Twój system produkcyjny jest powolny podczas szczytów ruchu. Użytkownicy narzekają na czasy odpowiedzi. Twoje dashboard’y monitorowania są czerwone od alertów. Brzmi znajomo? W 2025 roku optymalizacja wydajności ewoluowała od reaktywnego gaszenia pożarów do predykcyjnego, sterowanego przez AI dostrajania systemu, które identyfikuje wąskie gardła zanim wpłyną na użytkowników.
Ten przewodnik pokazuje, jak inżynierowie DevOps, SRE i zespoły platformowe mogą wykorzystać Cursor i Claude Code ze specjalistycznymi serwerami MCP do przekształcenia optymalizacji wydajności ze sztuki w nauki oparte na danych.
wolnych czasów odpowiedzi podczas szczytów ruchu. Przeanalizuj nasze środowisko
produkcyjne i zidentyfikuj:
1. Które usługi tworzą wąskie gardło
2. Wzorce wykorzystania zasobów w naszym klastrze K8s
3. Degradację wydajności zapytań do bazy danych
4. Opóźnienia sieciowe między mikroserwisami
5. Wskaźniki presji pamięciowej
Wygeneruj wykresy płomieni i zapewnij praktyczny plan optymalizacji"
Przykład odpowiedzi AI:“Przeanalizowałem twoje metryki produkcyjne. Wąskim gardłem jest twój
pod payment-service, który pokazuje 95% wykorzystania CPU podczas szczytów ruchu.
Głównym winowajcą jest nieefektywne zapytanie do bazy danych w logice
walidacji transakcji, które wykonuje się 10x częściej niż oczekiwano.
Dodatkowo, twój wskaźnik trafień cache Redis spadł do 12%, wymuszając
kosztowne wyszukiwania w bazie danych…”
Okno terminala
claude"Przeanalizuj wydajność produkcyjną w naszej infrastrukturze i zidentyfikuj wąskie gardła"
# Claude integruje się z twoimi serwerami MCP do:
# 1. Zapytania metryk Kubernetes przez kubectl-mcp-server
# 2. Pobierania danych APM z Dynatrace
# 3. Analizy logów z wielu źródeł
# 4. Korelowania wzorców wydajności
# 5. Generowania rekomendacji optymalizacji
Proces analizy Claude:
Zapytanie wykorzystania zasobów podów we wszystkich przestrzeniach nazw
Analiza metryk puli połączeń bazy danych
Przegląd śladów aplikacji dla wolnych operacji
Badanie wzorców alokacji pamięci
Korelacja skarg użytkowników z metrykami wydajności
Wydajność bazy danych często staje się wąskim gardłem w aplikacjach o wysokim ruchu. Oto jak używać asystentów AI do identyfikacji i optymalizacji wolnych zapytań:
@postgres @kubernetes "Nasz dashboard zamówień ładuje się wolno.
Główne zapytanie zajmuje 8+ sekund podczas szczytów ruchu:
SELECT o.*, c.name, COUNT(oi.id) as items, SUM(oi.total) as amount
FROM orders o
JOIN customers c ON o.customer_id = c.id
JOIN order_items oi ON o.id = oi.order_id
WHERE o.created_at > NOW() - INTERVAL '30 days'
GROUP BY o.id, c.name
ORDER BY o.created_at DESC
LIMIT 100;
Przeanalizuj plan wykonania, zasugeruj optymalizacje i zapewnij
przepisane zapytanie z właściwą strategią indeksowania."
Odpowiedź analizy AI:“Zidentyfikowałem kilka możliwości optymalizacji:
1. Brakujący indeks: Brak złożonego indeksu na orders.created_at + customer_id2. Nieefektywny join: Join order_items następuje przed filtrowaniem3. Niepotrzebne grupowanie: Można wyeliminować funkcjami okienkowymi4. Użycie pamięci: Przetwarzanie dużego zestawu wyników w pamięci
Oto zoptymalizowane podejście z 90% poprawą wydajności…”
@kubernetes @postgresql "Przeanalizuj nasze wzorce połączeń do bazy danych:
- Obecna pula: min=5, max=25 połączeń na usługę
- Mamy 8 mikroserwisów łączących się z tą samą bazą danych
- Podczas szczytów: timeout połączeń i błędy 'zbyt wielu klientów'
- Średni czas zapytania: 50ms, ale skoki do 3+ sekund
Zarekomenduj optymalną konfigurację puli połączeń dla naszego obciążenia."
Strategia optymalizacji AI:“Na podstawie twoich metryk rekomenduje:
1. Zmniejsz rozmiary pul: Każda usługa powinna używać max=10 połączeń2. Dodaj kolejkę połączeń: Skonfiguruj timeout=30s, queue=203. Włącz batch’owanie zapytań: Zmniejsz presję na połączenia4. Dodaj repliki odczytu: Rozprzestrzeniaj zapytania SELECT5. Multiplexing połączeń: Użyj PgBouncer w trybie transakcji”
Problem: Twoja baza danych PostgreSQL staje się wąskim gardłem w miarę wzrostu ruchu. Zapytania odczytu konkurują z operacjami zapisu, powodując timeout’y.
Strategia rozwiązania sterowana przez AI:
"Zaprojektuj strategię skalowania bazy danych dla naszej platformy e-commerce:
Zamiast pokazywać duże bloki kodu, skupmy się na tym, jak asystenci AI pomagają identyfikować i naprawiać problemy wydajności w istniejącej bazie kodu:
Analiza pamięci sterowana przez AI: Zamiast pisać kod optymalizacji od zera, pozwól AI zidentyfikować, co wymaga optymalizacji w istniejącej bazie kodu:
"Przeanalizuj użycie pamięci w naszej aplikacji Express.js:
- Monitoruj wzrost heap podczas przetwarzania żądań
- Zidentyfikuj obiekty nie będące odśmiecane
- Znajdź duże obiekty pozostające zbyt długo w pamięci
- Sprawdź wycieki event listenerów
- Zasugeruj konkretne poprawki z przykładami kodu"
Typowe znaleziska AI:
Wycieki event listenerów: Zapomniane czyszczenie w handlerach WebSocket
Retencja closure: Zmienne przechwycone w closure’ach zapobiegające GC
Nadmierne cache’owanie: Over-caching bez limitów rozmiaru
Nieefektywne struktury danych: Używanie tablic zamiast Set’ów do wyszukiwań
- payment-service: CPU 70%, Memory 80%, min=3, max=10
- order-service: CPU 60%, Memory 75%, min=2, max=15
- notification-service: CPU 50%, Memory 70%, min=1, max=5
Obserwowane problemy:
- Zdarzenia skalowania występują zbyt często (co 2-3 minuty)
- Usługi skalują się szybko w górę, ale wolno w dół
- CPU skacze do 95% przed uruchomieniem skalowania
Zarekomenduj optymalną konfigurację HPA dla stabilnej wydajności."
Strategia optymalizacji AI:“Twoje skalowanie jest zbyt reaktywne. Oto moje zalecane podejście:
1. Niższe progi CPU: Skaluj przy 50% CPU zamiast 70%2. Dodaj metryki niestandardowe: Uwzględnij wskaźnik żądań i czas odpowiedzi3. Zaimplementuj skalowanie predykcyjne: Skaluj na podstawie wzorców czasowych4. Okna stabilizacji: 5min scale-up, 15min scale-down5. Żądania zasobów: Right-size żądania dla lepszego planowania”
Konfiguracja kompleksowego monitorowania wydajności wymaga połączenia wielu narzędzi obserwowości. Oto jak asystenci AI pomagają projektować strategie monitorowania:
- Metryki wydajności aplikacji w czasie rzeczywistym
- Wykorzystanie zasobów infrastruktury
- Metryki doświadczenia użytkownika (Core Web Vitals)
- Wskaźniki wydajności bazy danych
- Progi alertów dla proaktywnej odpowiedzi
Stwórz strategię monitorowania z konkretnymi metrykami, regułami alertów
i procedurami eskalacji dla naszej platformy e-commerce."
Strategia monitorowania AI:“Na podstawie architektury twojej platformy, oto kompleksowa konfiguracja monitorowania:
Metryki aplikacji:- Czas odpowiedzi P50, P95, P99 według endpoint’u- Wskaźnik błędów i odpowiedzi 5xx- Przepustowość (żądania na sekundę)- Aktywne sesje użytkowników
Metryki infrastruktury:- Wykorzystanie CPU/pamięci podów- Zużycie zasobów węzłów- Status puli połączeń bazy danych- Wskaźniki trafień cache
Metryki wpływu biznesowego:- Wskaźnik porzucenia koszyka- Czas ukończenia checkout’u- Opóźnienie odpowiedzi wyszukiwania- Wskaźnik sukcesu przetwarzania płatności”
@dynatrace "Skonfiguruj alerty wydajności z inteligentnymi progami:
Obecne problemy:
- Zbyt wiele fałszywie pozytywnych alertów
- Krytyczne problemy wykrywane zbyt późno
- Zmęczenie alertami wśród inżynierów dyżurnych
Stwórz reguły alertów, które:
1. Używają dynamicznych baseline'ów zamiast statycznych progów
2. Uwzględniają kontekst biznesowy (godziny szczytu vs. poza szczytem)
Zacznij od monitorowania - Nie możesz optymalizować tego, czego nie mierzysz
Używaj AI do rozpoznawania wzorców - Pozwól AI znajdować wąskie gardła, których nigdy nie odkryłbyś ręcznie
Skupiaj się na wpływie użytkownika - Optymalizuj dla odczuwanej wydajności i metryk biznesowych
Automatyzuj wszystko - Od testowania przez monitorowanie po implementację optymalizacji
Buduj kulturę wydajności - Spraw, żeby wydajność była odpowiedzialnością każdego, nie tylko ops
Optymalizacja wydajności w 2025 roku to budowanie inteligentnych systemów, które ciągle się ulepszają. Wykorzystując asystentów AI ze specjalistycznymi serwerami MCP, zespoły DevOps mogą przekształcić reaktywne gaszenie pożarów wydajności w proaktywną, predykcyjną inżynierię wydajności.
