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アプリケーション パフォーマンスの監視とアプリケーション パフォーマンス管理: 違いを理解する

アプリケーション パフォーマンスの監視 v アプリケーション パフォーマンス管理: 違いの理解

アプリケーションの最適なパフォーマンスを確保することは、今日の IT 運用チームにとって非常に困難なタスクです。 最も一般的な XNUMX つの慣行の頭字語が共有されていることが、混乱をさらに悪化させています。 

  • アプリケーションパフォーマンスモニタリング(APM) 
  • アプリケーション パフォーマンス管理 (APM)

用語は似ていますが、アプローチと使用例は異なります。

定義による違い

野球の試合の準備をしているアスリートを想像してみてください。 アスリートのトレーニング ルーチンとパフォーマンス データ (例: 打率) は、次のように例えることができます。 アプリケーションパフォーマンスの監視。 最適な結果を達成するためにパフォーマンスを管理するアスリートの全体的なアプローチ (例: すべてのチームの練習に参加し、分析してより良い用具を購入する) は、アプリケーション パフォーマンス管理に例えることができます。

アプリケーション パフォーマンスの監視: アプリケーション インフラストラクチャの分析

アプリケーションパフォーマンスの監視 これは、アプリケーションのインフラストラクチャとコンポーネントのパフォーマンス、最適化、信頼性の詳細な分析を提供する製品を詳細に理解することを指します。 アプリケーション スタックの各ステップとトランザクションの機能を注意深く監視することで、組織はアプリケーションのデバッグと改善が容易になります。 アプリケーションのクラッシュまたは障害が発生した場合、アプリケーション パフォーマンス監視によって提供されるデータ ITOps チームを許可する 原因を迅速に特定して問題を解決します。

アプリケーション パフォーマンス管理: ソフトウェア環境への総合的なアプローチ

アプリケーションパフォーマンス管理 アプリケーションがリソースをどのように使用しているか、そしてその割り当てがユーザー エクスペリエンスにどのような影響を与えるかについてのより広い視野を指します。 (この記事では、デジタル エクスペリエンス モニタリング (DEM) 対応の APM が重要である理由について説明しました。)。 このユーザー中心の焦点は、ITOps チームがアプリケーションの全体的なパフォーマンスを向上させるためにどのアプリケーション パフォーマンスの強化を優先するかを決定するのに役立ちます。

APM と APM の XNUMX つの主な違い

機能・特徴アプリケーションパフォーマンスの監視アプリケーションパフォーマンス管理
問題分析の範囲コードレベル: 特定のアプリケーション内のコードレベルの問題に焦点を当てます。 個々のステップの監視に重点を置きます。 

企業全体のアプリケーション監視の拡張性に欠ける可能性があります。
広範囲: エンドユーザーの観点から個々のステップに焦点を当てます。 どのアプリケーションに最適化が必要かについての洞察を提供し、それらの取り組みを支援します。 
多数のアプリケーションのパフォーマンスを同時に管理する場合、効果が低くなる可能性があります。
データ収集時間軸のデータを収集し、各ステップを順番に分析します。 
コードレベルのエラーのデバッグやアプリケーション固有の問題の特定に役立ちます。
システムとのユーザーインタラクションに重点を置き、広範囲のデータを収集します。 
有益な洞察 (メモリ使用量や CPU 消費量など) は、エンドユーザーに影響を与える根本原因を特定するのに役立ちます。
パフォーマンス基準の考慮事項個々のアプリケーションのパフォーマンスにより重点を置いています。 

例: アプリケーションが最終目標の要件を満たしているかどうかを判断するための時間しきい値などの基準。
エンドユーザー エクスペリエンスと直接相関する、実際のユーザーのモニタリングに重点を置いています。 
例: 全体的なユーザー エクスペリエンスと特定のアプリケーションのリソース使用率を分析して、エンド ユーザー エクスペリエンスを向上させます。

使用例: アプリケーションのパフォーマンスの監視

組織は APM を活用して、インフラストラクチャ内のボトルネック、遅延の問題、リソース制約の原因をデータに基づいて可視化できます。 応答時間、CPU 使用率、メモリ消費量、ネットワーク遅延に関する APM のデータは、アプリケーションのパフォーマンス低下の根本原因を特定するのに役立ちます。 

アプリケーション パフォーマンス監視のその他の使用例をいくつか示します。

プロアクティブな問題検出 APM を使用してしきい値を設定し、応答時間の低下、エラー率の急上昇、デジタル ユーザー エクスペリエンスを低下させる可能性のあるその他の異常などの重要なパフォーマンス指標をアラートします。

キャパシティプランニング APM を使用して、アプリケーションの CPU 使用率、メモリ使用率、ディスク I/O に焦点を当てます。 このデータは、パフォーマンスの問題を防ぐために、インフラストラクチャ リソースをどこで拡張または再配分する必要があるかを示します。

ユーザーエクスペリエンスのモニタリング ユーザーのインタラクション、セッション継続時間、コンバージョン率を追跡し、インフラストラクチャの改善によってユーザー エクスペリエンスを向上できる領域を特定します。 

コードレベルのパフォーマンス分析 APM を使用してコード実行のプロファイルを作成します。 このデータにより、開発者は、アプリケーション コード内のパフォーマンスのボトルネック (つまり、応答時間の遅さやリソース使用率の高さなど) を特定して診断するために必要な情報を得ることができます。

サービス レベル アグリーメント (SLA) のコンプライアンスとレポート 稼働時間、応答時間、エラー率の異常を追跡し、警告します。 このレベルのモニタリングは、チームが特定された SLA 目標を遵守し続けるのに役立ちます。 APM は、利害関係者向けのコンプライアンス レポートを作成するためにも使用されます。

組織が APM を活用すると、アプリケーション インフラストラクチャを詳細に把握できるようになり、プロアクティブな監視やリアルタイム診断が可能になり、最終的にはビジネスの成功につながります。

ユースケース: アプリケーションのパフォーマンス管理 

組織は APM を使用して、ハードウェア、ネットワーク、ソフトウェア レベルでリソースの消費に何が起こっているかを把握します。 このデータは、ITOps チームがリソース割り当てを改善するのに役立ち、コストの削減、拡張性の向上、全体的なパフォーマンスの向上に役立ちます。 

アプリケーション パフォーマンス管理のその他の使用例をいくつか示します。

商取引分析 組織は APM を使用して、アプリケーション内のビジネス トランザクションのエンドツーエンドのプロセスを監視および分析します。 APM は、コンポーネントやシステムとのさまざまなトランザクションの相互作用に関する洞察を提供し、ITOps チームがパフォーマンスのボトルネックの原因を特定できるようにします。

根本原因分析 アプリケーション環境内のパフォーマンスの問題や障害は、ログ、メトリック、トレースなどのさまざまな監視ソースからのデータを通じて相関付けられます。 問題の正確な原因が見つかると、トラブルシューティングと解決がより迅速に行われ、ダウンタイムが短縮または回避されます。

コンプライアンスと規制要件 APM がアプリケーションのパフォーマンスを監視および文書化すると、より簡単にアプリケーションのパフォーマンスを満たすことができます。 組織は APM を利用して、業界標準と規制の順守を示す監査証跡と文書を提供するという重要な役割を果たすことができます。 

SLA管理 APM を使用すると、組織は、事前定義された SLA 目標に対して、合意された主要なパフォーマンス指標とレベルを監視、測定、レポートできます。 このデータは、SLA レポートとコンプライアンスに使用されます。

使用例は APM によって異なりますが、どちらの手法もアプリケーションが完全に機能するのに役立つという共通点があります。 アプリケーション パフォーマンス監視が、パフォーマンスをプロアクティブに監視するために使用される詳細なデータ フィードバックに焦点を当てているのに対し、アプリケーション パフォーマンス管理は、組織における人材とプロセスの優先順位付けに重点を置いています。 どちらも、ユーザーと開発者のポジティブなエクスペリエンスを促進する総合的なアプリケーション パフォーマンス戦略を推進するために必要です。

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