5 Datenquellen, die APM-Daten in Anwendungsleistungsanalysen umwandeln

In einem früheren Artikel haben wir geschrieben, wie Splunk zur Analyse der Anwendungsleistung verwendet werden kann . Laut Bill Emment, Marketingdirektor für Lösungen bei Splunk, werden wir heute über die wichtigsten Datenquellen für die Analyse der Anwendungsleistung sprechen.

Anwendungen sind entscheidend für den Erfolg eines Unternehmens. Aber tun Sie alles, 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: Magazine von Dynatrace, New Relic, AppDynamics, Pulseway, LogicMonitor, Stackify, Boomerang.js, Jmeter, CA Technologies, Idera, Ipswitch

Wenn Sie bereits über APM-Tools verfügen, können Sie in deren Protokollen hervorragende Informationen zur Überwachung der Aktivitäten von Endbenutzern, zu Fehlern auf Seiten und zur Bytecode-Instrumentierung erhalten. Diese Protokolle können Infrastrukturprobleme und Engpässe anzeigen, die nicht sichtbar sind, wenn jedes System separat untersucht wird, z. B. eine langsame DNS-Auflösung, die zum Ausfall einer komplexen Webanwendung führt, wenn versucht wird, auf Inhalte und Module auf verschiedenen Systemen zuzugreifen. Wenn Sie diese Protokolle verfolgen, können Sie frühzeitig Warnungen zu Anwendungsproblemen erhalten, damit diese behoben werden können, bevor Benutzer sie sehen.

Benutzeranwendungs- und Debug-Protokolle

Beispiel: Benutzerdefinierte Anwendungen

Für Entwickler sind Debug-Protokolle und Benutzeranwendungsprotokolle häufig die am häufigsten angeforderten Datenquellen, da sie die kleinsten Informationen zu Anwendungsstatus, Variablen und Fehlern enthalten. Eine Analyse dieser Protokolle kann dabei helfen, Ursachen für Anwendungsabstürze, Speicherlecks, Leistungseinbußen und Schwachstellen zu ermitteln. In Benutzeranwendungen variiert die genaue Art 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. Wenn Sie also Informationen über die Verwendung und Leistung dieser Systeme erhalten, erhalten Sie eine Vorstellung davon, wie Ihre Anwendungen funktionieren. CRM kann vollständige Informationen bereitstellen und Ereignisse aufzeichnen, die zu einer Kundeneskalation führen . In Kombination mit anderen Datenquellen kann CRM Indikatoren für tiefere Probleme liefern. Wie bei anderen Anwendungsdatensätzen werden ERP-Protokolle beim Debuggen von Leistungs- und Zuverlässigkeitsproblemen aufgrund komplexer Interaktionen zwischen vielen Systemen benötigt. Sie sind auch nützlich für die Bandbreitenplanung.

Automatisierungs-, Konfigurations- und Bereitstellungstools

Beispiele: Puppet Enterprise, Ansible Tower, Chef, SaltStack, Rundeck, Maschinendaten, die über APIs, Webhosts oder Startprotokolle eingehen

Diese Datenquellen sind von entscheidender Bedeutung, da Sie mithilfe von Automatisierungstools die Situation beim Start neuer Versionen besser verstehen können. Durch die Überwachung, Analyse und Verwaltung dieser Daten können Sie die Leistung der Anwendung vor / nach dem Update sowie die Verwendung und Verfügbarkeit der einzelnen Versionen vergleichen.

Testwerkzeuge

Beispiele: statische Analyse- und Modultestprotokolle (SonarQube, Tox, PyTest, RubyGem MiniTest, Bacon, Go Testing), Servererstellungsprotokolle und Leistungsindikatoren

Das Überwachen von Testdaten kann Ihnen helfen, Folgendes 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 die Testdaten mit den Baugruppendaten kombinieren, können Sie mit der Überwachung der Leistung der Baugruppe und der Freigabe beginnen und erste Schlussfolgerungen zur Qualität der Freigabe ziehen. Sie können die Trends des Prozentsatzes der Fehler verstehen und entscheiden, ob die Baugruppe zur Freigabe bereit ist. Das Verständnis der Qualität des Codes kann auch den Mitarbeitern des technischen Supports helfen, sich auf ein zusätzliches Anrufvolumen oder auf bestimmte spezifische Probleme vorzubereiten. Beispielsweise verwendet die CSAA Daten aus realen Vorgängen, um zu bestimmen, welche Benutzeranforderungen sie für eingehendere Tests senden möchten.

Weitere Datenquellen, mit denen Sie die Leistungsanalyse Ihrer APM-Anwendung verbessern können, finden Sie im Essential Guide to Machine Data: Benutzer- und Anwendungsmaschinendaten.