Application Performance Monitoring
Application Performance Monitoring

Apa itu Application performance monitoring (APM)

Application Performance Monitoring (APM) atau Aplikasi Pemantau Kinerja adalah kumpulan alat dan proses yang dirancang untuk membantu para profesional teknologi informasi (TI) memastikan bahwa pengguna aplikasi bekerja dengan standar kinerja yang memenuhi dan memberikan pengalaman pengguna yang berharga (UX). Application Performance Monitoring (APM) atau Aplikasi Pemantau Kinerja berada di bawah manajemen kinerja aplikasi istilah yang lebih umum dan terkait. Sementara Application Performance Monitoring (APM) atau Aplikasi Pemantau Kinerja hanya berfokus pada pelacakan kinerja aplikasi, manajemen kinerja aplikasi berfokus pada konsep yang lebih luas untuk mengendalikan tingkat kinerja aplikasi – pemantauan adalah bagian dari ini.

Solusi Application Performance Monitoring yang efektif harus fokus pada pemantauan infrastruktur, serta melacak pengalaman pengguna, ketergantungan aplikasi, dan transaksi bisnis. Alat APM memberi administrator data yang perlu mereka temukan dengan cepat, mengisolasi dan memecahkan masalah yang dapat secara negatif mempengaruhi kinerja aplikasi.

Profesional TI dapat menggunakan metrik kinerja – yang dikumpulkan oleh alat APM dari aplikasi tertentu atau beberapa aplikasi di jaringan yang sama – untuk mengidentifikasi akar penyebab masalah. Alat APM data yang dikumpulkan mencakup pemanfaatan CPU klien, permintaan memori, throughput data dan konsumsi bandwidth.

Tujuan Application Performance Monitoring

Ketersediaan yang berkelanjutan dan kinerja aplikasi yang tepat sangat penting untuk kemampuan perusahaan untuk mempertahankan proses bisnis yang tidak terputus. Solusi APM yang efektif memberikan organisasi dengan kemampuan untuk menghubungkan kinerja aplikasi mereka dengan hasil bisnis mereka, mengisolasi dan memperbaiki kesalahan sebelum mereka mempengaruhi pengguna akhir dan mengurangi waktu rata -rata untuk memperbaiki (MTTR).

Alat APM mengumpulkan dan mengukur data dari hampir semua hal yang berperan dalam kinerja aplikasi. Di yayasan, alat Application Performance Monitoring (APM) atau Aplikasi Pemantau Kinerja melihat platform hosting aplikasi, informasi tambang tentang pemanfaatan proses dan memeriksa permintaan memori dan kecepatan baca/tulis disk. Mereka juga melacak pemanfaatan prosesor, yang terdiri dari jumlah operasi per detik yang dilakukan server CPU.

Jika penggunaan memori tinggi, masalah kinerja aplikasi akan muncul. Akibatnya, APM melacak berapa banyak data jangka pendek yang disimpan CPU.

Di tingkat perangkat lunak, alat APM melacak tingkat kesalahan, atau seberapa sering suatu aplikasi berjalan ke dalam masalah atau gagal. Misalnya, kesalahan dapat terjadi ketika tidak ada cukup memori untuk diakses aplikasi. Alat Application Performance Monitoring (APM) atau Aplikasi Pemantau Kinerja juga memantau eksekusi kode untuk mengidentifikasi di mana mungkin ada kemacetan selama proses intensif memori, seperti mencari database.

Penyeimbangan beban otomatis memiliki potensi untuk menipu para profesional TI agar berpikir semuanya berfungsi dengan baik karena kinerja gabungan server tampaknya baik -baik saja. Pada kenyataannya, otomatisasi bisa menjadi masalah penutupan di mana beberapa server membawa lebih banyak beban daripada yang lain. Alat APM dapat membantu para profesional TI menghindari masalah ini dengan melacak semua server sekaligus untuk mengetahui di mana masalah mungkin.

Komponen Application Performance Monitoring

Application Performance Monitoring (APM) atau Aplikasi Pemantau Kinerja berfokus pada pelacakan lima komponen utama kinerja aplikasi:

  • Arsitektur Aplikasi Runtime
  • Pemantauan Pengguna Nyata
  • Transaksi bisnis
  • Pemantauan Komponen
  • Analitik dan pelaporan

Runtime Application Architecture menganalisis komponen perangkat keras dan perangkat lunak yang digunakan dalam eksekusi aplikasi dan bagian -bagian yang mereka komunikasikan. Melalui pengenalan pola dan identifikasi masalah kinerja, para profesional TI dapat mengantisipasi potensi masalah masa depan sebelum terjadi.

Real user monitoring, juga dikenal sebagai pemantauan pengalaman pengguna akhir, mengumpulkan data kinerja berbasis pengguna untuk memahami seberapa baik kinerja aplikasi untuk pengguna dan untuk mengukur masalah kinerja potensial. Pemantauan pengguna nyata memungkinkan organisasi untuk secara efisien menanggapi kesalahan dan memahami dampaknya. Ada dua cara untuk melacak pengalaman pengguna akhir:

  • Pemantauan Sintetis – Menggunakan probe dan bot untuk mensimulasikan pengguna akhir untuk menentukan masalah sebelum aplikasi dibuka. Metode pelacakan ini juga digunakan untuk memantau perjanjian tingkat layanan (SLA) yang terkait dengan aplikasi.
  • Pemantauan Tanpa Agen – Menggunakan probe data untuk menganalisis lalu lintas jaringan yang bergerak melalui penyeimbang beban dan sakelar. Ini akan mengungkapkan informasi tentang kinerja di seluruh infrastruktur, serta perincian tentang klien yang dianalisis – seperti lokasi mereka, sistem operasi, dan browser.

Business transactions, juga dikenal sebagai profil transaksi yang ditentukan pengguna, berfokus pada memeriksa interaksi pengguna tertentu dan menciptakannya untuk menguji dan memahami kondisi yang mengarah pada masalah kinerja. Proses ini akan membantu organisasi melacak acara saat mereka bergerak melintasi berbagai komponen aplikasi, serta mengungkapkan kapan dan di mana peristiwa terjadi – dan apakah efisiensi kinerja dioptimalkan.

Component monitoring, juga dikenal sebagai komponen aplikasi Deep Dive, melibatkan pelacakan semua komponen infrastruktur TI. Pemantauan yang luas dan mendalam dilakukan pada semua sumber daya yang digunakan dan peristiwa berpengalaman dalam infrastruktur kinerja aplikasi-ini termasuk analisis semua server, sistem operasi, middleware, komponen aplikasi dan komponen jaringan. Pemantauan komponen memberikan pemahaman yang lebih dalam tentang berbagai elemen dan jalur yang diidentifikasi dalam proses sebelumnya.

 

Analytics and reporting melibatkan menerjemahkan data yang dikumpulkan dari proses di atas menjadi informasi yang dapat digunakan untuk:

  • Tentukan baseline kinerja menggunakan data historis dan saat ini yang menetapkan harapan untuk kinerja aplikasi normal;
  • mengidentifikasi bidang -bidang potensial perbaikan dengan membandingkan perubahan infrastruktur dengan perubahan kinerja;
  • secara efisien mengidentifikasi, menemukan, dan menyelesaikan masalah kinerja menggunakan data historis dan dasar;
  • memprediksi dan mengurangi potensi masalah masa depan menggunakan yang dapat ditindaklanjuti

Komponen analitik dan pelaporan sangat penting untuk memastikan organisasi menerima pengembalian investasi (ROI) yang baik.

Bagaimana Application Performance Monitoring bekerja

Application Performance Monitoring (APM) atau Aplikasi Pemantau Kinerja bekerja dengan mengamati bagaimana kinerja aplikasi dan apakah mereka berperilaku tepat; Jika aplikasi tidak berperilaku tepat, maka data dikumpulkan pada sumber masalah; Data yang dikumpulkan dianalisis dalam konteks dampaknya pada bisnis; dan lingkungan aplikasi dikoreksi untuk menyelesaikan masalah serupa sebelum terjadi.

Saat mengkonfigurasi solusi APM, tiga kategori data harus dipertimbangkan: metrik, jejak dan file log. Metrik adalah ukuran terkuantifikasi yang dapat digunakan untuk memahami status proses tertentu. Metrik sering dibandingkan dengan garis dasar yang ditentukan untuk menganalisis status sistem atau proses. Mengubah metrik adalah indikasi umum dari masalah yang mendasarinya. Beberapa metrik pemantauan aplikasi paling kritis meliputi:

  • Pemantauan Kinerja Web – Mengukur waktu respons rata -rata untuk interaksi pengguna akhir untuk melihat apakah kecepatan mempengaruhi kinerja aplikasi.
  • Penggunaan CPU – Monitor penggunaan CPU bersama dengan kecepatan baca/tulis disk dan tuntutan memori untuk melihat apakah penggunaan memengaruhi kinerja aplikasi.
  • Ketersediaan aplikasi dan waktu kerja – mengukur apakah aplikasi ini online dan tersedia untuk pengguna; Ini sering digunakan untuk menentukan kepatuhan dengan SLA organisasi.
  • Tingkat Permintaan – Mengukur jumlah lalu lintas yang diterima oleh aplikasi untuk mengidentifikasi kenaikan yang signifikan, mengurangi atau bertepatan.
  • Kepuasan Pelanggan – mengungkapkan bagaimana perasaan pelanggan tentang aplikasi dibandingkan dengan garis dasar yang ditentukan.
  • Tingkat Kesalahan – Mengamati bagaimana aplikasi menurun atau gagal di tingkat perangkat lunak.
  • Jumlah instance – menghitung berapa banyak instance server atau aplikasi yang berjalan pada satu waktu. Ini sangat penting untuk aplikasi cloud
Trending:   Aplikasi Hacker Dengan Hacker Dark VIP Mod APK Versi Terbaru

Jejak adalah pemrosesan lengkap permintaan. Jejak digunakan untuk mengilustrasikan dan memahami perjalanan lengkap dari permintaan saat melakukan perjalanan melalui semua komponen dan layanan jaringan. Jejak berisi ratusan titik data yang dapat menunjukkan kesalahan, mendiagnosis ancaman keamanan dan mendeteksi dan mengisolasi masalah jaringan.

File log secara otomatis dibuat oleh aplikasi atau sistem operasi; Mereka memiliki informasi tentang perilaku pengguna dan acara yang terjadi di aplikasi. File log digunakan untuk melakukan analisis akar penyebab, memahami mengapa metrik berubah dan mengidentifikasi dari mana suatu peristiwa dimulai.

Penggunaan APM

Profesional TI dapat membuat aturan sehingga alat APM mengingatkan mereka ketika masalah muncul atau ketika kinerja aplikasi turun di area tertentu. Mereka juga dapat memprioritaskan aplikasi berdasarkan bagaimana bisnis-kritis mereka.

Dalam penyebaran tervirtualisasi, alat APM dapat membantu para profesional TI memantau server aplikasi untuk memastikan bahwa mereka mematuhi SLA.

Cloud memperkenalkan sejumlah dependensi tambahan ke dalam kinerja aplikasi, bahkan ketika aplikasi tidak berbasis di cloud itu sendiri. Untuk alasan ini, ada Application Performance Monitoring (APM) atau Aplikasi Pemantau Kinerja cloud, yang berfokus pada pelacakan kinerja aplikasi yang berbasis dalam penyebaran cloud pribadi atau hibrida.

Misalnya, solusi APM harus memantau komunikasi jaringan untuk melihat apakah ada masalah komunikasi antara aplikasi dan layanan cloud apa pun yang diperlukan untuk dijalankan, atau antara aplikasi dan pengguna itu sendiri. Untuk melakukannya, banyak alat memantau latensi dan jumlah permintaan yang masuk dan keluar yang dibuat oleh aplikasi.

Alat APM

APM Tools melacak kinerja aplikasi dari waktu ke waktu dan membantu para profesional TI memahami efek dari berbagai dependensi terhadap kinerja aplikasi. Saat memilih alat APM, organisasi harus mencari produk yang fokus pada kemudahan penggunaan, pengalaman pengguna dan pengembangan wawasan yang dapat ditindaklanjuti dari data yang dikumpulkan.

Alat APM juga harus dapat:

  • melacak kinerja di level kode;
  • mengelola aplikasi yang ditulis dalam bahasa yang dipilih perusahaan;
  • Pantau tumpukan infrastruktur penuh;
  • mengidentifikasi koneksi antara kinerja aplikasi dan hasil bisnis; dan
  • Manfaatkan Kecerdasan Buatan (AI).

Beberapa alat APM teratas di pasaran meliputi:

  • Pemantauan Google Stackdriver dan Google Cloud Console
  • Red Hat Openshift Container Platform
  • Pusat Sistem Microsoft
  • Wawasan aplikasi Azure
  • Dell Foglight
  • Stackify Retrace
  • APM Relik Baru dan Peringatan Relik Baru
  • Pulse Secure Virtual Traffic Manager

Vendor teratas

Pasar APM memiliki banyak opsi selain alat yang tercantum di atas. Vendor lain termasuk AppDynamics, CA Technologies, Datadog, SolarWinds dan Splunk. AppDynamics yang menawarkan memonitor seluruh tumpukan infrastruktur, termasuk diagnostik tingkat kode dan memungkinkan para profesional TI untuk memantau pengguna di seluruh platform. CA Technologies memiliki alat analisis akar penyebab yang dapat digunakan oleh para profesional TI untuk mengidentifikasi sumber masalah dalam kode. Datadog memiliki alat APM berbasis cloud yang menawarkan banyak integrasi pihak ketiga dan antarmuka program aplikasi yang sepenuhnya dapat disesuaikan.

Baca selengkapnya tentang  Application Performance Monitoring Tools Terbaik.

About Joko Wardoyo

Productivity addict. Geek by nature. Platform Agnostic