導語
把合適的指標與合適的用例對應起來，可以幫助使用者更及時地報告，並降低應用程式風險。
分析指標是所有現代SaaS應用程式的核心。如果不監控SaaS應用程式如何執行、它在內部執行的任務及其實現目標的成功率，就無從談起“成功”執行SaaS應用程式。
然而，現代應用程式需要監控和檢視多種型別的分析指標。這些分析指標的用途、價值、準確性和可靠性相差懸殊，具體取決於如何衡量它們、如何使用它們以及誰在使用它們。
基本上有三類用例全然不同的分析指標。
A類分析指標
A類分析指標對應用程式而言是關鍵指標。如果沒有這些分析指標，你的應用程式可能會立即失靈。這類指標用於評估應用程式的執行，調整其執行方式，並進行動態調整以保持應用程式正常執行。
分析指標是反饋迴路的一部分，反饋迴路可以不斷監控和改進應用程式的操作環境。
A類分析指標的一個典例是用於自動擴充套件的指標。這類指標用於在應用程式負載變化時動態改變基礎設施的規模，以滿足當前或預期的需求。
一個眾所周知的例子是AWS Auto Scaling雲服務。該服務可自動監控特定的Amazon CloudWatch指標，尋找觸發器和閾值。如果某個特定的指標達到特定標準，AWS Auto Scaling 會為應用程式新增或刪除Amazon EC2例項，自動調整用於執行應用程式的資源。需要額外資源時，它會新增例項；指標表明不再需要資源時，它會刪除這些例項。
AWS Auto Scaling讓你可以建立由任意數量的EC2例項組成的服務，並根據流量和負載需求自動新增或減少伺服器。流量較小時，將使用較少的例項。流量較大時，將使用更多的例項。
舉例來說，AWS Auto Scaling可能使用CloudWatch指標來測量用於服務的所有例項的平均CPU負載。一旦CPU負載超過某個閾值，AWS Auto Scaling就會向服務池新增額外的伺服器。
請注意，如果由於某個原因，這些Amazon CloudWatch指標不可用或不正確，那麼演算法就無法正常執行。結果是，要麼為服務新增過多的例項——這會浪費資金；要麼為服務新增過少的例項——這會導致應用程式的速度減慢或徹底失效。
很顯然，這些指標確實必不可少。如果它們不可用、不正確，應用程式的執行就會岌岌可危。正因為如此，它們才叫A類指標。
AWS Elastic Load Balancing是另一個典例。AWS可以根據當前進入到每個負載均衡系統的流量大小，自動調整針對特定用例執行流量負載均衡服務所需要的例項大小和數量。隨著流量增加，負載均衡系統自動改用更大的例項或更多的例項。隨著流量減少，負載均衡系統自動改用更小的例項或更少的例項。這一切都是自動化的，基於使用特定CloudWatch指標的內部演算法。如果這些指標不可用或不正確，負載均衡系統將無法調整適當的大小，負載均衡系統處理流量負載的能力可能會受到影響。
B類分析指標
B類分析指標不是關鍵業務型指標，是用來表明即將發生的問題的早期指標，或用於在問題出現時解決問題。B類分析指標對於防止系統故障或出現故障後恢復正常很重要。
B類指標通常便於深入瞭解應用程式或服務的內部操作，或者便於深入瞭解執行應用程式或服務的基礎設施。你可以主動或被動地利用這種洞察力，改進應用程式或服務的執行。
就主動方面而言，使用者可以密切關注B類指標，這類指標表明瞭應用程式或服務可能不正常的趨勢。基於這些趨勢，可以利用指標觸發警報，提醒運營團隊必須檢查系統，檢視可能出現的問題。
就被動方面而言，在系統故障或效能降級期間，可以檢查B指標的以往情況，以確定可能導致故障或效能問題的原因，以便查明解決問題的方法。這類指標常常在站點出現故障期間使用，並在事後檢查期間使用。
在出現故障期間，B類指標用於迅速查明出了什麼問題以及如何解決問題。之後，它們用於縮短平均檢測時間（MTTD）和平均修復時間（MTTR），前者是指故障期間發現問題所花的平均時間，後者是指故障期間確定解決問題所花的時間。這兩個都是高效能SaaS應用程式的關鍵目標。
這種指標與A類指標的危急程度不一樣。如果A類指標失效，你的應用程式可能失靈，但是如果B類指標失效，你的應用程式不會失靈。然而，如果你的應用程式有問題，而且B類指標沒有正常運作，你可能需要更長的時間才能找到問題並解決它。
B類指標的例子有很多，許多公司專注於生成這些指標，比如AppDynamics、Datadog、Dynatrace和New Relic。B類指標還包括來自Elastic和Splunk等公司的日誌記錄及其他指標。
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作者：Lee Atchison 是雲計算和應用程式現代化領域公認的思想領袖。他在產品開發、架構設計、規模擴充套件和現代化方面擁有30多年的經驗，曾供職於亞馬遜、亞馬遜網路服務（AWS）、New Relic及其他現代應用程式組織。他的名字出現在許多出版物中，經常在全球各地受邀擔任演講嘉賓。Lee的最新著作是《為規模設計架構》。
原文網址：https：//www。infoworld。com/article/
3625233/the-importance-of-classifying-analytics。html
編譯：沈建苗
微信排版：牛可歆
排版稽核：劉 沙
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