağlantıya tıklamak ile bir sayfanın dinamik olarak oluşturulmasını tetikleyen bir bağlantıya tıklamak arasında bariz bir fark göremez, ancak yanıt süreleri çok farklı olabilir.

Sunucudaki yüke bakıldığında, statik bağlantı alakasız olabilir, örneğin sayfa zaten istemci önbelleğindeyse, anında bir sayfa oluşturmak yoğun kaynak gerektiren veritabanı sorguları gerektirebilir. Köprü yapısı nedeniyle, kullanıcılar normalde bir Web uygulamasından çıkıp çıkmadıklarını ve ne zaman çıktıklarını göremezler. Fark edecekleri tek şey performanstaki değişiklikler olacaktır.

Her bir Web uygulamasının performansı, tanımlanan eşik değerlerinin altında olabilir, ancak bir Web uygulamasının performansındaki güçlü dalgalanma, kullanıcıların bir uygulamanın kullanılabilirliği konusunda kafasının karışmasına, memnuniyetsizliğe ve hayal kırıklığına uğramasına neden olabilir.

Ayrıca, kullanıcılar bir sistemin performansını neredeyse hiç kontrol edemezler. Kullanıcılar “yüke neden” olsalar da, performans sorunları durumunda yapabilecekleri tek şey bağlantıyı kesmek ve daha sonra tekrar denemek veya alternatif hizmetleri kullanmaktır. Sonuç olarak, sistem performansını iyileştirmek bu sorunu çözmek için önemli olmakla birlikte, kullanıcılara daha iyi geri bildirim verilmelidir.

Ayrıca Web uygulaması geliştiricisinin bakış açısına göre problemler, performans üzerinde etkisi olabilecek kendi kontrolleri dışındaki faktörlerden kaynaklanmaktadır. Mevcut haliyle istemciler ve sunucular arasında bir ağ olarak İnternet, bir hizmetin kalitesini garanti etmenin hiçbir yolunu sunmaz.

Bir hizmet sağlayıcı, yalnızca sunucuda yeterli bant genişliği dağıtabilir veya sunucuları çoğaltabilir, ancak istemciye kadar yeterli bant genişliğini garanti edemez. Ve geliştiricilerin müşterilerin performansı üzerinde hiçbir etkisi yoktur. Bu nedenle, yalnızca Web uygulamalarının işlevselliğini farklı platformlarda test etmek değil, aynı zamanda çeşitli ağ bağlantıları ve istemci türleri üzerinde performans testleri yapmak da önemlidir.

“Klasik” performans analizinden bilinen yöntemler Web uygulamaları için de kullanılabilir, ancak belirli tekniklerin ve araçların Web uygulamalarının özelliklerine uyarlanması gerekir.

İlgili yöntemler aşağıdaki bölümlerde tartışılacaktır. Bu konudaki en önemli hususlardan biri, trafik ve iş yükü karakterizasyonudur, çünkü homojenlik ve çok sayıda potansiyel kullanıcı nedeniyle kullanıcı davranışını ve kullanım bağlamını tahmin etmek çok zordur.

Ve son olarak, Web uygulamalarının gelişimi kısa ömürlüdür, kısa geliştirme döngüleri ve nispeten uzun işletme ve bakım aşamalarıyla kendini gösterir. Birçok geliştirme süreci, performans analizlerini zaman ve maliyet nedenleriyle entegre etmez, bu eksikliği daha sonra sistemi normal çalışma sırasında izleyerek telafi eder.

Sistem Tanımı ve Göstergeleri

Her performans değerlendirmesi, test edilen sistemin tanımı ve sınırlandırılmasıyla başlamalıdır (genellikle SUT olarak kısaltılır). Web uygulamalarını analiz ederken, analiz tipik olarak Web uygulamalarının kendilerini (setini), Web sunucularını ve kullanılacak uygulama sunucularını (donanım ve yazılım), sunucular arasındaki, istemciler ve sunucular arasındaki ağ bağlantılarını ve istemcilerin kendilerini içerecektir.

SUT analizi genellikle incelenen belirli bir bileşenin (CUS) performansını daha yakından inceler. Örneğin, bir CUS, bir Web uygulamasının yazılım bileşeni veya Web sunucusunun CPU’su olabilir. Bu nedenle, bir SUT’u, bir alt kümesinin CUS olarak tanımlandığı bir dizi bileşen olarak soyut bir şekilde tanımlayabiliriz.

Bir SUT içinde, performans analizi dilinde genellikle istasyonlar olarak adlandırılan yük oluşturan bileşenler, yani istemciler ve yük işleyen bileşenler, yani sunucular arasında ayrım yaparız.

Bu bağlamda, bir istasyon yalnızca sunucunun tamamı değil, aynı zamanda bir sunucunun bileşenleri de olabilir, yani bir istasyon, istemciler için hizmet sağlayan ve istekleri işlemek için zamana ihtiyaç duyan keyfi bir sistem parçası olabilir. Bu görünüm, örneğin, sistem içindeki isteklerin dağılımı hakkında varsayımlarda bulunmaya veya sistemdeki darboğazları tanımaya izin verir.

Bir sistemin bu ayrıntılı bileşen yönelimli görünümüne ek olarak, daha yüksek bir soyutlama düzeyinde basitleştirilmiş bir gösterim vardır. Bu seviye, tüm yük oluşturan bileşenleri tek bir “kaynak”ta ve tüm yük işleyen bileşenleri tek bir kümelenmiş istasyonda gruplandırır.

Profesyonel web tasarım
Web tasarım Fiyatları
Kurumsal web tasarım
En iyi web tasarım firmaları
Web Tasarım
Web tasarım firmaları
En iyi web tasarım siteleri
Hazır web tasarım

Bir SUT’un bu görünümü, performans analizi için kara kutu modeli olarak da bilinir. Bu model yalnızca gelen istek akışının özelliklerine ve tamamlanmış işlerin giden akışına ve ortalama sistem yanıt süresi gibi türetilebilir boyutlara bakar.

SUT’un (bileşen yönelimli veya kara kutu) görünümünün PA’daki ölçülebilir metrikleri belirlediğini yukarıdaki tartışmadan anlayabiliriz. Tüm sistem veya tek bileşenler için ifade edilebilecek en önemli ölçütler olarak verim, yanıt süresi ve kullanımdan daha önce bahsetmiştik.

İş akışı analizi, sisteme özgü parametrelerin bileşene özgü parametrelerle ilişkilendirilmesine izin verir. Örneğin, tüm isteklerin bir sistem içinde eşit davrandığı, yani yalnızca bir istek “sınıfı” olduğu varsayımına dayanan sözde “tek sınıf” modelleri ve analitik teknikleri kullanabiliriz.

Ancak uygulamada, genellikle durum böyle değildir. Bu nedenle, iş yükünün karakterize edilmesi için iş yükünün temsili bir tanımını bulması gereklidir, bu da farklı türde isteklerin analiz edilmesine ek olarak olanak tanır.

İkinci analiz için kullanılan yöntemlere “çok sınıflı” modeller denir ve analitik teknikler genellikle oldukça karmaşıktır, ancak bir Web uygulamasının performans davranışı hakkında daha ayrıntılı varsayımlar sağlarlar. Örneğin, bu modeller, veritabanı bağlantılı Web uygulamalarında daha az bilgi işlem yoğun istekler ile (muhtemelen daha maliyetli) ekleme işlemleri arasında ayrım yapabilir.

İş Yükünü Tanımlama

Bir performans değerlendirme çalışmasının başarılı olması ve anlamlı sonuçlar vermesi için uygun iş yükünün seçilmesi belirleyicidir. Yalnızca temsili bir iş yükü modeli, bir sistemin performans davranışı hakkında temsili beyanlarda bulunmaya yardımcı olabilir. İş yükü modelini seçerken iki boyutu dikkate almalıyız.

İlk ayrım, iş yükü modelinin yürütülebilirliğiyle, yani performans değerlendirmesi için ölçüm tekniklerinin kullanılması gerektiğinde veya uygulamaları modelleyen tekniklerin yürütülemezliğiyle ilgilidir. İkinci farklılaşma, gerçek iş yükünün (tanımı gereği çalıştırılabilir olan) kısıtlanması veya gerçek kullanıcılar yerine yük oluşturucular tarafından oluşturulan yapay bir iş yükünün kullanılması ile ilgilidir.

Web sitelerinizi, arama motorlarında en yukarı getirmek adına sizlere 3 adet paket öneriyoruz. Bu paketler sayesinde web siteleriniz aramalarda 1 yıl içerisinde en yukarıya tırmanacaktır. 

1) Backlink Paketi  50 $ (Yıllık Ücret)
2) Hızlandırma Paketi 300 $ (Yıllık Ücret)
3) Kelime Yönlendirme Paketi 150 $ (Aylık Ücret)

The post Sistem Tanımı ve Göstergeleri – SEO Hizmeti Sunma – SEO Hizmeti – SEO Hizmeti Ücretleri – SEO Hizmeti Yaptırma first appeared on Jeff Bezos Tasarım.