5 sources de données qui transforment les données APM en analyses de performances des applications

Dans un article précédent, nous avons expliqué comment Splunk peut être utilisé pour analyser les performances des applications . Aujourd'hui, nous parlerons des principales sources de données pour l'analyse des performances des applications, selon Bill Emment, directeur du marketing des solutions chez Splunk.

Les applications sont essentielles au succès de toute organisation. Mais faites-vous tout votre possible pour les optimiser? Voici cinq sources de données qui peuvent vous aider à améliorer l'analyse des performances des applications en peu de temps.

Journaux de l'outil APM

Exemples: magazines de Dynatrace, New Relic, AppDynamics, Pulseway, LogicMonitor, Stackify, Boomerang.js, Jmeter, CA Technologies, Idera, Ipswitch

Si vous avez déjà des outils APM, à partir de leurs journaux, vous pouvez obtenir d'excellentes informations sur la surveillance des activités des utilisateurs finaux, les erreurs sur les pages, l'instrumentation de bytecode. Ces journaux peuvent afficher des problèmes d'infrastructure et des goulots d'étranglement qui ne sont pas visibles lorsque chaque système est examiné séparément, par exemple, une résolution DNS lente, ce qui conduit à l'échec d'une application Web complexe lors de la tentative d'accès au contenu et aux modules sur différents systèmes. Lorsque vous suivez ces journaux, vous pouvez obtenir des alertes précoces sur les problèmes d'application afin qu'ils puissent être résolus avant que les utilisateurs ne les voient.

Journaux d'application utilisateur et de débogage

Exemple: applications personnalisées

Pour les développeurs, les journaux de débogage et les journaux d'application utilisateur sont souvent les sources de données les plus demandées car ils fournissent les plus petites informations sur l'état, les variables et les erreurs de l'application. Une analyse de ces journaux peut aider à identifier les causes de pannes d'application, de fuites de mémoire, de dégradation des performances et de vulnérabilités. Dans les applications utilisateur, le type exact de sources de données varie selon l'application.

CRM, ERP et autres applications commerciales

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

De nombreuses applications s'intègrent aux systèmes CRM et ERP, donc obtenir des informations sur l'utilisation et les performances de ces systèmes peut vous donner une idée du fonctionnement de vos applications. CRM peut fournir des informations complètes et enregistrer des événements conduisant à une escalade de clientèle, et lorsqu'il est combiné avec d'autres sources de données, CRM peut fournir des indicateurs de problèmes plus profonds. Comme les autres enregistrements d'application, les journaux ERP sont nécessaires lors du débogage des problèmes de performances et de fiabilité en raison des interactions complexes entre de nombreux systèmes. Ils sont également utiles pour la planification de la bande passante.

Outils d'automatisation, de configuration et de déploiement

Exemples: Puppet Enterprise, Ansible Tower, Chef, SaltStack, Rundeck, données machine provenant des API, des hôtes Web ou des journaux de démarrage

Ces sources de données sont essentielles car les outils d'automatisation vous aident à comprendre la situation lors du lancement de nouvelles versions. Le suivi, l'analyse et la gestion de ces données vous permettent de comparer les performances de l'application avant / après la mise à jour, ainsi que l'utilisation et la disponibilité de chaque version spécifique.

Outils de test

Exemples: journaux d'analyse statique et de test de module (SonarQube, Tox, PyTest, RubyGem MiniTest, Bacon, Go Testing), journaux de création de serveur et indicateurs de performance

La surveillance des données d'essai peut vous aider à comprendre:

• Combien de dettes techniques et de problèmes sont résolus
• Dans quelle mesure votre prochaine version est-elle prête?
• Combien de tests sont effectués par heure et quels tests sont effectués

Si vous combinez les données de test avec les données d'assembly, vous pouvez commencer à surveiller les performances de l'assembly et de la version, ainsi que tirer les premières conclusions sur la qualité de la version. Vous pouvez comprendre les tendances du pourcentage d'erreurs et décider si l'assemblage est prêt à être publié. La compréhension de la qualité du code peut également aider le personnel du support technique à se préparer à tout volume supplémentaire d'appels ou à tout problème spécifique pouvant survenir. Par exemple, la CSAA utilise des données provenant d'opérations réelles pour déterminer les demandes des utilisateurs qu'ils souhaitent envoyer pour des tests plus approfondis.

Il existe d'autres sources de données qui peuvent vous aider à améliorer l'analyse des performances de votre application APM dans le Guide essentiel des données machine: données machine utilisateur et application.