Last reviewed 2024-10-11 UTC
Google Cloud アーキテクチャ フレームワークのこの柱では、Google Cloud でワークロードのパフォーマンスを最適化するためのパフォーマンス最適化プロセスとベスト プラクティスについて説明します。
このドキュメントの内容、Google Cloud でワークロードの計画、設計、デプロイ、管理を行うアーキテクト、デベロッパー、管理者を対象としています。
クラウド内のワークロードのパフォーマンスを最適化すると、組織の効率的な運用、顧客満足度の向上、収益の向上、費用の削減を実現できます。たとえば、アプリケーションのバックエンド処理時間が短くなると、レスポンス時間が短くなり、ユーザー維持率の向上と収益の増加につながります。
パフォーマンスとコストの間にトレードオフがある場合があります。ただし、パフォーマンスを最適化することで費用を削減できる場合もあります。たとえば、自動スケーリングでは、リソースが過負荷にならないようにすることで、負荷が増加したときに予測可能なパフォーマンスを提供できます。また、自動スケーリングにより、未使用のリソースを削除することで、負荷が低い期間の費用を削減することもできます。
AI ワークロードと ML ワークロードに固有のパフォーマンス最適化の原則と推奨事項については、AI と ML の視点: パフォーマンス最適化をご覧ください。
アーキテクチャ フレームワークのこの柱では、次の方法を学習します。
- パフォーマンス最適化プロセスを実装する。
- パフォーマンスをモニタリングおよび分析する。
- コンピューティング パフォーマンスを最適化する。
- ストレージ パフォーマンスを最適化する。
- ネットワーク パフォーマンスを最適化する。
- データベースのパフォーマンスを最適化する。
- 分析パフォーマンスを最適化する。