От симптома к первопричине: как находить узкие места под нагрузкой

В нагрузочном тестировании легко потратить недели и не найти ни одного узкого места: данных много, метрик ещё больше, а связи между ними видны не сразу. В докладе разберём методику, которая позволяет двигаться от гипотезы к первопричине максимально коротким путём. Поговорим о том, на какие метрики серверов приложений, баз данных и брокеров сообщений смотреть и в какой последовательности, чтобы не закопаться в цифрах; какие развилки возникают при анализе причин деградации и как не принять следствие за причину. Отдельно разберём, когда подключаются профилирование и tracing, в каких случаях и кого звать на помощь из команды, а также где в анализе деградации реально работают LLM и machine learning. Всё — на примерах из нагрузочных прогонов.