소프트웨어 및 아키텍처

로드 평준화를 수행하고 배포된 리소스의 높은 활용률을 일관되게 유지하여 소비되는 리소스를 최소화하기 위한 패턴을 구현합니다. 구성 요소는 시간 경과에 따른 사용자 행동의 변화로 인해 사용 부족으로 인해 유휴 상태가 될 수 있습니다. 패턴과 아키텍처를 수정하여 활용률이 낮은 구성 요소를 통합함으로써 전체 활용률을 높입니다. 더 이상 필요하지 않은 구성 요소를 폐기합니다. 워크로드 구성 요소의 성능을 이해하고 리소스를 가장 많이 사용하는 구성 요소를 최적화합니다. 고객이 서비스에 액세스하고 패턴을 구현하는 데 사용하는 디바이스를 숙지하여 디바이스 업그레이드 필요성을 최소화합니다.

다음은 지속 가능성 고려 사항에 중점을 둔 질문입니다.

비동기식 및 예약된 작업을 위한 소프트웨어 및 아키텍처 최적화: 효율적인 소프트웨어 설계 및 아키텍처를 사용하여 작업 단위당 필요한 평균 리소스를 최소화합니다. 구성 요소를 균일하게 활용하여 작업 간에 유휴 상태인 리소스를 줄이고 로드 급증의 영향을 최소화하는 메커니즘을 구현합니다.

사용 빈도가 낮거나 전혀 없는 워크로드 구성 요소 제거 또는 리팩터링: 워크로드 활동을 모니터링하여 시간에 따른 개별 구성 요소의 사용률 변화를 파악합니다. 사용되지 않아 더 이상 필요하지 않은 구성 요소와 활용률이 낮은 구성 요소를 리팩터링하여 낭비되는 리소스를 제한합니다.

가장 많은 시간 또는 리소스를 소모하는 코드 영역 최적화: 워크로드 활동을 모니터링하여 가장 많은 리소스를 소비한 애플리케이션 구성 요소를 식별합니다. 이러한 구성 요소 내에서 실행되는 코드를 최적화하여 성능을 극대화하면서 리소스 사용을 최소화합니다.

고객 디바이스 및 장비에 대한 영향 최소화: 고객이 서비스를 사용하기 위해 사용하는 디바이스와 장비, 예상 수명 주기, 이러한 구성 요소 교체가 재정 및 지속 가능성에 미치는 영향을 이해합니다. 소프트웨어 패턴 및 아키텍처를 구현하여 고객이 디바이스를 교체하고 장비를 업그레이드해야 하는 필요성을 최소화합니다. 예를 들어, 이전 하드웨어 및 운영 체제 버전과 역호환되는 코드를 사용하여 새로운 기능을 구현하거나 대상 디바이스의 저장 용량을 초과하지 않도록 페이로드 크기를 관리합니다.

데이터 액세스 및 저장 패턴을 가장 잘 지원하는 소프트웨어 패턴 및 아키텍처 사용: 데이터가 워크로드 내에서 사용되고, 사용자가 소비하며, 전송 및 저장되는 방식을 이해합니다. 데이터 처리 및 스토리지 요구 사항을 최소화하는 기술을 선택합니다.