top of page

HVORFOR BURDE MAN BRUKE TID PÅ OPTIMALISERING AV KODE?

I dagens digitale landskap er effektivitet og kostnadsbesparelser viktige faktorer for suksess. En viktig del av dette er å sikre at koden vi skriver er optimalisert for å utnytte ressursene på best mulig måte. I dette blogginnlegget skal vi utforske hvordan optimalisering av kode kan bidra til forbedret ytelse, og samtidig føre til kostnadsbesparelser gjennom redusert ressursbruk på skytjenester.


Som utviklere vet vi alle at god kodekvalitet er fundamentalt for å oppnå vellykkede IT-løsninger. Optimalisering av kode handler om å forbedre koden ved å gjøre den raskere, mer effektiv og mer pålitelig. Ved å identifisere og eliminere flaskehalser, ineffektive algoritmer eller dårlig skrevet kode, kan vi oppnå betydelige hastighetsgevinster. Dette resulterer i raskere responstid, bedre brukeropplevelse og økt effektivitet i programvaren.


Kodeoptimalisering handler også om å gjøre koden mer lesbar, vedlikeholdbar og skalerbar. Ren og strukturert kode gjør det enklere for andre utviklere å forstå og bygge videre på løsningen. Det kan bidra til å redusere tidsbruken på feilsøking og feilretting, samt gjøre det enklere å legge til nye funksjoner eller gjøre endringer i programvaren.


En annen viktig fordel med kodeoptimalisering er bedre ressursutnyttelse. Effektiv koding kan bidra til å redusere programvarens minne- og prosessorkrav. Dette er spesielt viktig når vi jobber med ressursintensive applikasjoner eller når vi ønsker å skalere programvaren for å håndtere økt trafikk eller belastning.


kode


Hvilke verktøy kan vi bruke for å finne flaskehalser?

Når du prøver å optimalisere en applikasjon, er det viktig å kunne identifisere flaskehalser i koden. Her er noen metoder og verktøy som kan hjelpe deg med å avdekke flaskehalser:

  1. Profilering av kode: Kodeprofilering er en prosess der du analyserer og måler ytelsen til forskjellige deler av koden din. Profileringsverktøy kan gi deg innsikt i hvor mye tid som brukes i hver funksjon eller metode, hvor mange ganger de blir kalt, og hvor mye ressurser de bruker. Dette kan hjelpe deg med å identifisere områder av koden som tar mye tid eller ressurser og er potensielle flaskehalser. Et lite tips: Om du jobber med JVM-stacken er sannsynligheten høy for at du bruker Intellij som IDE. Intellij har innebygd støtte for profilering, slik at det er enkelt å profilere applikasjonen.

  2. Logging og sporing: Implementer logging og sporing i applikasjonen din for å samle data om funksjoners kjøretid, trådaktiviteter, minnebruk og annen relevant informasjon. Dette kan gi deg verdifull innsikt i hvordan koden din oppfører seg i produksjonsmiljøet. Du kan bruke loggene til å identifisere områder som har høy kjøretid eller andre problemer som kan være flaskehalser.

  3. Benchmarking: Benchmarking innebærer å sammenligne ytelsen til forskjellige deler av koden din eller ulike implementeringer av en funksjon. Du kan lage tester som simulerer virkelige bruksmønstre og deretter sammenligne resultatene for å identifisere områder som er tregere enn forventet. Dette kan hjelpe deg med å identifisere flaskehalser og sammenligne forskjellige tilnærminger for å finne den mest effektive løsningen.

  4. Code review: Gjennomgå koden din med et kritisk øye. Involver andre utviklere i teamet eller eksterne eksperter for å få friske perspektiver. En grundig kodegjennomgang kan bidra til å avdekke ineffektive algoritmer, unødvendig bruk av ressurser eller andre flaskehalser som kan være skjult i koden.

  5. APM-verktøy (Application Performance Monitoring): APM-verktøy er spesialiserte verktøy som overvåker og måler ytelsen til applikasjoner i sanntid. De kan gi deg innsikt i flaskehalser, inkludert trege databasekall, feilhåndtering, ressursbruk og annen relevant informasjon. APM-verktøy kan hjelpe deg med å identifisere og diagnostisere problemer i sanntid, slik at du raskt kan reagere og optimalisere applikasjonen din.


person som bruker laptop

Hvordan påvirker dette kostnadene i skyen?

Et annet viktig aspekt ved kodeoptimalisering er kostnadsbesparelser knyttet til skytjenester. Når vi optimaliserer koden, reduserer vi ressursbruken, noe som kan føre til betydelige kostnadsbesparelser på skyplattformer. Her er noen punkter å vurdere:

  • Skalerbare ressurser: Ved å optimalisere kode og minimere ressursbruk, kan vi utnytte skalerbare skyressurser mer effektivt. Dette betyr at vi kan bruke mindre ressurser og samtidig oppnå ønsket ytelse for applikasjonen vår. Over tid kan kostnadsbesparelsene være betydelige, og spesielt i prosjekter der kode gjenbrukes på tvers av organisasjonen.

  • Kostnadsbasert prising: Mange skytjenesteleverandører tilbyr en kostnadsmodell basert på ressursforbruk. Ved å optimalisere koden reduserer vi ressursbruken og dermed kostnadene for skytjenestene våre. Eksempler på dette er AWS lambda og Dynamo DB.

  • Automatisk skalerbarhet: Optimalisert kode kan dra nytte av automatiske skaleringsfunksjoner som tilbys av skyplattformer. Dette betyr at ressursene kan tilpasses dynamisk basert på belastningen, og kostnadene holdes på et minimum. Dette kan man dra nytte av ved å samle opp mindre viktige data, og prosessere de på et tidspunkt der prisen på ressurser er billigere enn å prosessere det på tidspunktet man mottar dataene.


Konklusjon

Optimalisering av kode er avgjørende for å maksimere ytelsen til applikasjoner, spesielt når det gjelder databasekall, algoritmer og store datamengder. Ved å redusere belastningen på databasen kan vi oppnå raskere responstider, økt skalerbarhet og bedre stabilitet. I tillegg kan optimalisering av kode føre til betydelige kostnadsbesparelser ved å redusere ressursbruken på skytjenester. Ved å investere tid og ressurser i kodeoptimalisering kan vi oppnå både tekniske fordeler og økonomiske gevinster.


 
Eirik Sandberg

Ta kontakt med Eirik Sandberg - eirik.sandberg@quarks.no for å høre med om optimalisering av kode og hvilke verktøy som kan benyttes.







Siste innlegg

Se alle

Comments


Anchor 1
bottom of page