Изучите стратегии взаимодействия с пользователем для решения проблем с производительностью

На основе Canvas Power Apps обеспечивают гибкий и интуитивно понятный способ создания пользовательских приложений. Однако проблемы с производительностью могут возникнуть, если приложения не оптимизированы для повышения производительности. В этой статье представлены практические стратегии по улучшению пользовательского опыта и решению распространенных проблем с производительностью.

Установка целей по производительности

Хорошая производительность приложения означает разные вещи для разных людей.

Чтобы установить стандарты скорости отклика приложений, воспользуйтесь следующим руководством, в котором показано, как пользователи воспринимают время отклика в приложениях.

Источник: Nielsen Norman Group – Время отклика: 3 важных ограничения

Установите цели по производительности на ранних этапах цикла разработки, чтобы обеспечить быстрый запуск и эффективность вашего решения.

• Сравните текущий процесс: если ваше решение заменяет старое приложение или процесс, постарайтесь улучшить текущий опыт. Если вы заменяете приложение, убедитесь, что новое приложение загружается так же быстро, как и старое, и позволяет пользователям быстрее выполнять задачи. Как минимум, сохраните производительность приложения на прежнем уровне.

• Не создавайте новых проблем: если вы заменяете бизнес-процесс, сосредоточьте свой бенчмарк на сроках полного цикла. Убедитесь, что ваше решение устраняет узкие места, чтобы пользователи могли быстрее выполнять задачи, и не создает новых узких мест в процессе. Помогите пользователям понять, как ваше новое решение вписывается в их существующие процессы.

Узнайте больше об определении целевых показателей производительности.

Проводите регулярные аудиты эффективности

Проводите тесты и проверки производительности на всех этапах разработки решения, чтобы выявлять потенциальные проблемы на ранних этапах и избегать значительных переделок.

• Соответствие размеру производственных данных: убедитесь, что ваши источники данных для разработки максимально точно отражают размер и объем производственных данных. Если вы не можете сопоставить производственные данные, протестируйте свое решение с небольшими наборами данных, чтобы проверить функциональность. Измеряйте производительность с различными размерами данных — например, 100, 1000 и 10 000 строк — и сравнивайте результаты. Если производительность возрастает с ростом размера данных, оцените, как решение работает в производственных масштабах, и убедитесь, что оно остается в пределах согласованных вами параметров.

• Отслеживайте производительность вашего решения с течением времени: отслеживайте результаты тестов производительности и сравнивайте их между прогонами тестов. Если вы часто проводите эти тесты, отследите, что изменилось с момента последнего теста, и определите, где необходимо внести исправления. Отслеживайте существенные изменения в производительности, как положительные, так и отрицательные, и включайте их в извлеченные уроки или передовой опыт для будущих решений.

• Тестирование на целевых устройствах: Регулярно тестируйте свое приложение на реальных пользовательских устройствах, чтобы убедиться в его стабильной работе на разных платформах и в разных сетевых условиях.

Узнайте больше о непрерывной оптимизации производительности.

Уменьшить нагрузку на данные

Загрузка больших объемов данных может значительно замедлить работу вашего приложения.

• Ограничьте извлечение данных: Загрузка большего количества данных, чем необходимо пользователю за один раз, может замедлить работу приложения и перегрузить пользователя ненужной информацией. Вместо этого по умолчанию показывайте понятный и управляемый объем данных и позвольте пользователям легко выполнять поиск или фильтрацию, чтобы найти именно то, что они ищут. Такой подход позволяет сделать ваше приложение быстрым, удобным для пользователя и сфокусированным на том, что действительно полезно.

• Избегайте предупреждений о делегировании: убедитесь, что в приложении Canvas установлено низкое ограничение на количество строк для предупреждений о делегировании, равное пяти или десяти, чтобы отмечать любые вызовы данных, которые невозможно делегировать в строке формул. Такая практика позволяет разработчику приложения решать, разрешать ли потенциально неделегированные запросы. Это также гарантирует, что проблема не будет пропущена из-за того, что источник данных для разработки не вернет достаточно данных для срабатывания предела предупреждений по умолчанию.

  Неделегированные запросы приемлемы, если необходимо вернуть небольшой постоянный объем данных, например данные конфигурации или другие небольшие наборы данных.

Узнайте больше об оптимизации логики вашего решения.

Следующий шаг