5 fontes de dados que transformam dados do APM em análise de desempenho de aplicativos

Em um artigo anterior, escrevemos como o Splunk pode ser usado para analisar o desempenho do aplicativo . Hoje falaremos sobre as principais fontes de dados para análise de desempenho de aplicativos, de acordo com Bill Emment, diretor de marketing de soluções da Splunk.

Os aplicativos são críticos para o sucesso de qualquer organização. Mas você está fazendo todo o possível para otimizá-los? Aqui estão cinco fontes de dados que podem ajudá-lo a melhorar a análise de desempenho de aplicativos em pouco tempo.

Logs da ferramenta APM

Exemplos: revistas da Dynatrace, New Relic, AppDynamics, Pulseway, LogicMonitor, Stackify, Boomerang.js, Jmeter, CA Technologies, Idera, Ipswitch

Se você já possui ferramentas de APM, em seus logs, é possível obter informações excelentes sobre o monitoramento das atividades dos usuários finais, erros nas páginas, instrumentação de bytecode. Esses logs podem exibir problemas de infraestrutura e gargalos que não são visíveis quando cada sistema é examinado separadamente, por exemplo, resolução lenta do DNS, o que leva à falha de um aplicativo Web complexo ao tentar acessar conteúdo e módulos em sistemas diferentes. Ao rastrear esses logs, é possível receber avisos antecipados sobre problemas de aplicativos, para que possam ser corrigidos antes que os usuários os vejam.

Aplicativo de usuário e logs de depuração

Exemplo: Aplicativos Customizados

Para os desenvolvedores, os logs de depuração e os logs de aplicativos do usuário geralmente são as fontes de dados mais solicitadas porque fornecem as menores informações sobre status, variáveis ​​e erros do aplicativo. Uma análise desses logs pode ajudar a identificar as causas de falhas no aplicativo, vazamentos de memória, degradação do desempenho e vulnerabilidades. Nos aplicativos do usuário, o tipo exato de fontes de dados varia de acordo com o aplicativo.

CRM, ERP e outras aplicações de negócios

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

Muitos dos aplicativos se integram aos sistemas CRM e ERP, portanto, obter informações sobre o uso e desempenho desses sistemas pode fornecer uma idéia de como seus aplicativos funcionam. O CRM pode fornecer informações completas e registrar eventos que levam à escalação do cliente e, quando combinado com outras fontes de dados, o CRM pode fornecer indicadores de problemas mais profundos. Como outros registros de aplicativos, os logs do ERP são necessários ao depurar problemas de desempenho e confiabilidade devido a interações complexas entre muitos sistemas. Eles também são úteis para o planejamento da largura de banda.

Ferramentas de automação, configuração e implantação

Exemplos: Empresa de marionetes, Torre Ansible, Chef, SaltStack, Rundeck, dados da máquina provenientes de APIs, hosts da web ou logs de inicialização

Essas fontes de dados são essenciais porque as ferramentas de automação ajudam a entender a situação quando novos lançamentos são lançados. O monitoramento, a análise e o gerenciamento desses dados oferecem a oportunidade de comparar o desempenho do aplicativo antes / após a atualização, bem como o uso e a disponibilidade de cada versão específica.

Ferramentas de teste

Exemplos: logs de análise estática e testes de módulos (SonarQube, Tox, PyTest, RubyGem MiniTest, Bacon, Go Testing), logs de criação de servidores e indicadores de desempenho

O monitoramento dos dados da avaliação pode ajudar a entender:

• Quantas dívidas e problemas técnicos são resolvidos
• Quão pronto está o seu próximo lançamento?
• Quantos testes são realizados por hora e quais são realizados

Se você combinar os dados de teste com os dados da montagem, poderá começar a monitorar o desempenho da montagem e da liberação, além de tirar as primeiras conclusões sobre a qualidade da liberação. Você pode entender as tendências da porcentagem de erros e decidir se a montagem está pronta para liberação. A compreensão da qualidade do código também pode ajudar a equipe de suporte técnico a se preparar para qualquer volume adicional de chamadas ou para problemas específicos que possam surgir. Por exemplo, o CSAA usa dados de operações do mundo real para determinar quais solicitações de usuários eles desejam enviar para testes mais detalhados.

Existem mais fontes de dados que podem ajudá-lo a melhorar a análise de desempenho de aplicativos APM no Guia Essencial de Dados da Máquina: Dados do Usuário e da Máquina do Aplicativo.