5 डेटा स्रोत जो APM डेटा को एप्लिकेशन प्रदर्शन विश्लेषण में बदलते हैं

पिछले लेख में, हमने लिखा था कि स्प्लंक का उपयोग अनुप्रयोग प्रदर्शन का विश्लेषण करने के लिए कैसे किया जा सकता है। आज हम स्प्लंक पर समाधान के लिए विपणन निदेशक, बिल एमेंट के अनुसार, आवेदन प्रदर्शन विश्लेषण के लिए मुख्य डेटा स्रोतों के बारे में बात करेंगे।

किसी भी संगठन की सफलता के लिए आवेदन महत्वपूर्ण हैं। लेकिन क्या आप उन्हें अनुकूलित करने के लिए सब कुछ कर रहे हैं? यहां पांच डेटा स्रोत दिए गए हैं जो आपको थोड़े समय में एप्लिकेशन प्रदर्शन विश्लेषण में सुधार करने में मदद कर सकते हैं।

एपीएम टूल लॉग्स

उदाहरण: डायनाट्रेस, न्यू रेलिक, अप्पेडिनेमिक्स, पल्स्वे, लॉजिकमॉनिटर, स्टैक्यूइज़, बूमरैंग.जेएस, जेमीटर, सीए टेक्नोलॉजीज, इडेरा, इप्सविच की पत्रिकाएँ

यदि आपके पास पहले से एपीएम उपकरण हैं, तो उनके लॉग से आप अंत उपयोगकर्ताओं की गतिविधियों की निगरानी, ​​पृष्ठों पर त्रुटियों, बायोटेक इंस्ट्रूमेंटेशन के बारे में उत्कृष्ट जानकारी प्राप्त कर सकते हैं। ये लॉग बुनियादी ढांचे की समस्याओं और बाधाओं को प्रदर्शित कर सकते हैं, जो तब दिखाई नहीं देते हैं जब प्रत्येक प्रणाली को अलग से जांचा जाता है, उदाहरण के लिए, धीमी गति से DNS रिज़ॉल्यूशन, जो विभिन्न प्रणालियों पर सामग्री और मॉड्यूल तक पहुंचने की कोशिश करते समय एक जटिल वेब एप्लिकेशन की विफलता की ओर जाता है। जब आप इन लॉग को ट्रैक करते हैं, तो आप एप्लिकेशन समस्याओं के बारे में शुरुआती चेतावनी प्राप्त कर सकते हैं ताकि उपयोगकर्ताओं को उन्हें देखने से पहले उन्हें ठीक किया जा सके।

उपयोगकर्ता अनुप्रयोग और डीबग लॉग

उदाहरण: कस्टम अनुप्रयोग

डेवलपर्स के लिए, डिबग लॉग और उपयोगकर्ता एप्लिकेशन लॉग अक्सर सबसे अनुरोधित डेटा स्रोत होते हैं क्योंकि वे एप्लिकेशन स्थिति, चर और त्रुटियों के बारे में सबसे छोटी जानकारी प्रदान करते हैं। इन लॉग के विश्लेषण से एप्लिकेशन क्रैश, मेमोरी लीक, प्रदर्शन में गिरावट और कमजोरियों के कारणों की पहचान करने में मदद मिल सकती है। उपयोगकर्ता अनुप्रयोगों में, सटीक प्रकार के डेटा स्रोत अनुप्रयोग द्वारा भिन्न होते हैं।

सीआरएम, ईआरपी और अन्य व्यावसायिक अनुप्रयोग

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

कई एप्लिकेशन सीआरएम और ईआरपी सिस्टम के साथ एकीकृत होते हैं, इसलिए इन प्रणालियों के उपयोग और प्रदर्शन के बारे में जानकारी प्राप्त करने से आपको पता चल सकता है कि आपके आवेदन कैसे काम करते हैं। सीआरएम ग्राहक वृद्धि के लिए पूरी जानकारी और रिकॉर्ड की घटनाओं को प्रदान कर सकते हैं, और जब अन्य डेटा स्रोतों के साथ संयुक्त, सीआरएम गहरी समस्याओं के संकेतक प्रदान कर सकते हैं। अन्य एप्लिकेशन रिकॉर्ड की तरह, कई सिस्टम के बीच जटिल इंटरैक्शन के कारण प्रदर्शन और विश्वसनीयता समस्याओं को डीबग करते समय ईआरपी लॉग की आवश्यकता होती है। वे बैंडविड्थ योजना के लिए भी उपयोगी हैं।

स्वचालन, कॉन्फ़िगरेशन और परिनियोजन उपकरण

उदाहरण: कठपुतली एंटरप्राइज, Ansible Tower, Chef, SaltStack, Rundeck, मशीन डेटा APIs, वेब होस्ट या स्टार्टअप लॉग के माध्यम से आ रहा है

ये डेटा स्रोत महत्वपूर्ण हैं क्योंकि स्वचालन उपकरण आपको स्थिति को समझने में मदद करते हैं जब नए रिलीज़ किए जाते हैं। इस डेटा की निगरानी, ​​विश्लेषण और प्रबंधन आपको अपडेट से पहले / बाद में आवेदन के प्रदर्शन की तुलना करने का अवसर देता है, साथ ही प्रत्येक विशिष्ट संस्करण का उपयोग और उपलब्धता भी।

परीक्षण उपकरण

उदाहरण: स्थैतिक विश्लेषण और मॉड्यूल परीक्षण लॉग (सोनारक्यूब, टोक्स, पायटेस्ट, रूबीगैम मिनीटेस्ट, बेकन, गो टेस्टिंग), सर्वर निर्माण लॉग और प्रदर्शन संकेतक

निगरानी परीक्षण डेटा आपको समझने में मदद कर सकता है:

• कितने तकनीकी ऋण और समस्याएं हल होती हैं
• आपकी अगली रिलीज़ कितनी तैयार है?
• प्रति घंटे कितने परीक्षण किए जाते हैं और कौन से परीक्षण किए जाते हैं

यदि आप परीक्षण डेटा को असेंबली डेटा के साथ जोड़ते हैं, तो आप असेंबली और रिलीज़ के प्रदर्शन की निगरानी शुरू कर सकते हैं, साथ ही रिलीज़ की गुणवत्ता के बारे में पहले निष्कर्ष निकाल सकते हैं। आप त्रुटियों के प्रतिशत के रुझानों को समझ सकते हैं और तय कर सकते हैं कि क्या विधानसभा रिलीज के लिए तैयार है। कोड की गुणवत्ता को समझना तकनीकी सहायता स्टाफ को किसी भी अतिरिक्त कॉल के लिए या किसी भी विशिष्ट समस्या के लिए तैयार करने में मदद कर सकता है जो उत्पन्न हो सकती है। उदाहरण के लिए, CSAA वास्तविक-दुनिया ऑपरेशन के डेटा का उपयोग करता है, ताकि यह निर्धारित किया जा सके कि वे कौन से उपयोगकर्ता अनुरोधों को अधिक गहराई से परीक्षण के लिए भेजना चाहते हैं।

अधिक डेटा स्रोत हैं जो आपके एपीएम एप्लिकेशन के प्रदर्शन को बेहतर बनाने में आपकी सहायता कर सकते हैं एनालिटिक्स को आवश्यक गाइड टू मशीन डेटा: उपयोगकर्ता और एप्लिकेशन मशीन डेटा में पाया जा सकता है ।