Application Performance Monitoring

Oracle Cloud Infrastructure Application Performance Monitoring (APM) fournit des solutions d'observabilité et de performances des applications via un service de trace distribué afin d'offrir les meilleures expériences d'application.

OCI Application Performance Monitoring : Observabilité des LLM (5:43)

Fonctionnement d'Application Performance Monitoring

APM fournit l'observabilité des applications via un service de trace distribué pour vous aider à optimiser les expériences d'applications. Cela s'applique aux applications basées sur les microservices ainsi qu'aux applications à plusieurs niveaux héritées exécutées sur OCI, sur site ou sur d'autres clouds publics.

Les événements d'observabilité (étendues, mesures et événements de journal) peuvent être collectés via les traceurs OpenTelemetry pour n'importe quel langage de programmation. Les agents APM améliorés pour Java et .Net offrent des fonctionnalités étendues pour le profilage, les diagnostics approfondis et les ensembles de mesures des environnements Java et .Net. Les points d'observation APM collectent des événements d'observabilité riches pour les moniteurs exécutés.

Toutes les données de télémétrie sont envoyées aux adresses propres au client OCI APM pour traitement via le service de trace distribué APM. Les options permettant d'enrichir/de contrôler les événements pendant le traitement génèrent des traces pour toutes les transactions d'applications, y compris les messages de journaux d'applications et les données de mesure dans la banque de données APM.

Les données de statut et de performances clés sont affichées dans l'interface utilisateur du tableau de bord. Les analyses de diagnostic peuvent être effectuées directement dans la banque de données via un langage Trace Query Language très flexible et puissant. Les résultats de requêtes peuvent être enregistrés et stockés sous forme de prélèvements rapides ou réutilisés pour les visualisations de tableau de bord. Les alarmes créées dans Oracle Cloud Infrastructure (OCI) Monitoring sont automatiquement affichées dans l'interface utilisateur de surveillance APM. À l'aide du machine learning, les références pour les mesures de performances clés sont automatiquement calculées et les anomalies sont affichées dans les graphiques de performances.

Témoignages de clients d'Application Performance Monitoring

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Cas d'utilisation d'Application Performance Monitoring

  • Cas d'utilisation 1 : Diagnostic rapide des problèmes de performances

    Combiné aux autres services d'observabilité, Application Performance Monitoring, un élément central de la plateforme intégrée d'Observability and Management d'Oracle, permet de déboguer rapidement un problème de codage à plusieurs niveaux à l'aide du machine learning et de visualisations avancées.

    Démonstration : Diagnostiquer rapidement les problèmes de performances grâce à Oracle Cloud Observability and Management Platform (6:00)

  • Cas d'utilisation 2 : Surveillance proactive de la disponibilité des applications

    APM offre une surveillance synthétique en plus d'une surveillance réelle des utilisateurs afin de fournir une solution complète de surveillance des performances des applications. Grâce à la surveillance synthétique, les équipes informatiques peuvent s'assurer proactivement de la disponibilité de leur application et détecter les problèmes en amont, quelle que soit l'activité ou l'expérience utilisateur.

    En savoir plus (5:11)

Application Performance Monitoring

Surveillance réelle des utilisateurs

Fournit des informations sur toutes les interactions utilisateur avec vos applications, le chargement des pages, les navigations temporaires et permanentes, les clics et leur temps de réponse respectif.

  • Indique les composants longs à charger et les appels AJAX ou les bibliothèques chargées qui contribuent aux performances de chargement.
  • Fournit des informations sur la géolocalisation, les goulets d'étranglement des fournisseurs de services Internet et si la résolution DNS et SSL contribue aux performances.
  • Rapports sur les tailles d'écran utilisées et les résolutions d'écran optimisées avant le défilement.
  • Fournit des fonctionnalités de génération de rapports sur les sessions utilisateur, notamment la génération de rapports sur le chemin de navigation des pages.
  • Fournit une topologie de trace pour toutes les demandes surveillées, du front-end au back-end, dans tous les (micro)services d'applications.
  • Permet de générer des rapports personnalisés sur les mesures et de découvrir des valeurs aberrantes et des modèles par le machine learning.
  • Fournit des interfaces utilisateur et des tableaux de bord prêts à l'emploi pour les analyses.
  • Permet la génération de rapports et l'agrégation à long terme via le langage Trace Query Language.
  • Intégration facile au data lake ou à Oracle Analytics Cloud.

Surveillance des services

Fournit des événements d'observabilité (étendues, mesures et événements de journal) qui peuvent être collectés via les traceurs OpenTelemetry pour n'importe quel langage de programmation.

  • Fournit des agents APM améliorés pour Java et .Net qui offrent des fonctionnalités étendues sur les traceurs OpenTelemetry pour le profilage de threads, les diagnostics approfondis et les collectes de mesures.
  • Offre des interfaces utilisateur et une topologie prêtes à l'emploi pour le traçage sur les (micro)services, suite à une demande d'application via l'ensemble de l'architecture de l'application.
  • Permet de générer des rapports personnalisés sur les mesures et de découvrir des valeurs aberrantes et des modèles par le machine learning.
  • Fournit des interfaces utilisateur et des tableaux de bord prêts à l'emploi pour les analyses.
  • Permet la génération de rapports et l'agrégation à long terme via le langage Trace Query Language.
  • Intégration facile au data lake ou à Oracle Analytics Cloud.

Surveillance de la disponibilité

La surveillance de la disponibilité permet d'exécuter des moniteurs programmés par script pour garantir la disponibilité des applications.

  • Fournit plusieurs types de moniteurs pour tester les flux de navigateur, les adresses d'API, les serveurs http, le ping TCP et les serveurs DNS à des intervalles planifiés.
  • Collecte les fichiers HAR pour la génération de rapports sur les ressources individuelles, le suivi réseau, les journaux de console et d'erreurs, et les captures d'écran pour les moniteurs exécutés.
  • Fournit des options d'exécution à partir de tous les data centers OCI et des data centers externes via des points d'observation publics à travers le monde.
  • Fournit des options pour déployer des points d'observation pour des environnements sécurisés sur OCI ou sur n'importe quelle ressource de calcul sur site ou autre fournisseur cloud via des images Docker.
  • Fournit des options de reporting permettant de calculer la disponibilité par rapport aux cibles définies à des fins de contrat de niveau de service.
  • Permet de générer des rapports personnalisés sur les mesures et de découvrir des valeurs aberrantes et des modèles par le machine learning.
  • Fournit des interfaces utilisateur et des tableaux de bord prêts à l'emploi pour les analyses.
  • Permet la génération de rapports et l'agrégation à long terme via le langage Trace Query Language.
  • Intégration facile au data lake ou à Oracle Analytics Cloud.

Surveillance de la sécurité

Intégration prête à l'emploi aux sources de données Threat Intelligence Service.

  • Rapports sur les types de menace et les scores de confiance.
  • Indique les ressources de CPU et de réseau dépensées pour des menaces spécifiques.
  • Fournit une vue d'ensemble de la topologie des (micro)services concernés par des menaces spécifiques.
  • Permet de générer des rapports sur les bibliothèques chargées dans les piles d'applications ayant été exécutées afin qu'elles puissent être comparées aux CVE connus.
  • Fournit des interfaces utilisateur et des tableaux de bord prêts à l'emploi pour les analyses.

Analyse des applications

Fonctionnalités d'analyse intégrées et machine learning avec un langage Trace Query Language robuste.

  • Permet la génération de rapports et l'agrégation à long terme via le langage Trace Query Language.
  • Permet de générer des rapports personnalisés sur les mesures et de découvrir des valeurs aberrantes et des modèles par le machine learning.
  • Fournit des interfaces utilisateur et des tableaux de bord prêts à l'emploi pour les analyses.
  • Permet la génération de rapports et l'agrégation à long terme via le langage Trace Query Language.
  • Intégration facile au data lake ou à Oracle Analytics Cloud.

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