随着软件变得越来越复杂，新技术的出现简化并改进了软件开发生命周期，特别是在产品性能领域。
由于它与性能分析的自然兼容性，数据科学是一门特别有价值的学科软件开发外包公司，因为他们的目标是更高水平的卓越解决方案。
但是为什么数据科学如此适合于性能分析呢?以下是我们在Perficient拉丁美洲应用数据科学技术进行性能测试后所面临的一些挑战和我们所看到的好处。
性能分析的手动方法
在处理软件性能问题时，分析过程都是关于检查度量标准并试图找到答案。这通常是一个手动过程，由经验丰富的分析师将度量标准复制粘贴到电子表格中，并据此进行工作。显然，这种技术的效率不足以快速产生影响，而且存在太多的出错空间。
另一个常见的挑战是需要分析的度量标准的数量。持续的性能测试过程需要花费大量时间，而且不可能一次性评估应用的所有功能，所以必须挑选出最重要的指标并进行优先排序。再说一遍，这是很难手动实现的通过梳理无尽的excel表格和无尽的数据行。
在查看性能时，有许多常规问题要问，比如应用程序在哪里中断了，或者哪个资源导致了问题?即便如此，对于没有强大的数学或统计学背景的工程师或开发人员来说，手动处理这些数字是非常困难的。
为了使性能分析过程有益，我们需要我们的团队首先了解数字的来源，如何处理它们，以及如何将它们转化为更有意义的价值。自然，我们求助于数据科学专家来帮助开发解决方案。
与专家合作
数据科学家可以提供帮助软件开发外包公司采用更正式的方法进行绩效分析，或者指出改进整个流程的有用技术。
在Perficient拉丁美洲，我们与一组数据科学专家合作，他们帮助我们了解如何识别一致的性能变化。他们给我们的最有价值的建议之一是增加我们执行的性能测试的数量，这大大提高了我们必须处理的数据的可靠性。然后，我们可以将这些知识传递给我们的客户，并帮助他们从项目一开始就做出更明智的决定。
通过这种方式，我们发现他们的知识和专业知识帮助我们成为更强大的性能分析师，定义我们自己的路径，构建我们自己的工具，开发我们自己的知识，并解决我们自己的问题。
结果是:我们出色的工程师开发了性能分析自动化的新创新。
[想了解更多关于性能的内容?观看Perficient拉丁美洲的性能工程主管谈论为什么它对公司如此重要］
用自动化处理数字
我们与数据科学家一起工作的时间帮助我们发现了团队知识中的这些缺口，并发现了我们使用的工具的问题。这一策略使我们能够为工程师设计培训课程，为他们提供创新所需的知识。
一旦团队理解了性能分析过程，他们就被授权创建自动化工具来提高效率，提高生产力，并从数据中生成更有价值的见解。通过自动化过程的分析部分，或者至少是大部分，我们已经能够覆盖更多的领域并减少生产中的错误数量。
将大部分性能分析过程自动化的另一个原因是，确定工程师应该关注的指标。没有单一的经验法则来确定分析的度量标准，所以我们必须收集所有的度量标准，并使用自动化分析来确定最相关的。在此过程中，我们查看的更常见的指标是每秒事务数、响应时间和错误率。我们还在寻找资源使用指标，如应用程序使用多少CPU，或需要多少内存来交付特定数量的事务。
我们应用的数据科学技术也帮助我们降低了最终数据集的维数，产生了更有意义的结果。现在我们将讨论尽可能多的变量，同时为每个应用程序定义最相关的指标。这非常重要因为在某些情况下，瓶颈隐藏在不常见的变量中，比如CPU上下文切换或垃圾收集在暂停时间，如果没有自动化，这将是难以置信的难以解析。此外,因为云的本质和硬件资源的共享方式，以及性能基于云计算的应用程序往往不稳定。与数据科学,我们能够真正理解不稳定的程度，并执行正确的分析。
你应该从中学到什么?手动性能分析是限制性的、缓慢的和不可靠的，只允许分析一些指标。通过结合数据科学技术、知识共享和自动化工具，工程师可以快速找到最具影响力的度量标准，并迅速采取行动，从而获得更高的效率、更多的信息和更有价值的性能测试结果。
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