一旦建立了工具集，就有必要决定测量什么以及如何测量。与一个用户一起测试软件一次是没有意义的。必须定义具有代表性的标准使用场景，并在实际负载下定期进行测量。使用的硬件应与生产操作的硬件相对应。此外，还必须考虑弹性基础设施中扩展行为的各个方面。
除了负载下测量外，还应考虑空转，因为许多系统偶尔会在没有急性负载的情况下运行。存在这样的风险：系统在空闲时会产生不成比例的高 IT 负载，而优化通常只在负载下考虑。
最终，测量结果必须进行分类和评估，因为单独的测量并不能帮助做出决策。通过定义目标 KPI 和临界值，可以将测量结果放入上下文中。还必须考虑环境影响与应用是否处于可接受的关系。与生命周期评估一样，定义与 KPI 相关的功能单元（例如用户、会话或事务）是有意义的。
概括
基于数据的改进策略比盲目优化代码更有助于实现可持 旅行社电子邮件列表 续发展目标，而盲目优化代码的有效性无法客观评估。可持续软件的技术解决方案现已广为人知。如今，组织中可持续 IT 面临的挑战更多是文化和数据情况。只要可持续性没有被广泛理解和衡量为质量特征，就不可能评估哪些决策会带来更多的可持续性。总之，可持续测试应考虑以下步骤：
1. 可持续发展关键绩效指标：关键绩效指标、目标和职能单位的定义。
2. 基于源代码的测量：在开发中将早期见解纳入设计决策。
3. 静态代码分析：在集成代码之前避免常见的反模式。
4. 审查：在团队中透明地讨论复杂的依赖关系和相互冲突的目标。
5.监控：运行时持续监控。
前景
所提出的工具和方法的一个主要限制是它们仅限于温室气体排放和电力消耗。数据中心、硬件、矿物、冷却系统、用水、海底电缆和电子废物造成的可测量的环境影响超出了纯粹的电力消耗。此外，很少有工具会在运行时考虑电源，尽管这可能会在开发过程中受到影响，如本博客文章所示。
我们 adesso 正在与 ECO:DIGIT 项目的合作伙伴一起应对这一挑战，该项目由联邦经济事务和气候保护部资助。该项目的总体目标是创建透明度、客观性和标准化，以评估使用软件时的资源消耗。指标包括工作环境的功耗、硬件资源的使用情况，还包括其他指标，例如硬件生产的原材料和化学品的数量。
所考虑的工具和方法是一个良好的开端，不应等到完美的方法制定出来后才获得衡量可持续性的初步经验。然而，只要没有系统地记录和评估系统的整个环境影响，就无法最终评估软件的实际质量以及工作结果。
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