非侵入式性能數(shù)據(jù)采集，無需修改業(yè)務代碼即可輕松接入APM，數(shù)據(jù)來源如下：

APM Agent：基于自研Agent通過非侵入方式采集業(yè)務調用數(shù)據(jù)、服務存量數(shù)據(jù)、調用的KPI數(shù)據(jù)等應用指標。

支持億級調用鏈業(yè)務吞吐，無懼流量兇猛，為用戶體驗保駕護航。

開放了運營、運維數(shù)據(jù)查詢接口和性能指標、采集標準，支持自主開發(fā)。

APM應用指標監(jiān)控可以度量應用的整體健康狀況。APM Agent會采集Java應用的JVM，GC，服務調用，異常，外部調用，數(shù)據(jù)庫訪問以及其他中間件的指標數(shù)據(jù)，幫助用戶全面掌握應用的運行情況。

APM能夠針對應用的調用情況，對調用進行全方面的監(jiān)控，可視化地還原業(yè)務的執(zhí)行跡線和狀態(tài)，協(xié)助性能及故障快速定位。

在查詢后的調用鏈列表中，單擊待查看的調用鏈的鏈接，查看該調用鏈基本信息。

調用鏈詳情頁面可以查看調用鏈的完整鏈路信息，包含本地方法堆棧和相關遠程調用的調用關系

應用拓撲主要分兩種：

單組件拓撲：是單個組件下的單個環(huán)境的拓撲，同時可以展開直接或間接上下游的組件的拓撲關系。

全局應用拓撲：可以查看這個應用下面全部或者部分組件的全局拓撲關系。

拓撲圖展示服務之間一段時間的調用關系，可以是從調用方統(tǒng)計的，也可以是從被調用方統(tǒng)計的，并且可以查看這個調用關系的趨勢圖。通過拓撲圖，一方面可以自動梳理服務之間的調用關系，同時也可以從全局視角查看服務之間調用是否正常，快速定位問題所在?？梢郧逦卣故緫瞄g關系、調用數(shù)據(jù)（服務、實例指標）、健康狀況等詳細內容。

APM提供大型分布式應用異常診斷能力，當應用出現(xiàn)崩潰或請求失敗時，通過應用拓撲+調用鏈下鉆能力分鐘級完成問題定位。

可視化拓撲：應用拓撲自發(fā)現(xiàn)，異常應用實例無處躲藏。

調用鏈跟蹤：發(fā)現(xiàn)異常應用后，通過調用鏈一鍵下鉆，代碼問題根因清晰可見。

慢SQL分析：提供數(shù)據(jù)庫、SQL語句的調用次數(shù)、響應時間、錯誤次數(shù)等關鍵指標視圖，支持異常SQL語句導致的數(shù)據(jù)庫性能問題分析。

APM提供應用體驗管理能力，實時分析應用事務從用戶請求、服務器到數(shù)據(jù)庫，再到服務器、用戶請求的完整過程，實時感知用戶對應用的滿意度，幫助您全面了解用戶體驗狀況。對于用戶體驗差的事務，通過拓撲和調用鏈完成事務問題定位。

應用KPI分析：吞吐量、時延、成功率指標分析，實時掌控用戶體驗健康狀態(tài)，用戶體驗一覽無遺。

全鏈路性能跟蹤：Web服務、緩存、數(shù)據(jù)庫全棧跟蹤，性能瓶頸輕松掌握

APM提供故障智能診斷能力，基于機器學習算法自動檢測應用故障。當URL跟蹤出現(xiàn)異常時，通過智能算法學習歷史指標數(shù)據(jù)，多維度關聯(lián)分析異常指標，提取業(yè)務正常與異常時上下文數(shù)據(jù)特征，如資源、參數(shù)、調用結構，通過聚類分析找到問題根因。