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分析指標是所有現代SaaS應用程序的核心。如果不監控SaaS應用程序如何運行、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"運行SaaS應用程序。

然而，現代應用程序需要監控和查看多種類型的分析指標。這些分析指標的用途、價值、準確性和可靠性相差懸殊，具體取決于如何衡量它們、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序而言是關鍵指標。如果沒有這些分析指標，你的應用程序可能會立即失靈。這類指標用于評估應用程序的運行，調整其運行方式，并進行動態調整以保持應用程序正常運行。

分析指標是反饋回路的一部分，反饋回路可以不斷監控和改進應用程序的操作環境。

A類分析指標的一個典例是用于自動擴展的指標。這類指標用于在應用程序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云服務。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 會為應用程序添加或刪除Amazon EC2實例，自動調整用于運行應用程序的資源。需要額外資源時，它會添加實例;指標表明不再需要資源時，它會刪除這些實例。

AWS Auto Scaling讓你可以創建由任意數量的EC2實例組成的服務，并根據流量和負載需求自動添加或減少服務器。流量較小時，將使用較少的實例。流量較大時，將使用更多的實例。

舉例來說，AWS Auto Scaling可能使用CloudWatch指標來測量用于服務的所有實例的平均CPU負載。一旦CPU負載超過某個閾值，AWS Auto Scaling就會向服務池添加額外的服務器。

請注意，如果由于某個原因，這些Amazon CloudWatch指標不可用或不正確，那么算法就無法正常運行。結果是，要么為服務添加過多的實例--這會浪費資金;要么為服務添加過少的實例--這會導致應用程序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，應用程序的運行就會岌岌可危。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運行流量負載均衡服務所需要的實例大小和數量。隨著流量增加，負載均衡系統自動改用更大的實例或更多的實例。隨著流量減少，負載均衡系統自動改用更小的實例或更少的實例。這一切都是自動化的，基于使用特定CloudWatch指標的內部算法。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，或用于在問題出現時解決問題。B類分析指標對于防止系統故障或出現故障后恢復正常很重要。

B類指標通常便于深入了解應用程序或服務的內部操作，或者便于深入了解運行應用程序或服務的基礎設施。你可以主動或被動地利用這種洞察力，改進應用程序或服務的運行。

就主動方面而言，用戶可以密切關注B類指標，這類指標表明了應用程序或服務可能不正常的趨勢。基于這些趨勢，可以利用指標觸發警報，提醒運營團隊必須檢查系統，查看可能出現的問題。

就被動方面而言，在系統故障或性能降級期間，可以檢查B指標的以往情況，以確定可能導致故障或性能問題的原因，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，并在事后檢查期間使用。

在出現故障期間，B類指標用于迅速查明出了什么問題以及如何解決問題。之后，它們用于縮短平均檢測時間(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，后者是指故障期間確定解決問題所花的時間。這兩個都是高性能SaaS應用程序的關鍵目標。

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，你的應用程序可能失靈，但是如果B類指標失效，你的應用程序不會失靈。然而，如果你的應用程序有問題，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并解決它。

B類指標的例子有很多，許多公司專注于生成這些指標，比如AppDynamics、Datadog、Dynatrace和New Relic。B類指標還包括來自Elastic和Splunk等公司的日志記錄及其他指標。

作者：Lee Atchison 是云計算和應用程序現代化領域公認的思想領袖。他在產品開發、架構設計、規模擴展和現代化方面擁有30多年的經驗，曾供職于亞馬遜、亞馬遜網絡服務(AWS)、New Relic及其他現代應用程序組織。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