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Projets d'Optimisation des Performances

Le travail de performance nécessite des mesures, pas des suppositions. GitScrum aide les équipes à planifier les efforts d'optimisation, suivre les améliorations et prendre des décisions basées sur les données.

Stratégie de Performance

Mesure D'abord

BASELINE DE PERFORMANCE:
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                                                             │
│ AVANT L'OPTIMISATION, MESURER:                             │
│                                                             │
│ MÉTRIQUES CLÉS:                                             │
│ • Temps de réponse (p50, p95, p99)                        │
│ • Débit (requêtes/seconde)                                │
│ • Taux d'erreur                                           │
│ • Utilisation ressources (CPU, mémoire)                   │
│ • Core Web Vitals (LCP, FID, CLS)                        │
│                                                             │
│ ─────────────────────────────────────────────────────────── │
│                                                             │
│ TÂCHE BASELINE:                                             │
│ ┌─────────────────────────────────────────────────────────┐│
│ │ PERF-001: Établir baseline de performance              ││
│ │                                                         ││
│ │ ÉTAT ACTUEL:                                            ││
│ │                                                         ││
│ │ Endpoint: /api/search                                  ││
│ │ p50:  450ms                                            ││
│ │ p95:  1200ms                                           ││
│ │ p99:  2500ms                                           ││
│ │ Débit: 50 req/sec                                     ││
│ │ Taux erreur: 0.5%                                      ││
│ │                                                         ││
│ │ CIBLE:                                                   ││
│ │ p50:  < 200ms                                          ││
│ │ p95:  < 500ms                                          ││
│ │ p99:  < 1000ms                                         ││
│ │ Débit: > 200 req/sec                                  ││
│ │ Taux erreur: < 0.1%                                    ││
│ │                                                         ││
│ │ ÉCART:                                                   ││
│ │ Besoin 2x amélioration latence                        ││
│ │ Besoin 4x amélioration débit                          ││
│ └─────────────────────────────────────────────────────────┘│
│                                                             │
│ RÈGLE: Pas d'optimisation sans mesure                     │
│ "On pense que c'est lent" ne suffit pas                   │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘

Identifier les Goulots

PROFILAGE ET ANALYSE:
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                                                             │
│ TÂCHE PROFILAGE:                                            │
│ ┌─────────────────────────────────────────────────────────┐│
│ │ PERF-002: Profiler endpoint recherche                  ││
│ │                                                         ││
│ │ MÉTHODOLOGIE:                                            ││
│ │ • Traces APM pour décomposition requête               ││
│ │ • Analyse requêtes base de données                     ││
│ │ • Profilage CPU sous charge                           ││
│ │ • Profilage mémoire                                    ││
│ │                                                         ││
│ │ RÉSULTATS:                                               ││
│ │                                                         ││
│ │ Décomposition temps (p50 = 450ms):                    ││
│ │                                                         ││
│ │ Requête BDD:       ████████████████ 280ms (62%)       ││
│ │ Sérialisation:     ████████ 120ms (27%)               ││
│ │ Overhead réseau:   ██ 30ms (7%)                       ││
│ │ Logique app:       █ 20ms (4%)                        ││
│ │                                                         ││
│ │ GOULOTS IDENTIFIÉS:                                      ││
│ │ 1. Index manquant sur table search_terms              ││
│ │ 2. Requête N+1 dans hydratation résultats             ││
│ │ 3. Sérialisation champs inutilisés                     ││
│ │                                                         ││
│ │ PRIORITÉ RECOMMANDÉE:                                    ││
│ │ 1. Ajouter index manquant (haut impact, faible effort)││
│ │ 2. Corriger requête N+1 (haut impact, effort moyen)   ││
│ │ 3. Optimiser sérialisation (impact moyen)             ││
│ └─────────────────────────────────────────────────────────┘│
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘

Solutions Connexes