Ανθεκτικές στρατηγικές πραγματικού κόσμου για έργα Fintech

Η ανθεκτικότητα στο λογισμικό αναφέρεται στην ικανότητα μιας εφαρμογής να συνεχίσει να λειτουργεί ομαλά και αξιόπιστα, ακόμη και ενόψει απροσδόκητων προβλημάτων ή αποτυχιών. Στα έργα Fintech η ανθεκτικότητα είναι ιδιαίτερα μεγάλης σημασίας για διάφορους λόγους. Πρώτον, οι εταιρείες είναι υποχρεωμένες να πληρούν τις κανονιστικές απαιτήσεις και οι χρηματοοικονομικές ρυθμιστικές αρχές δίνουν έμφαση στη λειτουργική ανθεκτικότητα για τη διατήρηση της σταθερότητας εντός του συστήματος. Επιπλέον, ο πολλαπλασιασμός των ψηφιακών εργαλείων και η εξάρτηση από τρίτους παρόχους υπηρεσιών εκθέτει τις επιχειρήσεις Fintech σε αυξημένες απειλές για την ασφάλεια. Η ανθεκτικότητα συμβάλλει επίσης στον μετριασμό των κινδύνων διακοπών που προκαλούνται από διάφορους παράγοντες, όπως απειλές στον κυβερνοχώρο, πανδημίες ή γεωπολιτικά γεγονότα, προστατεύοντας τις βασικές επιχειρηματικές δραστηριότητες και κρίσιμα περιουσιακά στοιχεία. Με βάση τα πρότυπα ανθεκτικότητας, κατανοούμε ένα σύνολο βέλτιστων πρακτικών και στρατηγικών που έχουν σχεδιαστεί για να διασφαλίζουν ότι το λογισμικό μπορεί να αντέξει τις διακοπές και να διατηρήσει τις λειτουργίες του. Αυτά τα μοτίβα λειτουργούν σαν δίχτυα ασφαλείας, παρέχοντας μηχανισμούς για τη διαχείριση σφαλμάτων, τη διαχείριση του φορτίου και την ανάκτηση από βλάβες, διασφαλίζοντας έτσι ότι οι εφαρμογές παραμένουν στιβαρές και αξιόπιστες υπό αντίξοες συνθήκες. Οι πιο κοινές στρατηγικές ανθεκτικότητας περιλαμβάνουν το bulkhead, την προσωρινή μνήμη, την εναλλακτική, την επανάληψη και τον διακόπτη κυκλώματος. Σε αυτό το άρθρο, θα τα συζητήσω με περισσότερες λεπτομέρειες, με παραδείγματα προβλημάτων που μπορούν να βοηθήσουν στην επίλυση. Διάφραγμα Ας ρίξουμε μια ματιά στην παραπάνω ρύθμιση. Έχουμε μια πολύ συνηθισμένη εφαρμογή με πολλά backend πίσω μας για να λάβουμε κάποια δεδομένα. Υπάρχουν αρκετοί πελάτες HTTP συνδεδεμένοι σε αυτά τα backend. Αποδεικνύεται ότι όλοι μοιράζονται την ίδια δεξαμενή σύνδεσης! Και επίσης άλλους πόρους όπως CPU και RAM. Τι θα συμβεί, εάν ένα από τα backends αντιμετωπίσει κάποιου είδους προβλήματα που έχουν ως αποτέλεσμα υψηλό λανθάνοντα χρόνο αιτήματος; Λόγω του μεγάλου χρόνου απόκρισης, ολόκληρη η ομάδα σύνδεσης θα καταληφθεί πλήρως από αιτήματα που περιμένουν απαντήσεις από το backend1. Ως αποτέλεσμα, τα αιτήματα που προορίζονται για το υγιές backend2 και backend3 δεν θα μπορούν να προχωρήσουν επειδή το pool έχει εξαντληθεί. Αυτό σημαίνει ότι μια αποτυχία σε ένα από τα backend μας μπορεί να προκαλέσει αστοχία σε ολόκληρη την εφαρμογή. Στην ιδανική περίπτωση, θέλουμε μόνο η λειτουργικότητα που σχετίζεται με το αποτυχημένο backend να αντιμετωπίζει υποβάθμιση, ενώ η υπόλοιπη εφαρμογή συνεχίζει να λειτουργεί κανονικά. Τι είναι το Bulkhead Pattern; Ο όρος Bulkhead pattern, προέρχεται από τη ναυπηγική, περιλαμβάνει τη δημιουργία πολλών απομονωμένων διαμερισμάτων μέσα σε ένα πλοίο. Εάν παρουσιαστεί διαρροή σε ένα διαμέρισμα, γεμίζει με νερό, αλλά τα άλλα διαμερίσματα παραμένουν ανεπηρέαστα. Αυτή η απομόνωση εμποδίζει ολόκληρο το σκάφος να βυθιστεί λόγω μίας μόνο παραβίασης. Πώς μπορούμε να χρησιμοποιήσουμε το μοτίβο διαφράγματος για να διορθώσουμε αυτό το πρόβλημα; Το μοτίβο Bulkhead μπορεί να χρησιμοποιηθεί για την απομόνωση διαφόρων τύπων πόρων μέσα σε μια εφαρμογή, αποτρέποντας μια αστοχία σε ένα μέρος από το να επηρεάσει ολόκληρο το σύστημα. Δείτε πώς μπορούμε να το εφαρμόσουμε στο πρόβλημά μας: Απομόνωση δεξαμενών σύνδεσης Μπορούμε να δημιουργήσουμε ξεχωριστά κέντρα σύνδεσης για κάθε backend (backend1, backend2, backend3). Αυτό διασφαλίζει ότι εάν το backend1 αντιμετωπίζει υψηλούς χρόνους απόκρισης ή αποτυχίες, το pool σύνδεσής του θα εξαντληθεί ανεξάρτητα, αφήνοντας ανεπηρέαστες τις ομάδες σύνδεσης για το backend2 και το backend3. Αυτή η απομόνωση επιτρέπει στα υγιή backend να συνεχίσουν κανονικά την επεξεργασία των αιτημάτων. Περιορισμός πόρων για δραστηριότητες στο παρασκήνιο Χρησιμοποιώντας Bulkheads, μπορούμε να διαθέσουμε συγκεκριμένους πόρους για δραστηριότητες παρασκηνίου, όπως η μαζική επεξεργασία ή οι προγραμματισμένες εργασίες. Αυτό εμποδίζει αυτές τις δραστηριότητες να καταναλώνουν πόρους που απαιτούνται για λειτουργίες σε πραγματικό χρόνο. Για παράδειγμα, μπορούμε να περιορίσουμε τον αριθμό των νημάτων ή τη χρήση της CPU που είναι αφιερωμένη σε εργασίες παρασκηνίου, διασφαλίζοντας ότι παραμένουν διαθέσιμοι αρκετοί πόροι για τη διαχείριση των εισερχόμενων αιτημάτων. Ορισμός περιορισμών στα εισερχόμενα αιτήματα Τα διαφράγματα μπορούν επίσης να εφαρμοστούν για να περιοριστεί ο αριθμός των εισερχόμενων αιτημάτων σε διαφορετικά μέρη της εφαρμογής. Για παράδειγμα, μπορούμε να ορίσουμε ένα μέγιστο όριο στον αριθμό των αιτημάτων που μπορούν να υποβληθούν σε επεξεργασία ταυτόχρονα για κάθε υπηρεσία ανάντη. Αυτό αποτρέπει οποιοδήποτε μεμονωμένο backend να συντρίψει το σύστημα και διασφαλίζει ότι άλλα backend μπορούν να συνεχίσουν να λειτουργούν ακόμη και αν το ένα βρίσκεται κάτω από μεγάλο φορτίο. Сache Ας υποθέσουμε ότι τα συστήματα υποστήριξης μας έχουν μικρή πιθανότητα να αντιμετωπίσουν σφάλματα μεμονωμένα. Ωστόσο, όταν μια λειτουργία περιλαμβάνει αναζήτηση όλων αυτών των backends παράλληλα, το καθένα μπορεί ανεξάρτητα να επιστρέψει ένα σφάλμα. Επειδή αυτά τα σφάλματα εμφανίζονται ανεξάρτητα, η συνολική πιθανότητα σφάλματος στην εφαρμογή μας είναι υψηλότερη από την πιθανότητα σφάλματος οποιουδήποτε μεμονωμένου συστήματος υποστήριξης. Η αθροιστική πιθανότητα σφάλματος μπορεί να υπολογιστεί χρησιμοποιώντας τον τύπο P_total=1−(1−p)^n, όπου n είναι ο αριθμός των συστημάτων υποστήριξης. Για παράδειγμα, αν έχουμε δέκα backends, το καθένα με πιθανότητα σφάλματος p=0,001 (που αντιστοιχεί σε SLA 99,9%), η προκύπτουσα πιθανότητα σφάλματος είναι: P_total=1−(1−0,001)^10=0,009955 Αυτό σημαίνει ότι το συνδυασμένο SLA μας πέφτει στο 99% περίπου, υποδεικνύοντας πώς μειώνεται η συνολική αξιοπιστία κατά την παράλληλη αναζήτηση πολλών backends. Για να μετριαστεί αυτό το ζήτημα, μπορούμε να εφαρμόσουμε μια προσωρινή μνήμη στη μνήμη. Πώς μπορούμε να το λύσουμε με την προσωρινή μνήμη της μνήμης Μια κρυφή μνήμη στη μνήμη χρησιμεύει ως buffer δεδομένων υψηλής ταχύτητας, αποθηκεύοντας δεδομένα με συχνή πρόσβαση και εξαλείφοντας την ανάγκη ανάκτησής τους από δυνητικά αργές πηγές κάθε φορά. Δεδομένου ότι οι κρυφές μνήμες που είναι αποθηκευμένες στη μνήμη έχουν 0% πιθανότητα σφάλματος σε σύγκριση με την ανάκτηση δεδομένων μέσω του δικτύου, αυξάνουν σημαντικά την αξιοπιστία της εφαρμογής μας. Επιπλέον, η προσωρινή αποθήκευση μειώνει την κίνηση του δικτύου, μειώνοντας περαιτέρω την πιθανότητα σφαλμάτων. Κατά συνέπεια, χρησιμοποιώντας μια κρυφή μνήμη στη μνήμη, μπορούμε να επιτύχουμε ακόμη χαμηλότερο ποσοστό σφάλματος στην εφαρμογή μας σε σύγκριση με τα συστήματα υποστήριξης. Επιπλέον, οι κρυφές μνήμες στη μνήμη προσφέρουν ταχύτερη ανάκτηση δεδομένων από την ανάκτηση βάσει δικτύου, μειώνοντας έτσι τον λανθάνοντα χρόνο εφαρμογής—ένα αξιοσημείωτο πλεονέκτημα. Προσωρινή μνήμη στη μνήμη: Προσωποποιημένες κρυφές μνήμες Για εξατομικευμένα δεδομένα, όπως προφίλ χρηστών ή προτάσεις, η χρήση κρυφών μνήμων στη μνήμη μπορεί επίσης να είναι εξαιρετικά αποτελεσματική. Αλλά πρέπει να διασφαλίσουμε ότι όλα τα αιτήματα από έναν χρήστη πηγαίνουν με συνέπεια στην ίδια παρουσία εφαρμογής για να χρησιμοποιήσουν δεδομένα που έχουν αποθηκευτεί στην κρυφή μνήμη για αυτόν, κάτι που απαιτεί σταθερές περιόδους σύνδεσης. Η εφαρμογή σταθερών συνεδριών μπορεί να είναι δύσκολη, αλλά για αυτό το σενάριο, δεν χρειαζόμαστε πολύπλοκους μηχανισμούς. Η δευτερεύουσα εξισορρόπηση της κυκλοφορίας είναι αποδεκτή, επομένως αρκεί ένας σταθερός αλγόριθμος εξισορρόπησης φορτίου, όπως ο συνεπής κατακερματισμός. Επιπλέον, σε περίπτωση αποτυχίας κόμβου, ο συνεπής κατακερματισμός διασφαλίζει ότι μόνο οι χρήστες που σχετίζονται με τον αποτυχημένο κόμβο υποβάλλονται σε επανεξισορρόπηση, ελαχιστοποιώντας τη διακοπή στο σύστημα. Αυτή η προσέγγιση απλοποιεί τη διαχείριση της εξατομικευμένης κρυφής μνήμης και ενισχύει τη συνολική σταθερότητα και απόδοση της εφαρμογής μας. Προσωρινή μνήμη στη μνήμη: αναπαραγωγή τοπικών δεδομένων Εάν τα δεδομένα που σκοπεύουμε να αποθηκεύσουμε προσωρινά είναι κρίσιμα και χρησιμοποιούνται σε κάθε αίτημα που χειρίζεται το σύστημά μας, όπως πολιτικές πρόσβασης, σχέδια συνδρομής ή άλλες ζωτικές οντότητες στον τομέα μας, η πηγή αυτών των δεδομένων θα μπορούσε να αποτελέσει σημαντικό σημείο αποτυχίας στο σύστημά μας. Για την αντιμετώπιση αυτής της πρόκλησης, μια προσέγγιση είναι η πλήρης αναπαραγωγή αυτών των δεδομένων απευθείας στη μνήμη της εφαρμογής μας. Σε αυτό το σενάριο, εάν ο όγκος των δεδομένων στην πηγή είναι διαχειρίσιμος, μπορούμε να ξεκινήσουμε τη διαδικασία κατεβάζοντας ένα στιγμιότυπο αυτών των δεδομένων στην αρχή της εφαρμογής μας. Στη συνέχεια, μπορούμε να λαμβάνουμε συμβάντα ενημερώσεων για να διασφαλίσουμε ότι τα αποθηκευμένα δεδομένα παραμένουν συγχρονισμένα με την πηγή. Με την υιοθέτηση αυτής της μεθόδου, ενισχύουμε την αξιοπιστία της πρόσβασης σε αυτά τα κρίσιμα δεδομένα, καθώς κάθε ανάκτηση πραγματοποιείται απευθείας από τη μνήμη με πιθανότητα σφάλματος 0%. Επιπλέον, η ανάκτηση δεδομένων από τη μνήμη είναι εξαιρετικά γρήγορη, βελτιστοποιώντας έτσι την απόδοση της εφαρμογής μας. Αυτή η στρατηγική μετριάζει αποτελεσματικά τον κίνδυνο που σχετίζεται με την εξάρτηση από μια εξωτερική πηγή δεδομένων, διασφαλίζοντας συνεπή και αξιόπιστη πρόσβαση σε κρίσιμες πληροφορίες για τη λειτουργία της εφαρμογής μας. Επαναφόρτωση διαμόρφωσης Ωστόσο, η ανάγκη λήψης δεδομένων για την εκκίνηση της εφαρμογής, καθυστερώντας έτσι τη διαδικασία εκκίνησης, παραβιάζει μία από τις αρχές της «εφαρμογής 12 παραγόντων» που υποστηρίζει τη γρήγορη εκκίνηση εφαρμογών. Ωστόσο, δεν θέλουμε να χάσουμε τα οφέλη από τη χρήση της προσωρινής αποθήκευσης. Για να αντιμετωπίσουμε αυτό το δίλημμα, ας διερευνήσουμε πιθανές λύσεις. Η γρήγορη εκκίνηση είναι ζωτικής σημασίας, ειδικά για πλατφόρμες όπως η Kubernetes, οι οποίες βασίζονται στη γρήγορη μετεγκατάσταση εφαρμογών σε διαφορετικούς φυσικούς κόμβους. Ευτυχώς, το Kubernetes μπορεί να διαχειριστεί εφαρμογές αργής εκκίνησης χρησιμοποιώντας λειτουργίες όπως ανιχνευτές εκκίνησης. Μια άλλη πρόκληση που μπορεί να αντιμετωπίσουμε είναι η ενημέρωση των διαμορφώσεων κατά την εκτέλεση της εφαρμογής. Συχνά, η προσαρμογή των χρόνων της προσωρινής μνήμης ή των χρονικών ορίων αιτημάτων είναι απαραίτητη για την επίλυση προβλημάτων παραγωγής. Ακόμα κι αν μπορούμε να αναπτύξουμε γρήγορα ενημερωμένα αρχεία διαμόρφωσης στην εφαρμογή μας, η εφαρμογή αυτών των αλλαγών απαιτεί συνήθως επανεκκίνηση. Με τον εκτεταμένο χρόνο εκκίνησης κάθε εφαρμογής, μια κυλιόμενη επανεκκίνηση μπορεί να καθυστερήσει σημαντικά την ανάπτυξη επιδιορθώσεων στους χρήστες μας. Για να αντιμετωπιστεί αυτό, μια λύση είναι να αποθηκεύετε διαμορφώσεις σε μια ταυτόχρονη μεταβλητή και να ενημερώνετε περιοδικά ένα νήμα φόντου. Ωστόσο, ορισμένες παράμετροι, όπως τα χρονικά όρια αιτήματος HTTP, ενδέχεται να απαιτούν την επανεκκίνηση των προγραμμάτων-πελατών HTTP ή βάσης δεδομένων όταν αλλάζει η αντίστοιχη διαμόρφωση, θέτοντας μια πιθανή πρόκληση. Ωστόσο, ορισμένοι πελάτες, όπως το πρόγραμμα οδήγησης Cassandra για Java, υποστηρίζουν την αυτόματη επαναφόρτωση των διαμορφώσεων, απλοποιώντας αυτή τη διαδικασία. Η εφαρμογή διαμορφώσεων με δυνατότητα επαναφόρτωσης μπορεί να μετριάσει τον αρνητικό αντίκτυπο των μεγάλων χρόνων εκκίνησης εφαρμογών και να προσφέρει πρόσθετα πλεονεκτήματα, όπως η διευκόλυνση υλοποίησης σημαιών χαρακτηριστικών. Αυτή η προσέγγιση μας δίνει τη δυνατότητα να διατηρήσουμε την αξιοπιστία και την ανταπόκριση της εφαρμογής, ενώ διαχειριζόμαστε αποτελεσματικά τις ενημερώσεις διαμόρφωσης. Εναλλακτικός Τώρα ας ρίξουμε μια ματιά σε ένα άλλο πρόβλημα: στο σύστημά μας, όταν ένα αίτημα χρήστη λαμβάνεται και υποβάλλεται σε επεξεργασία με την αποστολή ενός ερωτήματος σε ένα backend ή μια βάση δεδομένων, περιστασιακά, λαμβάνεται μια απάντηση σφάλματος αντί για τα αναμενόμενα δεδομένα. Στη συνέχεια, το σύστημά μας απαντά στον χρήστη με ένα «σφάλμα». Ωστόσο, σε πολλά σενάρια, μπορεί να είναι προτιμότερο να εμφανίζονται ελαφρώς ξεπερασμένα δεδομένα μαζί με ένα μήνυμα που υποδεικνύει ότι υπάρχει καθυστέρηση ανανέωσης δεδομένων, αντί να αφήνεται ο χρήστης με ένα μεγάλο κόκκινο μήνυμα σφάλματος. Για να αντιμετωπίσουμε αυτό το ζήτημα και να βελτιώσουμε τη συμπεριφορά του συστήματός μας, μπορούμε να εφαρμόσουμε το μοτίβο εναλλακτικής επιστροφής. Η ιδέα πίσω από αυτό το μοτίβο περιλαμβάνει την ύπαρξη μιας δευτερεύουσας πηγής δεδομένων, η οποία μπορεί να περιέχει δεδομένα χαμηλότερης ποιότητας ή φρεσκάδας σε σύγκριση με την κύρια πηγή. Εάν η κύρια πηγή δεδομένων δεν είναι διαθέσιμη ή εμφανίσει σφάλμα, το σύστημα μπορεί να επιστρέψει στην ανάκτηση δεδομένων από αυτήν τη δευτερεύουσα πηγή, διασφαλίζοντας ότι κάποια μορφή πληροφοριών παρουσιάζεται στον χρήστη αντί να εμφανιστεί ένα μήνυμα σφάλματος. Δοκιμάζω πάλι Αν κοιτάξετε την παραπάνω εικόνα, θα παρατηρήσετε μια ομοιότητα μεταξύ του προβλήματος που αντιμετωπίζουμε τώρα και αυτού που αντιμετωπίσαμε με το παράδειγμα της προσωρινής μνήμης. Για να το λύσουμε, μπορούμε να εξετάσουμε την εφαρμογή ενός μοτίβου που είναι γνωστό ως επανάληψη. Αντί να βασίζεται σε κρυφές μνήμες, το σύστημα μπορεί να σχεδιαστεί ώστε να αποστέλλει ξανά αυτόματα το αίτημα σε περίπτωση σφάλματος. Αυτό το μοτίβο επανάληψης προσφέρει μια απλούστερη εναλλακτική λύση και μπορεί να μειώσει αποτελεσματικά την πιθανότητα σφαλμάτων στην εφαρμογή μας. Σε αντίθεση με την προσωρινή αποθήκευση, η οποία απαιτεί συχνά πολύπλοκους μηχανισμούς ακύρωσης της προσωρινής μνήμης για τον χειρισμό των αλλαγών δεδομένων, η επανάληψη των αποτυχημένων αιτημάτων είναι σχετικά απλή στην εφαρμογή. Καθώς η ακύρωση της προσωρινής μνήμης θεωρείται ευρέως ως μία από τις πιο απαιτητικές εργασίες στη μηχανική λογισμικού, η υιοθέτηση μιας στρατηγικής επανάληψης μπορεί να βελτιστοποιήσει τη διαχείριση σφαλμάτων και να βελτιώσει την ανθεκτικότητα του συστήματος. Διακόπτης Κυκλώματος Ωστόσο, η υιοθέτηση μιας στρατηγικής επανάληψης χωρίς να ληφθούν υπόψη οι πιθανές συνέπειες μπορεί να οδηγήσει σε περαιτέρω επιπλοκές. Ας φανταστούμε ένα από τα backend μας βιώνει μια αποτυχία. Σε ένα τέτοιο σενάριο, η έναρξη επαναλήψεων για το αποτυχημένο backend θα μπορούσε να οδηγήσει σε σημαντική αύξηση του όγκου της επισκεψιμότητας. Αυτή η ξαφνική αύξηση της κυκλοφορίας μπορεί να κατακλύσει το backend, επιδεινώνοντας την αποτυχία και ενδεχομένως προκαλώντας ένα φαινόμενο καταρράκτη σε όλο το σύστημα. Για να αντιμετωπίσετε αυτήν την πρόκληση, είναι σημαντικό να συμπληρώσετε το μοτίβο επανάληψης δοκιμής με το μοτίβο του διακόπτη κυκλώματος. Ο διακόπτης κυκλώματος χρησιμεύει ως μηχανισμός προστασίας που παρακολουθεί το ποσοστό σφάλματος των κατάντη υπηρεσιών. Όταν το ποσοστό σφάλματος υπερβαίνει ένα προκαθορισμένο όριο, ο διακόπτης κυκλώματος διακόπτει αιτήματα προς την επηρεαζόμενη υπηρεσία για μια καθορισμένη διάρκεια. Κατά τη διάρκεια αυτής της περιόδου, το σύστημα απέχει από την αποστολή πρόσθετων αιτημάτων για να επιτρέψει την ανάκτηση του χρόνου σέρβις που αποτυγχάνει. Μετά το καθορισμένο διάστημα, ο διακόπτης κυκλώματος επιτρέπει προσεκτικά τη διέλευση περιορισμένου αριθμού αιτημάτων, επαληθεύοντας εάν η υπηρεσία έχει σταθεροποιηθεί. Εάν η υπηρεσία έχει ανακτηθεί, η κανονική κυκλοφορία αποκαθίσταται σταδιακά. Διαφορετικά, το κύκλωμα παραμένει ανοιχτό, συνεχίζοντας να μπλοκάρει αιτήματα έως ότου η υπηρεσία συνεχίσει να λειτουργεί κανονικά. Ενσωματώνοντας το μοτίβο του διακόπτη κυκλώματος παράλληλα με τη λογική επανάληψης δοκιμής, μπορούμε να διαχειριστούμε αποτελεσματικά τις καταστάσεις σφαλμάτων και να αποτρέψουμε την υπερφόρτωση του συστήματος κατά τη διάρκεια αστοχιών του backend. Αναδίπλωση Συμπερασματικά, εφαρμόζοντας αυτά τα πρότυπα ανθεκτικότητας, μπορούμε να ενισχύσουμε τις εφαρμογές μας σε καταστάσεις έκτακτης ανάγκης, να διατηρήσουμε υψηλή διαθεσιμότητα και να προσφέρουμε μια απρόσκοπτη εμπειρία στους χρήστες. Επιπλέον, θα ήθελα να τονίσω ότι η τηλεμετρία είναι ένα ακόμη εργαλείο που δεν πρέπει να αγνοηθεί κατά την παροχή ανθεκτικότητας έργου. Τα καλά αρχεία καταγραφής και οι μετρήσεις μπορούν να βελτιώσουν σημαντικά την ποιότητα των υπηρεσιών και να παρέχουν πολύτιμες πληροφορίες για την απόδοσή τους, βοηθώντας στη λήψη τεκμηριωμένων αποφάσεων για περαιτέρω βελτίωσή τους.