RESTful Web API 設計中要避免的 6 個常見錯誤
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基礎架構團隊通常依賴應用性能監控（APM）工具和基礎設施監控解決方案（如Datadog）來跟蹤關鍵指標。這些工具通過實時分析大數據，幫助團隊高效管理資源并優化系統性能。
正常運行時間（Uptime）是衡量服務可用性的核心指標，通常以“幾個9”的形式表示：
雖然實現更高的正常運行時間（如五個9）難度和成本較高，但對于關鍵服務來說至關重要。選擇合適的API監控工具可以幫助團隊實時評估響應時間和性能，尤其是在系統遷移等關鍵時期。
此外，合成測試（Synthetic Testing）可以通過模擬復雜的用戶行為來評估API性能，但需要注意，它可能無法完全代表真實用戶流量。
CPU使用率是衡量應用性能的重要指標。高CPU使用率可能表明服務器過載或應用程序存在性能問題（如線程池配置不當）。基礎設施工程師可以通過分析每個虛擬CPU的使用情況，優化資源分配并確保系統穩定運行。
內存使用率是另一個關鍵的資源利用指標。低內存使用率可能表明資源浪費，而高內存使用率則可能導致服務器過載。團隊應監控頁面錯誤和I/O操作，以識別潛在問題。此外，確保應用程序能夠充分利用物理內存，有助于避免虛擬內存抖動。
RPM（每分鐘請求數）是衡量API性能的常用指標。盡管高RPM可能顯示出API的高使用率，但工程團隊應關注效率，減少不必要的API調用。例如，通過批量處理請求或優化分頁方案，可以有效降低API調用次數。
API延遲是衡量用戶體驗的關鍵指標。延遲增加可能源于新版本發布、架構更改或數據庫性能問題。團隊應按路由、地理位置等維度細分延遲數據，以便快速定位問題。例如，某些端點的延遲可能因未優化的SQL查詢而逐漸增加。
跟蹤錯誤數可以幫助團隊識別潛在問題。例如，特定區域的401錯誤可能表明存在惡意機器人攻擊。通過深入分析錯誤來源，團隊可以采取針對性措施，提升API的安全性和穩定性。
隨著API逐漸成為B2B公司的核心產品，產品團隊需要關注的不僅僅是工程指標，還包括API的使用情況和用戶行為。
API使用量是衡量API采用率的黃金指標。與RPM不同，API使用量通常以天或月為單位進行跟蹤，以識別長期趨勢。建議使用28天的周期來消除周末和每月天數差異的影響。
通過跟蹤API的月活躍用戶（MAU）或獨特消費者，團隊可以評估新客戶的獲取情況和增長趨勢。將API MAU與網絡MAU進行對比，可以發現集成過程中的潛在問題。
追蹤API的頂級消費者可以幫助團隊識別追加銷售機會。通常，少數高級用戶的使用量占據了大部分流量。通過分析這些用戶的行為，團隊可以優化API設計并提升客戶滿意度。
API保留率反映了客戶對API的長期價值。高保留率表明產品接近市場契合度，而低保留率則可能預示客戶流失風險。團隊應關注整合后的客戶行為，以制定更有效的增長策略。
TTFHW是衡量開發者體驗（DX）的重要指標。它指從開發者首次訪問API到成功完成第一個集成的時間。通過優化文檔、教程和API設計，團隊可以縮短TTFHW，提升開發者滿意度。
減少每筆業務交易所需的API調用次數，可以反映API設計的優劣。例如，過多的調用可能表明API缺乏靈活性或端點設計不合理。團隊應優化過濾和分頁功能，以提升API效率。
對于維護多個SDK的團隊，跟蹤SDK和API版本的采用率至關重要。通過分析不同版本的使用情況，團隊可以合理規劃功能發布和端點棄用策略，避免對關鍵客戶造成影響。
業務增長指標側重于收入、客戶采用率和成功率。例如，團隊可以根據收入排名前10的客戶，分析其端點使用情況，從而制定更有針對性的銷售策略。
實時大數據分析在推動業務增長方面發揮了重要作用。通過整合CRM數據和API使用數據，團隊可以更全面地了解客戶行為，為關鍵決策提供支持。
無論是構建還是使用API，跟蹤正確的指標對于性能監控和持續改進至關重要。通過選擇合適的工具和方法，團隊可以建立服務級別目標（SLO），優化系統設計和資源分配。不同團隊應專注于與自身目標相關的指標，例如基礎設施團隊關注資源利用率，而產品團隊則關注API保留率。
借助Moesif等分析工具，團隊可以快速安裝SDK并開始跟蹤這些關鍵指標，從而更好地支持API的開發和運營。
原文鏈接: https://www.moesif.com/blog/technical/api-metrics/API-Metrics-That-Every-Platform-Team-Should-be-Tracking/
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