5 Datenquellen, mit denen APM-Daten in Anwendungsleistungsanalysen umgewandelt werden

Published on July 31, 2018

5 Datenquellen, mit denen APM-Daten in Anwendungsleistungsanalysen umgewandelt werden

Ursprünglicher Autor: Bill Emmett
  • Übersetzung


In einem früheren Artikel haben wir darüber geschrieben, wie Splunk zur Analyse der Anwendungsleistung verwendet werden kann . Und heute werden wir über die wichtigsten Datenquellen für die Analyse der Anwendungsleistung sprechen, so die Version von Bill Emment, Director Marketing Solutions bei Splunk.

Anwendungen sind für den Erfolg eines Unternehmens von entscheidender Bedeutung. Aber tun Sie Ihr Bestes, um sie zu optimieren? Im Folgenden finden Sie fünf Datenquellen, mit denen Sie die Analyse der Anwendungsleistung in kurzer Zeit verbessern können.

APM-Tool-Protokolle


Beispiele: Protokolle von Dynatrace, New Relic, AppDynamics, Pulseway, LogicMonitor, Stackify, Boomerang.js, Jmeter, CA Technologies, Idera und Ipswitch

Wenn Sie bereits über APM-Tools verfügen, können Sie anhand der Protokolle hervorragende Informationen zur Überwachung der Endaktivitäten erhalten Benutzer, Seitenfehler, Bytecode-Instrumentierung. Diese Protokolle können Infrastrukturprobleme und Engpässe anzeigen, die nicht sichtbar sind, wenn jedes System einzeln untersucht wird, z. B. eine langsame DNS-Auflösung, die dazu führt, dass eine komplexe Webanwendung fehlschlägt, wenn versucht wird, auf Inhalte und Module in verschiedenen Systemen zuzugreifen. Wenn Sie diese Protokolle nachverfolgen, können Sie frühzeitig Warnungen zu Anwendungsproblemen erhalten, um sie zu beheben, bevor Benutzer sie sehen.

Benutzerdefinierte Anwendungsprotokolle und Debugs


Beispiel: Benutzerdefinierte Anwendungen

Für Entwickler sind Debug- und Benutzeranwendungsprotokolle häufig die am häufigsten angeforderten Datenquellen, da sie die besten Informationen zu Anwendungsstatus, Variablen und Fehlern enthalten. Das Analysieren dieser Protokolle kann dabei helfen, die Ursachen für Anwendungsabstürze, Speicherverluste, Leistungseinbußen und Sicherheitsanfälligkeiten zu ermitteln. In Benutzeranwendungen variiert der genaue Typ der Datenquellen je nach Anwendung.

CRM, ERP und andere Geschäftsanwendungen


Beispiele: SAP, SFDC, Oracle, Microsoft Exchange, Microsoft Dynamics

Viele der Anwendungen lassen sich in CRM- und ERP-Systeme integrieren. CRM kann vollständige Informationen und Aufzeichnungen von Ereignissen bereitstellen, die zur Eskalation von Kunden führen. In Kombination mit anderen Datenquellen kann CRM Indikatoren für tiefere Probleme bereitstellen. Wie bei anderen Anwendungseinträgen werden ERP-Protokolle beim Debuggen von Leistungs- und Zuverlässigkeitsproblemen aufgrund komplexer Interaktionen zwischen vielen Systemen benötigt. Darüber hinaus sind sie nützlich für die Kapazitätsplanung.

Automatisierungs-, Konfigurations- und Bereitstellungstools


Beispiele: Puppet Enterprise, Ansible Tower, Chef, SaltStack, Rundeck, API-Daten, Webhosts oder Startprotokolle.Diese

Datenquellen sind von entscheidender Bedeutung, da Automatisierungstools Ihnen helfen, die Situation beim Start neuer Versionen zu verstehen. Das Überwachen, Analysieren und Verwalten dieser Daten bietet Ihnen die Möglichkeit, die Leistung der Anwendung vor / nach dem Update sowie die Verwendung und Verfügbarkeit der einzelnen Versionen zu vergleichen.

Testwerkzeuge


Beispiele: Zeitschriften statische Analyse und Unit - Tests (Sonarqube, Tox, PyTest, RubyGem Minitest, Bacon, Go - Prüfung), die Erstellung von Server - Logs, und Leistungsindikatoren

Überwachungstestdaten können Ihnen helfen , zu verstehen:

  • Wie viele technische Schulden und Probleme sind gelöst?
  • Wie bereit ist deine nächste Veröffentlichung?
  • Wie viele Tests werden pro Stunde durchgeführt und welche Tests werden durchgeführt

Wenn Sie Testdaten mit Baugruppendaten kombinieren, können Sie mit der Überwachung der Leistung der Baugruppe und der Freigabe beginnen und erste Schlussfolgerungen zur Freigabequalität ziehen. Sie können die Trends der Fehlerquote verstehen und entscheiden, ob eine Baugruppe zur Freigabe bereit ist. Das Verständnis der Codequalität kann auch dazu beitragen, dass sich die Mitarbeiter des technischen Supports auf zusätzliche Anrufe oder auf bestimmte Probleme vorbereiten können. Beispielsweise verwendet die CSAA Daten aus tatsächlichen Vorgängen, um zu bestimmen, welche Benutzeranforderungen für tiefere Tests gesendet werden sollen.

Das Handbuch enthält weitere Datenquellen, mit denen Sie die Leistungsanalyse für APM-Anwendungen verbessern können."Grundlegender Leitfaden für Maschinendaten: Benutzer- und Anwendungsmaschinendaten"