APM 應(yīng)用廣泛,下面介紹APM的三個(gè)典型應(yīng)用場(chǎng)景,以便您深入了解。
應(yīng)用異常診斷
業(yè)務(wù)痛點(diǎn)
分布式微服務(wù)架構(gòu)下復(fù)雜的應(yīng)用豐富多樣、開(kāi)發(fā)效率高,但是給傳統(tǒng)運(yùn)維診斷技術(shù)帶來(lái)了巨大挑戰(zhàn)。以電商為例,主要遇到如下問(wèn)題:
定位問(wèn)題難
客服人員接到用戶(hù)反饋商品購(gòu)買(mǎi)出現(xiàn)問(wèn)題后,會(huì)交由技術(shù)人員排查解決。而微服務(wù)分布式架構(gòu)中的一個(gè)業(yè)務(wù)請(qǐng)求通常要經(jīng)過(guò)多個(gè)服務(wù)/節(jié)點(diǎn)后返回結(jié)果。一旦請(qǐng)求出現(xiàn)錯(cuò)誤,往往要在多臺(tái)機(jī)器上反復(fù)翻看日志才能初步定位問(wèn)題,對(duì)簡(jiǎn)單問(wèn)題的排查也常常涉及多個(gè)團(tuán)隊(duì)。
架構(gòu)梳理難
在業(yè)務(wù)邏輯變得逐漸復(fù)雜以后,很難從代碼層面去梳理某個(gè)應(yīng)用依賴(lài)了哪些下游服務(wù)( 數(shù)據(jù)庫(kù) 、HTTP API、緩存),以及被哪些外部調(diào)用所依賴(lài)。業(yè)務(wù)邏輯的梳理、架構(gòu)的治理和容量的規(guī)劃(例如“雙十一”促銷(xiāo)活動(dòng)的準(zhǔn)備過(guò)程中,需要為每個(gè)應(yīng)用準(zhǔn)備多少臺(tái)機(jī)器)也變得更加困難。
業(yè)務(wù)實(shí)現(xiàn)
APM提供大型分布式應(yīng)用異常診斷能力,當(dāng)應(yīng)用出現(xiàn)崩潰或請(qǐng)求失敗時(shí),通過(guò)應(yīng)用拓?fù)?調(diào)用鏈下鉆能力分鐘級(jí)完成問(wèn)題定位。
可視化拓?fù)洌簯?yīng)用拓?fù)渥园l(fā)現(xiàn),異常應(yīng)用實(shí)例無(wú)處躲藏。
調(diào)用鏈追蹤:拓?fù)鋱D中發(fā)現(xiàn)異常應(yīng)用后,通過(guò)調(diào)用鏈一鍵下鉆,代碼問(wèn)題根因清晰可見(jiàn)。
慢SQL分析:提供數(shù)據(jù)庫(kù)、SQL語(yǔ)句的調(diào)用次數(shù)、響應(yīng)時(shí)間、錯(cuò)誤次數(shù)等關(guān)鍵指標(biāo)視圖,支持異常SQL語(yǔ)句導(dǎo)致的數(shù)據(jù)庫(kù)性能問(wèn)題分析。
應(yīng)用體驗(yàn)管理
業(yè)務(wù)痛點(diǎn)
在用戶(hù)體驗(yàn)至上的互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代,即使后臺(tái)業(yè)務(wù)穩(wěn)定運(yùn)行,仍然無(wú)法獲悉用戶(hù)訪問(wèn)系統(tǒng)時(shí)的具體情況,因而定位線上用戶(hù)偶現(xiàn)的前端問(wèn)題變得非常困難。一個(gè)系統(tǒng)上線之后,訪問(wèn)時(shí)的大量報(bào)錯(cuò)導(dǎo)致用戶(hù)無(wú)法正常使用,如果我們無(wú)法及時(shí)獲知,就會(huì)導(dǎo)致流失大量用戶(hù),如果用戶(hù)反饋?lái)?yè)面的使用情況,我們能否第一時(shí)間復(fù)現(xiàn)用戶(hù)的使用場(chǎng)景;能否知曉用戶(hù)遇到的詳細(xì)報(bào)錯(cuò)信息而快速修復(fù)。
業(yè)務(wù)實(shí)現(xiàn)
APM提供應(yīng)用體驗(yàn)管理能力,實(shí)時(shí)分析應(yīng)用事務(wù)從用戶(hù)請(qǐng)求、服務(wù)器到數(shù)據(jù)庫(kù),再到服務(wù)器、用戶(hù)請(qǐng)求的完整過(guò)程,采用Apdex(應(yīng)用性能指數(shù)) 自動(dòng)化 打分,實(shí)時(shí)感知用戶(hù)對(duì)應(yīng)用的滿(mǎn)意度,幫助您全面了解用戶(hù)體驗(yàn)狀況。對(duì)于用戶(hù)體驗(yàn)差的事務(wù),通過(guò)拓?fù)浜驼{(diào)用鏈完成事務(wù)問(wèn)題定位。
應(yīng)用KPI分析:吞吐量、時(shí)延、成功率指標(biāo)分析,實(shí)時(shí)掌控用戶(hù)體驗(yàn)健康狀態(tài),用戶(hù)體驗(yàn)一覽無(wú)遺。
全鏈路性能追蹤:Web服務(wù)、緩存、數(shù)據(jù)庫(kù)全棧跟蹤,性能瓶頸輕松掌握。
故障智能診斷
業(yè)務(wù)痛點(diǎn)
海量業(yè)務(wù)下,出現(xiàn)百種指標(biāo)監(jiān)控、KPI數(shù)據(jù)、調(diào)用跟蹤數(shù)據(jù)等豐富但無(wú)關(guān)聯(lián)的應(yīng)用運(yùn)維數(shù)據(jù),如何通過(guò)應(yīng)用、服務(wù)、實(shí)例、主機(jī)和事務(wù)等多視角分析關(guān)聯(lián)指標(biāo)和告警數(shù)據(jù),自動(dòng)完成故障根因分析;如何基于歷史數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)與運(yùn)維經(jīng)驗(yàn)庫(kù),對(duì)異常事務(wù)智能分析給出可能原因。
業(yè)務(wù)實(shí)現(xiàn)
APM提供故障智能診斷能力,基于機(jī)器學(xué)習(xí)算法自動(dòng)檢測(cè)應(yīng)用故障。當(dāng)事務(wù)出現(xiàn)異常時(shí),通過(guò)智能算法學(xué)習(xí)歷史指標(biāo)數(shù)據(jù),多維度關(guān)聯(lián)分析異常指標(biāo),提取業(yè)務(wù)正常與異常時(shí)上下文數(shù)據(jù)特征,如資源、參數(shù)、調(diào)用結(jié)構(gòu),通過(guò)聚類(lèi)分析找到問(wèn)題根因。APM可以統(tǒng)計(jì)歷史上體驗(yàn)好和差的數(shù)據(jù)并進(jìn)行比對(duì),同時(shí)記錄可能導(dǎo)致應(yīng)用出錯(cuò)的環(huán)境數(shù)據(jù),包括出入?yún)?、調(diào)用鏈、資源數(shù)據(jù)、JVM參數(shù)等,基于EI(企業(yè)智能)引擎,對(duì)歷史數(shù)據(jù)在線訓(xùn)練與警告預(yù)測(cè)。
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