Comment peut-on déterminer le changement de performance d'un programme après y avoir apporté des modifications?

Pour déterminer les changements de performance, les approches suivantes sont utilisées:

• Profilage: Utilisation d'outils comme Android Profiler dans Android Studio pour surveiller la consommation de CPU, mémoire, réseau et énergie. Cela permet d'identifier les points faibles dans le code.

  // Exemple de mesure simple du temps d'exécution d'un bloc de code
  val startTime = System.nanoTime()
  // Code dont la performance doit être mesurée
  val endTime = System.nanoTime()
  val duration = endTime - startTime // Différence en nanosecondes
  

• Benchmarking: Création de scénarios de test mesurant le temps d'exécution d'opérations ou de sections spécifiques du code dans un environnement contrôlé.

• Métriques de performance: Suivi des indicateurs clés sur des utilisateurs réels ou des appareils de test:

  • Temps de démarrage de l'application (App Startup Time)
  • Fréquence d'images (Frames per Second - FPS)
  • Utilisation de la mémoire (Memory Usage)
  • Consommation de la batterie (Battery Consumption)
  • Utilisation du trafic (Network Usage)

• Tests automatisés: Écriture de tests incluant des vérifications de performance, exécutés dans une pipeline CI/CD. Cela permet de suivre les changements dans le temps.

• Tests A/B: Comparaison de la performance de deux versions du programme sur différents groupes d'utilisateurs.

• Outils de surveillance des utilisateurs réels (RUM): Utilisation de services comme Firebase Performance Monitoring, New Relic, Sentry pour collecter des données de performance sur les appareils des utilisateurs.

En comparant ces données avant et après les modifications, on peut tirer des conclusions sur l'impact des changements sur la performance.