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SEも見ています　有賀式－性能評価手法　共通編


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2008年4月15日からメンバー専用とし、内容もさらに充実させます。　　メンバー登録 　　※よくわかるGSセミナー 「有賀式－性能評価手法」

● (1)
　性能データの数字を拾ってEXCELでグラフを作り、簡単なコメントをつける。これをCPU、メモリ、･･･　について行いカラー印刷する。
　こんな資料見たことありませんか？
　これは性能データ集計結果ではありますが、性能評価報告書とは言えません。

　結論からお話しします。性能評価プロセスは以下のように①～⑩から成り立っています。
解説

①性能データを正確に採取する。基本はもちろんPDL。
②ツールを使って、性能データを見える化する。
　IBISが開発した見える化ツール
　・CPU/IO頻度分析
　・DASDのI/O分析
　・レスポンス分布
③性能データから問題を発見する。
　従来の性能指標値に性能品質と最適投資の視点を追加 ⇒ 性能指標値21
④トレースを積極的に活用した仮説検証型性能解析手法

⑤問題の整理と再構築、課題の設定力。
　表面的な問題を改善してもダメ。根本的な問題まで突き進む。
⑥チューニング項目の洗出し、優先順位づけ。
⑦CPU/IO頻度分析をベースに性能モデルの作成、性能予測手法。
⑧チューニングすることによるリスクの分析。
⑨チューニング。枝葉のチューニングでお茶を濁さない。
⑩チューニング結果を評価し、目標までPDCAサイクルをまわしていく｡

　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　（2006/8/24修正）

　性能評価は、常に①～⑩までを視野に入れて行うべきなのです。評価基準値（指標値）より上か下かは単なる現象です。
　本コラムでは、性能評価のプロセスからデータの読み方までわかりやすくお客様に伝えていきます。
　性能データはSEだけが使うものではなく、お客様も簡単に効果的に利用することができますし、SE作業のチェックも可能となります。

　性能評価は高度な技術であり、メインフレームについて言えば、ほとんどの技術者（SE、業務アプリの開発者、OS・ミドルウェアの開発者、ハードウェアの
開発者）は性能に関して素人であるのが実態です。
　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　(2006/5/1修正)
　よく、どうでもいい枝葉の問題(problem)を延々とああだ、こうだいう（偉い）人がいます。⑤の問題整理ができない人です。よく課題管理表とかを作らせて
ますが、たいていそこにあげている項目は「課題(issue)」ではありません。思いつきの「作業項目(action item)」です。
　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　(2006/10/26追記)
　失敗する性能改善は、必ず手段が目的化します。できることから始めてはいけません。

　※よくわかるGSセミナー 「有賀式－性能評価手法」
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2006年1月作成、2007年4月更新
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