En este segundo post de la serie de Metrics Accelerator vamos a ver los tipos de métricas que nos proporciona la aplicación. Si todavía no conoces Metrics Accelerator o para qué sirve, te aconsejo que empieces por el primer post y vuelvas a éste. Aquí abajo te dejo la lista de posts dedicada a Metrics Accelerator:
- Metrics Accelerator (I) - Qué es y Cómo Instalarlo
- Metrics Accelerator (II) - Tipos de Métricas
- Metrics Accelerator (III) - Modos de Ejecución
- Metrics Accelerator (IV) - Visualización en Splunk
Metrics Accelerator proporciona más de 100 métricas out of the box. Estas métricas las podemos dividir en tres categorias:
- Platform Metrics
- Platform Benefits
- SDLC Metrics
Veamos más en detalle cada tipo de métricas de las que disponemos y como se obtienen.
1. Platform Metrics
Estas son todas las métricas que obtenemos a partir de las Platform APIs de AnyPoint. La aplicación incorpora las llamadas a todos esos endpoints de las Platform APIs que contienen la información que nos interesa y que esta distribuida entre los distintos servicios de AnyPoint: Design Center, Exchange, Runtime Manager, Access Management... Dentro de la documentación del proyecto GitHub tenéis la lista completa de métricas recogidas. Son métricas de tipo operacional: numero de vCores, numero de usuarios, numero de APIs...Si no conoces las Platform APIs de AnyPoint, en este otro post te explico qué son y como utilizarlas desde Postman.
2. Platform Benefits
Este tipo de métricas están más orientadas a negocio. Son métricas calculadas a partir de valores obtenidos con las Platform Metrics y que, a partir de unos parámetros que introducimos previamente, somo capaces de calcular como beneficio para negocio aportado por la plataforma. La aplicación utiliza una fórmula utilizando unos parámetros de entrada mediante la cual conseguimos hacer esa traducción entre una métrica técnica y una métrica de negocio.
Los parámetros de entrada utilizados por la aplicación son:
Los parámetros de entrada utilizados por la aplicación son:
- developAPIHistoricTime: Tiempo que se invertía en el desarrollo de una API antes de Mule.
- developAPICurrentTime: Tiempo que se invierte en el desarrollo actual de una API con Mule.
- maintainAPIHistoricTime: Tiempo dedicado a operaciones de mantenimiento por API antes de Mule.
- maintainAPICurrentTime: Tiempo dedicado a operaciones de mantenimiento por API actualmente con Mule
- developerDayRate: Coste por jornada de un desarrollador
- Developers Productivity - Mejora en el desarrollo de aplicaciones. Este valor es un porcentaje del incremento en la productividad observado en el desarrollo por API, y se calcula como la relación entre lo que costaba antes y después desarrollar una API.
- Savings from Reuse - Ahorro obtenido al reutilizar una app. Aqui echamos mano de la metrica que extraemos con el numero de Consumers por API. En aquellas aplicaciones donde hay más de un consumer se obtiene el número de Non-primary consumers, o en otras palabras, el numero total de consumers menos 1 (totalAPIsReuse). Cada vez que hay un nuevo consumer es un ahorro en el desarrollo y operaciones de la plataforma.
- Savings from Maintenance - Ahorro obtenido en el mantenimiento de APIs, comparando el antes y el despues y el numero de aplicaciones total. El valor obtenido está en $ por unidad de tiempo elegida
- Savings from Reuse in Maintenance: Ahorro obtenido en el mantenimiento por reutilización. Esto correspondería al ahorro en las horas de mantenimiento de todas aquellas aplicaciones que no ha sido necesario crear gracias a la reutilización de las existentes.
- Total Savings - la suma total de los valores anteriores
3. SDLC Metrics
Por último, tenemos las métricas relacionadas con el ciclo de vida de las aplicaciones. Son métricas que extraemos desde fuera de la plataforma de AnyPoint. Se obtienen de forma similar a las métricas que sacamos desde las Platform APIs, mediante llamadas a la API que exponen los sistemas relacionados con el ciclo de vida de nuestras apps/APIs. A dia de hoy (Abril 2021), Metrics Accelerator extrae métricas de Jira, Jenkins, Confluence, BitBucket y Splunk, que nos pueden dar una indicación de la parte operativa y de su evolución. En concreto, las métricas que se pueden obtener son:
Como véis, Metrics Accelerator dispone de una gran cantidad de métricas que podemos obtener (Platform Metrics), como vimos en el post anterior, sin modificar nada en la aplicación, pero dispone a su vez de la posibilidad de añadir más métricas alrededor del ciclo de vida de nuestras apps. Dispone incluso de la posibilidad de, añadiendo inputs de negocio, de obtener métricas de negocio, en términos de tiempo y dinero.
Ahora que conocemos las distintas métricas que nos brinda Metrics Accelerator, en los siguientes posts vamos a concentrarnos en los detalles técnicos de funcionamiento de la aplicación, para adaptarlo a nuestras necesidades de recogida de métricas y de visualización.