应用性能监控软件

通过分布式追踪实现端到端可见性

代码级诊断监控应用性能

跟踪响应时间、吞吐量、请求数、异常等指标，提升用户体验并保持系统可靠性。

识别性能瓶颈

• 检测应用变慢问题： 识别可能令用户感到不满的变慢或耗时事务，主动采取措施提升性能。定位应用或其基础设施中导致延迟的具体部分，如数据库查询、API调用或网络延迟。
• 详细错误报告： Applications Manager提供异常的详细日志，包括堆栈跟踪，帮助开发者理解错误上下文，加速问题解决。
• 理解执行路径： 每个追踪提供请求期间执行操作的顺序信息。分析这些路径帮助团队了解延迟位置，无论是数据库调用、外部API请求还是内部处理。突出需要优化的低效代码路径或算法。
• 监控异常并识别错误 发生在应用内部的错误。快速诊断并解决问题，防止恶化。识别性能下降是否导致错误率上升，这种关联可以指导优化工作。
• 突出边缘案例： 监控异常有助于发现开发过程中未考虑到的边缘情况，处理这些问题可增强应用的稳健性。
• 识别系统瓶颈： 某些区域异常数量过多，可能暗示潜在瓶颈或资源限制，需解决以提升整体系统性能。
• 监测可能指示潜在问题的异常或峰值，如服务故障或错误率升高。
• 了解依赖关系并诊断可能由一个组件影响其他组件引发的性能问题。

AI驱动的根因分析

性能问题出现时，通过监控数据吞吐量了解问题是否与带宽不足或其他资源限制相关，有助于更快诊断和解决问题。

• 历史数据分析： 持续跟踪异常，问题出现时进行根因分析。发现需要系统性解决的模式或反复出现的问题。
• 事后调查： 重大事件发生后，详细异常日志有助于进行全面的事后分析，帮助团队从失败中吸取教训，防止未来再发。

有效分配资源

• 做出更佳扩展决策： 评估目前基础设施是否满足应用需求。如果某些组件、服务或追踪在负载下经常变慢，或吞吐量/响应时间持续走高，可能需要扩展资源（如增加服务器或带宽）以满足用户需求。
• 识别资源限制： 分析性能问题是否因某些组件的资源限制（如CPU或内存不足）引起。
• 提高成本效率： 优化资源使用，避免资源配置过多或利用不足造成不必要的开支。

了解流量模式

• 跟踪请求数量，评估用户对应用的参与度。了解高峰使用时间和用户行为，制定更合理的资源分配和扩展决策。
• 识别趋势，如特定时间段或营销活动后的需求提升，支持主动调整基础设施。
• 关联请求与响应时间，识别流量增加如何影响性能，定位系统潜在瓶颈。

监控错误率

分析请求与错误率（如4xx和5xx响应）并实时发现问题。请求突增伴随错误上升，可能表明需立即处理的故障。

优化应用性能

优先改进

明确识别性能不佳的组件，优先对影响用户体验最显著的关键部分进行性能优化。例如，某API调用持续响应时间过长，应优先优化或重构。

变更基准测试

通过监控各组件响应时间，团队可利用Applications Manager的 里程碑标记 功能对应用所做更改进行基准比较。优化后，可以将新指标与历史数据对比，评估改进效果。

容量计划与预测

• 分析资源需求： 了解请求量是否在预期承载范围内。识别是否接近容量上限，有效规划容量需求。
• 按需扩展： 根据需求调整资源规模，确保应用在不同负载下保持响应，优化云服务或基础设施成本，并仅在必要时扩展。
• 趋势分析： 跟踪数据吞吐量变化，识别趋势，辅助容量规划决策。例如，吞吐量稳步增长预示未来需扩容或升级基础设施。
• 预测高峰使用期： 基于历史吞吐量数据预测高峰期，帮助团队提前准备资源扩展或性能优化。

改善用户体验

识别需优化的慢端点或服务，减少等待时间，提升用户体验。

• 维护用户信任： 频繁错误会导致用户体验差，降低用户信任。通过监控并及时解决异常，保持良好的用户体验。
• 错误处理策略： 有效监控支持团队实施合适的错误处理策略，如用户友好错误提示或备用机制，改善故障场景下的用户互动。
• 提升整体性能： 了解慢速组件，努力减少整体响应时间，带来更流畅、更灵敏的用户体验。这对维护用户满意度和参与度至关重要。

使用 Apdex 评分评估并提升应用性能

识别需优化的慢端点或服务，减少等待时间，提升用户体验。

• 理解真实用户对应用性能的感知。
• 随时间或相对于竞争对手进行性能基准测试。
• 识别应用中性能不足的区域。

通过自动生成的地图可视化服务交互

• 绘制依赖关系图： 直观展示应用中不同服务之间的交互。理解服务依赖，轻松识别一项服务更改如何影响其他服务。
• 跟踪数据流： 明确请求在系统中的处理过程，便于诊断问题和优化性能。
• 发现延迟问题： 快速定位导致延迟或性能瓶颈的服务，助力针对性优化，提高整体应用响应速度。
• 分析变更影响：
• 评估服务变更对其他依赖服务可能产生的影响，优化变更管理和风险评估。 即时根因分析：
• 通过展示服务间的连接关系，快速追踪问题根源，加速故障排查，减少停机时间。 语境化洞察：
• 通过提供服务交互的上下文，这些地图帮助团队不仅了解错误发生位置，还理解其与系统其他部分的关联。 获取资源分配洞察：
• 理解服务间关系，做出资源分配和扩展的明智决策。关键服务可在高峰期优先获得额外资源。 预测需求：

自动地图帮助识别根据使用模式和依赖情况可能需要扩展的服务，辅助主动容量规划。

集成真实用户监控

• 结合 APM 与 RUM 数据，获得应用性能的整体视图。让团队从服务器端和客户端视角全面理解应用性能。APM关注后端指标如响应时间和错误率，RUM捕获用户交互和体验，提供应用在实际场景中的完整表现。
• 识别后端性能对用户体验的影响。
• 更有效地进行根因分析。例如，RUM检测到页面加载缓慢时，将其与后端性能指标关联，帮助识别问题是服务器处理还是网络延迟所致。
• 优先考虑基于真实用户影响的优化，而不单纯依赖后端指标。
• 同时评估后端性能与用户体验的影响，确保改进不会无意中降低服务质量。
• 使技术改进与业务目标保持一致，提升整体价值交付。

获取统一仪表盘，全面展示应用健康状态，简化对利益相关者的报告。

• 提升安全态势 发现异常活动：
• 通过监测请求激增检测DDoS攻击。识别异常或异常行为，预防安全漏洞或应用滥用。 识别漏洞：
• 通过绘制服务交互，帮助组织更好地了解依赖服务间可能出现的安全漏洞，从而制定更有效的风险管理和缓解策略。 监控数据流：

跟踪敏感数据在各服务间的流动，确保遵守数据保护法规，增强整体安全监控。

• 提升代码质量
• 部署更新或新功能后，立即获取其对整体性能和用户体验的影响反馈。
• 开发团队可持续跟踪异常，获得代码质量持续反馈。频繁异常提示需重构或加强测试，提高代码质量。 为开发者提供详细洞察：

获取方法调用、执行时间及每线程资源分配的详细信息，帮助调试标准日志难以发现的复杂问题。

• 合规与报告 满足监管要求：
• 在合规要求严格的行业内，监控异常提供必要的文档和报告能力，证明遵守标准。 确保符合服务级别协议（SLA）：

监控异常率帮助确保应用正常运行时间和可靠性，向利益相关者提供保障。

促进团队间沟通

促进开发、运维及业务团队间的更好沟通。共同理解性能问题及优先级。明确性能挑战所在及采取的解决措施。

获取支持基础设施元素的性能洞察，例如服务器、数据库、容器、虚拟机等——无论是本地还是云原生环境。Applications Manager 支持超过 150 种企业技术.