Lai pārraudzītu atmiņas profilēšanu CI/CD konveijeros, jums vajadzētu izsekot tālāk norādītajiem galvenajiem rādītājiem.
1. Atkritumu savākšanas caurlaidspēja: mēra laiku, kas pavadīts atkritumu savākšanas darbībām, salīdzinot ar kopējo izpildes laiku. Mazāka vērtība norāda uz labāku atmiņas pārvaldību[1].
2. Vidējais atkritumu savākšanas pauzes laiks: mēra vidējo laiku, kurā lietojumprogramma aptur atkritumu savākšanas laiku. Zemākas vērtības norāda uz mazāku ietekmi uz lietojumprogrammas veiktspēju[1].
3. Maksimālais atkritumu savākšanas pauzes laiks: mēra maksimālo laiku, kurā lietojumprogramma aptur atkritumu savākšanas laiku. Zemākas vērtības norāda uz mazāku ietekmi uz lietojumprogrammas veiktspēju[1].
4. Objektu izveides ātrums: mēra ātrumu, ar kādu lietojumprogramma izveido objektus. Augstākas vērtības var norādīt uz atmiņas noplūdi vai neefektīvu atmiņas izmantošanu[1].
5. Pīķa kaudzes lielums: mēra maksimālo lietojumprogrammas izmantotās atmiņas apjomu. Augstākas vērtības var norādīt uz atmiņas noplūdi vai neefektīvu atmiņas izmantošanu[1].
6. Pavedienu skaits: mēra aktīvo pavedienu skaitu lietojumprogrammā. Augstākas vērtības var norādīt uz palielinātu atmiņas lietojumu[1].
7. Pavedienu stāvokļi: mēra pavedienu sadalījumu dažādos stāvokļos (piemēram, darbojas, guļ, bloķēts). Tas var palīdzēt noteikt ar atmiņu saistītas problēmas[1].
8. Pavedienu grupas: mēra pavedienu grupu skaitu lietojumprogrammā. Augstākas vērtības var norādīt uz palielinātu atmiņas lietojumu[1].
9. Iztērētā atmiņa: mēra neefektīvi izmantotās atmiņas apjomu. Augstākas vērtības var norādīt uz atmiņas noplūdi vai neefektīvu atmiņas izmantošanu[1].
10. Objektu skaits: mēra kopējo objektu skaitu lietojumprogrammā. Augstākas vērtības var norādīt uz atmiņas noplūdi vai neefektīvu atmiņas izmantošanu[1].
11. Klases skaits: mēra klašu skaitu lietojumprogrammā. Augstākas vērtības var norādīt uz palielinātu atmiņas lietojumu[1].
Izsekojot šiem rādītājiem, varat identificēt ar atmiņu saistītas problēmas agrīnā izstrādes dzīves cikla posmā un optimizēt atmiņas lietojumu, lai nodrošinātu efektīvu lietojumprogrammu veiktspēju.
Citāts:[1] https://blog.heaphero.io/2018/07/10/micrometrics-for-ci-cd-pipeline/
[2] https://www.linkedin.com/pulse/cicd-pipeline-metrics-palani-thiyagarajan
[3] https://thenewstack.io/using-dora-metrics-to-optimize-ci-pipelines/
[4] https://docs.gitlab.com/ee/user/analytics/ci_cd_analytics.html
[5] https://codilime.com/blog/continuous-monitoring-and-observability-in-devops/