* Qué medir: Define claramente las métricas de rendimiento que se recopilarán (por ejemplo, tiempo de ejecución, rendimiento, latencia, uso de memoria, consumo de energía). Estas métricas deberían alinearse con el caso de uso y los objetivos de la referencia.
* Cómo medir: Describe los métodos y herramientas específicos utilizados para la medición. Esto incluye el entorno de hardware y software, conjuntos de datos y procedimientos de prueba. La reproducibilidad es crucial, por lo que el protocolo debe ser lo suficientemente detallado como para permitir que otros replicaran los resultados.
* Definición de carga de trabajo: Especifica las tareas u operaciones que el sistema realizará durante el punto de referencia. Esta carga de trabajo debe ser representativa de los escenarios de uso típicos o esperados. Una carga de trabajo bien diseñada evitará centrarse en casos excepcionales que podrían no ser relevantes para el rendimiento del mundo real.
* Conjuntos de datos: Define los datos de entrada utilizados para el punto de referencia. El tamaño, la estructura y el contenido de los datos pueden afectar significativamente los resultados del rendimiento, por lo que estos aspectos deben controlarse cuidadosamente.
* Configuración experimental: Esto describe el entorno en el que se realiza el punto de referencia, incluidas las especificaciones de hardware (CPU, memoria, almacenamiento), sistema operativo, versiones de software y cualquier otra configuración relevante. Su objetivo es eliminar el sesgo de diferentes capacidades de hardware.
* Análisis estadístico: Especifica cómo se analizarán e interpretarán los datos recopilados. Esto a menudo implica calcular medidas estadísticas como media, desviación estándar e intervalos de confianza para tener en cuenta la variabilidad en los resultados. También ayuda a determinar si las diferencias entre los sistemas son estadísticamente significativas.
* Informes: Define el formato y el contenido del informe de referencia, asegurando que los resultados sean claramente presentados y fáciles de entender. Esto a menudo implica incluir detalles sobre la metodología, el hardware, el software y el análisis estadístico.
Sin un protocolo de evaluación comparativa bien definido, las comparaciones de rendimiento pueden ser poco confiables y engañosas. Los diferentes métodos y entornos de prueba pueden conducir a resultados muy diferentes, lo que hace que sea imposible sacar conclusiones significativas. Por lo tanto, los protocolos estandarizados son esenciales para la evaluación de desempeño objetiva y confiable. Los ejemplos incluyen puntos de referencia de especificaciones para computadoras y diversos puntos de referencia específicos de la industria para bases de datos, equipos de redes y otras tecnologías.