Dapatkan visibilitas full-stack Kubernetes untuk mengoptimalkan kinerja aplikasi dengan memberikan informasi real-time pada semua lapisan kinerja yang berjalan di Kubernetes,pengguna dapat dengan mudah mengelola kinerja aplikasi.

Pemantauan Sumber Daya Sistem K8s

Kinerja Node

Informasi meta Pod, Peristiwa dan Log dari instans yang dipilih dapat ditanyakan secara waktu nyata. Sebagai tambahan, informasi seperti Service atau ReplicaSet, dll yang didefinisikan bersama dengan Pod dapat dilihat bersamaan.

Perusahaan TI cenderung menjadi pengadopsi teknologi dan transformasi digital paling awal karena alasan yang jelas. Perusahaan-perusahaan ini telah menerapkan mentalitas yang mengutamakan cloud dan siap untuk memindahkan beban kerja penting ke cloud. Namun, berada di "ujung tombak" dalam hal penggunaan cloud membuat perusahaan-perusahaan ini berisiko kehilangan visibilitas yang signifikan ke dalam beban kerja aplikasi, membuat mereka kesulitan untuk mendeteksi masalah kinerja.

Tantangannya terletak pada sulitnya memantau dan mendapatkan visibilitas ke cloud, terutama untuk cloud publik yang cenderung menjadi kotak hitam dalam hal aktivitas. Mencapai keseimbangan antara adopsi cloud yang antusias dan visibilitas yang konsisten dan lengkap sangat penting bagi perusahaan besar untuk melakukannya dengan benar, karena dua alasan.

Pertama, ketergantungan yang tinggi pada aplikasi berbasis SaaS (baik sebagai penawaran produk atau untuk penggunaan internal) dan data cloud berarti tim TI harus mempertahankan kinerja jaringan dan memecahkan masalah dengan cepat di lingkungan cloud hybrid. Bahkan latensi kinerja beberapa detik (atau bahkan milidetik) dapat mengecewakan karyawan dan pelanggan.

Kedua, perusahaan teknologi adalah target utama pelanggaran keamanan. Kerugian finansial dan reputasi dari pelanggaran keamanan, terutama untuk target profil tinggi seperti perusahaan tekfin besar, dapat dengan mudah merusak citra dan operasi perusahaan. Tim keamanan memerlukan umpan data paket real-time dan andal untuk alat NDR dan firewall mereka, serta penyimpanan data paket selama berminggu-minggu untuk tujuan audit.

Membangun visibilitas agar jaringan cloud ini dapat diamati merupakan tantangan teknis yang kompleks. Namun, dengan perencanaan yang tepat dan beberapa keputusan mendasar, Anda dapat merancang, menerapkan, dan mengelola solusi visibilitas yang tepat untuk cloud.

Baca selengkapnya: https://apmgeeks.com/id/artikel/19-application-performance-monitoring/440-apm-jennifer.html

Tantangan Pengamatan Keamanan dan Pentingnya Kontrol Jaringan

Salah satu tugas utama tim IT adalah memastikan konsistensi, menjadikan pemantauan kinerja jaringan sebagai prioritas utama. Jika ada masalah, IT memerlukan kemampuan untuk melacaknya kembali dengan cepat ke aplikasi tertentu, lalu ke node tertentu atau bagian dari cloud/infrastruktur pribadi untuk memperbaiki masalah dan mengontrol jaringan.

Jika penyedia cloud bersalah, maka IT akan memerlukan data paket terperinci untuk membuktikan bahwa SLA bermasalah. Tanpa data itu, pemecahan masalah dapat dengan cepat berpindah persneling.

Sayangnya, Anda tidak bisa begitu saja menekan tombol atau hanya mengakses data melalui pencerminan lalu lintas. Secara khusus, mengelola data cloud secara real-time untuk kesempurnaan.

Keamanan adalah sisi lain dari mata uang yang dapat diamati, memiliki dua sisi. Yang pertama adalah mendapatkan akses ke porsi data real-time: ini serupa dengan tantangan pemantauan kinerja di atas, tetapi dengan metode yang unik. Masalah kedua adalah kemampuan untuk menyimpan paket untuk pemeriksaan lebih lanjut.

Untuk tujuan keamanan, data paket real-time harus masuk ke alat keamanan seperti NDR dan firewall. Tidak melewatkan bagian ini sangatlah penting: untuk cloud, ini merupakan bagian dari solusi inline yang ideal. Namun demikian, alat keamanan seringkali hanya dapat mengambil bagian pada kecepatan 10G, jadi koneksi yang lebih cepat memerlukan konektor bagian yang dapat menangani lalu lintas 10G dan 40/100G. Di bagian itu sendiri, lalu lintas yang berubah menjadi lingkungan, baik antara aplikasi dan internet terbuka atau antara pusat data dan cloud, seringkali menjadi perhatian khusus tim TI karena kemungkinan besar itulah intinya. Sayangnya, lalu lintas ini sangat sulit dipantau.

Untuk analisis, investigasi TI akan memerlukan porsi data yang mencakup lalu lintas beberapa hari atau minggu antara node kritis. Ini berarti keefektifan tidak hanya mencakup bagian yang diakses tetapi juga penangguhan dan penyimpanan.

Menjembatani Kesenjangan Visibilitas Infrastruktur pelatihan yang sesuai harus dibangun di sekitar subnet yang terdiri dari jaringan khusus...

APM JENNIFER Kubernetes

Kubernetes, atau yang biasa disebut 'K8s', adalah platform open-source yang telah menjadi standar praktis untuk orkestrasi kontainer. Saat ini, lebih dari 5,6 juta pengembang di seluruh dunia menggunakan Kubernetes, yang setara dengan 31% dari semua pengembang back-end.

Konsep Kubernetes adalah alat yang mengeksekusi dan mengatur aplikasi di beberapa mesin (node) untuk memaksimalkan kekuatan media Linux. Tujuannya adalah untuk menyediakan platform untuk mengotomatiskan pengaturan wadah aplikasi, penskalaan, dan operasi di antara banyak kluster.

Perubahan Perspektif Pemantauan di Lingkungan Kubernetes

Di lingkungan Kubernetes, unit aplikasi menjadi lebih kecil dan target monitoring menjadi tidak kontinu, sehingga terjadi banyak perubahan dinamis. Karena menyediakan layanan yang disebar ke banyak beban kerja, mungkin akan sulit untuk menghubungkannya dengan proses yang gagal dan aplikasi yang mengalami masalah jika tidak ada konteks yang sesuai dengan matriks yang dikumpulkan.

Mengapa Kubernetes Harus Dipantau?

Komponen dasar cluster dapat berdampak langsung pada kinerja aplikasi. Oleh karena itu, perlu dilakukan monitoring dengan mengintegrasikan aplikasi monitoring layanan berbasis Kubernetes dengan APM. Ini karena pelatihan terintegrasi memudahkan untuk mengidentifikasi jangkauan infrastruktur terhadap layanan aplikasi, dan memungkinkan untuk merespons dengan cepat jika ada masalah.

Pemantauan APM JENNIFER untuk Kubernetes

Dalam hal layanan aplikasi, perlu membedakan semua elemen yang terkait dengan layanan dan memantau kinerja informasi. Fungsi ini menjadi lebih penting ketika layanan didistribusikan dengan menyusun beban kerja di banyak cluster. Pemantauan APM JENNIFER untuk Kubernetes memudahkan informasi jangkauan infrastruktur Kubernetes pada aplikasi.

APM JENNIFER telah menambahkan fitur pemantauan APM-Kubernetes di versi terbarunya (5.6.1.1). Jika aplikasi dioperasikan dalam wadah Kubernetes, infrastruktur Kubernetes dan kinerja informasi aplikasi dikumpulkan secara bersamaan dan ditampilkan di dashboard waktu nyata.

Semoga perbaikan ini membantu!

Baca juga : Fitur dan fungsi APM Jennifer

APM JENNIFER kini hadir dengan fitur Dasbor Admin untuk Kubernetes yang dapat memantau sumber daya wadah secara real-time yang melayani transaksi dan aplikasi. Fitur Dasbor Admin pada sistem APM JENNIFER Kubernetes dapat digunakan untuk mengidentifikasi layanan aplikasi, status penggunaan sumber daya wadah, serta perubahan dinamis pada berbagai beban kerja seperti Replikasi, Penempatan, Layanan, dan lain sebagainya. Dengan adanya fitur ini, pengguna dapat dengan mudah memantau kinerja dan mengidentifikasi masalah pada aplikasi yang dioperasikan dalam wadah Kubernetes, sehingga dapat merespons dengan cepat jika ada masalah yang muncul.

Dasbor Sumber Daya pada Sistem APM JENNIFER untuk Kubernetes memungkinkan pengguna untuk memantau penggunaan sumber daya oleh komponen Kubernetes seperti CPU Node, CPU Wadah, Memori, Disk, dan Penggunaan Jaringan yang digunakan oleh aplikasi.

Dengan Dasbor Sumber Daya, pengguna dapat membandingkan penggunaan sumber daya antar komponen Kubernetes dan melihat apakah sumber daya tersebut diisolasi pada jumlah permintaan yang tepat atau digunakan dalam rentang sumber daya yang sesuai dengan membandingkannya dengan data sumber daya lainnya. Hal ini memudahkan pengguna untuk mengidentifikasi status operasi sumber daya penampung dan melakukan tindakan perbaikan jika diperlukan.

Dasbor Admin pada Sistem APM JENNIFER Kubernetes merupakan alat yang menyediakan informasi tentang status sumber daya wadah secara real-time yang membantu pengguna untuk mengidentifikasi elemen yang memengaruhi aplikasi.

Dengan memilih setiap node atau container, pengguna dapat memeriksa detail node dan container, detail acara, metadata (YAML), dan riwayat log secara real-time, sehingga memudahkan pengguna dalam mengidentifikasi elemen yang memengaruhi aplikasi.

Saat ini, APM JENNIFER menawarkan informasi kinerja APM-K8 yang berfokus pada wadah yang menyediakan layanan aplikasi.

APM JENNIFER-K8s akan segera hadir dan ditingkatkan menjadi solusi pemantauan K8s yang komprehensif yang menyediakan pemantauan secara real-time dan berbagai analisis informasi untuk semua komponen Kubernetes.

Dengan solusi pemantauan yang lebih canggih, APM JENNIFER-K8s akan dapat menangani berbagai informasi status beban kerja, informasi perubahan dinamis, perubahan status, dan lain-lain yang disusun dalam cluster.

APM JENNIFER-K8s akan menawarkan dasbor infrastruktur Kubernetes khusus dan berbagai fungsi analisis yang dapat dengan mudah mengidentifikasi komponen jalur.

Selain itu, APM JENNIFER-K8s juga akan mencakup dasbor yang dapat melihat berbagai beban kerja berdasarkan grup sesuai dengan fiturnya. Ini juga menyediakan UI baru untuk memeriksa langsung penggunaan sumber daya CPU, memori, jaringan, penyimpanan, dan lain-lain yang dapat mempengaruhi layanan di setiap tampilan grup.

Dengan APM JENNIFER Kubernetes yang telah ditingkatkan dan memiliki fungsi terintegrasi, semua informasi APM-K8 dapat diakses melalui satu dasbor. Dengan menghubungkan matriks kinerja, peristiwa kesalahan, dan log yang terjadi di setiap komponen Kubernetes, memungkinkan untuk melihat data relevan yang tepat dan dengan mudah mengidentifikasi elemen yang memengaruhi kinerja aplikasi melalui antarmuka pengguna (UI) terintegrasi.

Link Video klik disini 

Layanan mikro vs. Legacy

Layanan mikro vs. Legacy Terlihat dalam Kasus Netflix. Mengapa perusahaan IT tersebut sekarang meninggalkan lingkungan lama dan memilih lingkungan layanan mikro? Sejak beberapa tahun yang lalu, banyak perusahaan IT telah beralih ke arsitektur layanan mikro dan dengan demikian memberikan layanan yang sesuai.

Contoh utamanya adalah perusahaan yang kita kenal seperti Netflix, Amazon, Google, Twitter, Coupang, 11st street, Baemin dan sebagainya. mari kita kembali ke pertanyaan awal. Mengapa perusahaan-perusahaan ini beralih ke lingkungan layanan mikro?

Jika Anda menginginkan jawaban atas pertanyaan ini, pertama-tama Anda harus mempertimbangkan lingkungan hukum.

<Arsitektur Monolitik vs Layanan Mikro (Tom Hardin 2018)>

Layanan web dasar membangun aplikasi dan mendistribusikannya ke WAS (Web Application Server). Ini adalah sistem up-time yang beroperasi secara konsisten dengan konfigurasi ketersediaan tinggi (HA).

Arsitektur monolitik (warisan) mendukung pengembangan dan distribusi yang cepat dan mudah dan tidak ada masalah pada tahap awal, tetapi karena semakin banyak pengguna yang bergabung dengan layanan ini, cerita ini menjadi sama sekali berbeda. Akan ada lebih banyak logika bisnis dan fungsi-fungsi baru yang akan ditambahkan, sehingga ukuran aplikasi cenderung semakin meningkat.

Masalahnya adalah karena aplikasi dengan ukuran yang meningkat menyebabkan berbagai efek samping seperti pengulangan kode yang lebih tinggi, kerumitan dan kombinasi, sehingga akibatnya, akan ada sedikit kebebasan dalam membangun atau mendistribusikan atau memperbaiki dan memelihara, dan juga, seluruh layanan. dapat turun karena satu cacat kode kecil.

Jika terjadi kegagalan layanan, maka perusahaan jelas akan kehilangan kepercayaan dari pelanggan serta kerugian, sehingga reputasi dan prestasi mereka dapat terancam.

Baca juga : Fitur Aplikasi Performance Monitoring Jennifer

Lalu, mungkin, saya bisa mengajukan pertanyaan-pertanyaan ini.

1. Bukankah seharusnya kita dapat menggunakan sisa layanan secara normal kecuali untuk layanan yang bermasalah?

2.Apakah mungkin untuk menghapus layanan dengan masalah terlebih dahulu dan kemudian memulihkannya dengan cepat nanti?

Ya, mungkin. Namun, jika Anda mencermati perusahaan-perusahaan yang menemukan jawaban mereka sendiri untuk pertanyaan ini, Anda dapat yakin dengan solusinya.

Kemudian, kita mungkin harus melihat layanan mikro yang diadopsi oleh perusahaan IT terkemuka tersebut. Solusinya bisa ditemukan jika kita mampu mengelola bisnis service secara mandiri dalam skala kecil.

Sekarang, mari kita bahas Amazon dan Netflix. Amazon telah mempersiapkan layanan mikro selama 20 tahun dan Netflix telah berubah menjadi layanan mikro karena memiliki keterbatasan arsitektur monolitik.

Berikut ini adalah email yang dikirimkan Jeff Bezos, CEO Amazon kepada karyawannya pada tahun 2002.

Kesemuanya selanjutnya akan memaparkan data dan fungsionalitas mereka melalui antarmuka layanan.

Tim berkomunikasi harus satu sama lain melalui antarmuka ini.

Tidak akan ada bentuk lain dari komunikasi antarproses yang diizinkan: tidak ada penautan langsung, tidak ada pembacaan langsung dari penyimpanan data tim lain, tidak ada model memori bersama, tidak ada pintu belakang apa pun. Satu-satunya komunikasi yang diizinkan adalah melalui panggilan antarmuka layanan melalui jaringan.

Tidak masalah teknologi apa yang mereka gunakan. HTTP, Corba, Pubsub, protokol khusus — tidak masalah. Bezos tidak peduli.

Semua antarmuka layanan, tanpa terkecuali, harus dirancang dari bawah ke atas agar dapat dieksternalisasi. Dengan kata lain, tim harus merencanakan dan merancang agar dapat memaparkan antarmuka kepada pengembang di dunia luar. Tidak ada habisnya.

Siapapun yang tidak melakukan ini akan kena jepret.

Terima kasih; semoga harimu menyenangkan!

<Email Jeff Bezo pada tahun 2002>

Pada email di atas, 1) sampai 5) memuat konsep MSA. Anehnya, di masa lalu yang sangat jauh, 20 tahun yang lalu, mereka sudah berbicara tentang layanan mikro ketika mereka berada di era layanan monolitik.

Platform internal yang diimplementasikan dengan cara ini menjadi tulang punggung cloud Amazon yang sangat kita kenal saat Amazon web service (AWS) dirilis pada tahun 2006.

Sekarang, mari kita bahas mengapa Netflix meninggalkan arsitektur monolitik dan beralih ke layanan cloud dan lingkungan MSA. Sama seperti perusahaan IT lainnya, Netflix pada awalnya menggunakan layanan monolitik berdasarkan data pusat dan relasional DB. Semakin banyak pengguna yang berlangganan, kinerja layanan mulai tertinggal, maka mereka memilih melakukan scale-up untuk meningkatkan kapasitas kinerja. Namun, pada tahun 2007, karena terjadi masalah serius pada DB, aplikasi dalam layanan terputus, dan pengiriman DVD tertunda selama 3 hari.

Akibat kecelakaan ini, Netflix menyadari pembatasan peningkatan skala dan mulai mengalihkan bisnisnya ke cloud AWS yang dapat memfasilitasi peningkatan skala untuk layanan yang lebih andal. Selain itu, mereka memperkenalkan arsitektur MSA untuk memfasilitasi distribusi aplikasi yang mudah dan cepat.

Dengan kerja keras selama 8 tahun, Netflix menyelesaikan migrasi dari pusat data ke cloud dan mulai menikmati berbagai keuntungan sebagai hasilnya.

Misalnya, ada  peningkatan 8 kali lipat dalam jumlah pengguna  layanan streaming dibandingkan tahun 2008 dan  sekitar 1.000 kali peningkatan jumlah materi yang dilihat  selama 8 tahun, yang menunjukkan penggunaan layanan yang sangat aktif oleh anggota.

Tentu saja, bukanlah masalah hitam dan putih untuk mengatakan "layanan mikro selalu baik". 

Tentunya, ada beberapa kelemahan dari layanan mikro, dan ada beberapa pertimbangan yang harus dibuat saat memperkenalkannya, tetapi kami dapat memahami mengapa perusahaan IT memimpin untuk meninggalkan lingkungan lama dan beralih ke cloud dan MSA seperti yang terlihat pada kasus Netflix .

Berikut rumusan kelebihan dan kekurangan serta karakteristik transisi MSA (Micro Service Architecture).

Tentu saja, bukanlah masalah hitam dan putih untuk mengatakan "layanan mikro selalu baik". 

Fitur  MSA

• Ukuran layanan kecil dan proses operasi independen
• HTTP RestAPI digunakan untuk panggilan bersama
• Implementasi berorientasi fungsi bisnis
• Mesin distribusi otomatis untuk distribusi pekerjaan
• Manajemen fokus pusat minimal
• Dapat menggunakan bahasa pemrograman dan teknologi penyimpanan data yang cocok untuk layanan tersebut.

keunggulan MSA

• Ini adalah layanan independen, sehingga dapat mendukung pemulihan yang cepat tanpa memengaruhi layanan lain saat terjadi masalah.
• Ukuran layanan kecil, sehingga hanya mungkin untuk memperluas layanan yang diperlukan untuk perluasan yang efisien.
• Peningkatan kecepatan dan produktivitas layanan dibandingkan dengan monolitik.
• Distribusi cepat dan sering. (Metode pengembangan perangkat lunak DevOps dan Agile digunakan)
• Aplikasi teknologi baru dan peningkatan versi perpustakaan dengan mudah.
• Dapat menggunakan bahasa pengembangan dan DB yang dioptimalkan untuk layanan.

Kelemahan MSA

• Panggilan antar layanan dilakukan melalui komunikasi, sehingga dapat terjadi overhead transmisi jaringan.
• Diperlukan teknologi pemrosesan transaksi terdistribusi.
• Dapat menggunakan teknologi yang berbeda di setiap layanan, sehingga lebih banyak teknologi yang dibutuhkan.
• Teknologi penyimpanan data yang berbeda digunakan untuk setiap layanan, sehingga redundansi data harus diperbolehkan.
• Banyak distribusi dan rilis seiring bertambahnya jumlah layanan, jadi kami harus mengotomatiskan setiap tugas.
• Tingkat kematangan tim yang tinggi diperlukan untuk mengelola MSA.

Pertimbangan untuk memperkenalkan MSA

• Apakah layanan saat ini cukup untuk MSA?
• Apakah diperlukan distribusi yang cepat dan sering?
• Apakah ini layanan yang sensitif terhadap kinerja?
• Apakah layanan memiliki transaksi terdistribusi?
• Bisakah kita membuka redundansi data?
• Apakah ada tim ahli untuk mengelola layanan MSA?

Sekarang, mari kita bicara tentang layanan pemantauan kinerja yang dapat digunakan untuk memantau MSA dan layanan mikro. Lalu, bagaimana solusi pemantauan kinerja APM Jennifer yang tersedia di platform C?

Hal terbesar tentang layanan mikro adalah HTTP Rest API yang digunakan untuk komunikasi timbal balik. Jika ada bahasa optimal yang dapat memproses layanan, maka tidak ada batasan pengembangan bahasa seperti Java, PHP, .NET, Python dan sebagainya, dan setiap layanan independen berkomunikasi dengan layanan lain untuk menghasilkan transaksi besar-besaran. Karena fitur layanan mikro, APM umum sulit dipantau.

Jennifer empat platform seperti Java, PHP, .NET dan Python dan dioptimalkan dengan desain arsitektur yang dapat diperluas untuk cloud atau lingkungan transaksi skala besar, dan penggunaan file DB yang dikembangkan secara independen dan teknologi minimisasi beban WAS dapat memfasilitasi pemantauan waktu nyata dari kinerja dan transaksi data.

Keunggulannya antara lain dapat dengan cepat menemukan layanan yang bermasalah melalui agen dan mencari solusi serta melihat sekilas interaksi layanan. Ini juga bagus untuk dapat melakukan tracking waktu nyata dari setiap transaksi yang diproses dalam layanan mikro dan kontainer (AWS, Docker, dan K&S).

<aplikasi server JENNIFER Mircro>

<Dasbor pemantauan waktu nyata JENNIFER>

Selain itu, dimungkinkan untuk melacak layanan mikro tertentu dengan tertundanya kinerja tanpa memengaruhi setiap transaksi bisnis yang diproses pada basis layanan mikro. Penting juga untuk dicatat bahwa Anda dapat menggunakan fungsi Jennifer's SFR (Stack Fight Recorder) untuk menganalisis penyebab mendasar dari masalah kinerja di setiap platform.

Sejauh ini, kami telah membahas fungsi utama APM Jennifer.

Kita dapat mengatakan, APM Jennifer  ① dapat melakukan pemantauan aplikasi secara real time dan menganalisis data transaksi dan  ② memprediksi masalah untuk mempertahankan kondisi optimal.

Saya yakin Anda semua tahu bahwa APM Jennifer adalah produk nomor satu di Korea dengan pangsa pasar terbesar di pasar APM Korea. 

Sumber 

Pengalaman Terbaik Dengan Aplikasi

Manajemen Kinerja Jaringan dan Diagnostik merupakan aspek penting dari aplikasi performance monitoring karena kinerja dan pengalaman aplikasi terkait dengan kinerja jaringan. Jaringan menghubungkan pengguna akhir dengan aplikasi; mereka juga menghubungkan komponen aplikasi seperti server aplikasi dan server basis data, layanan mikro, dan perangkat.

Aplikasi perusahaan berbasis web (SaaS) oleh pengguna akhir internal dan berdampak eksternal langsung pada kesuksesan perusahaan. Pengalaman ini dapat ditentukan secara formal dengan metrik terukur (misalnya, waktu respons transaksi pembayaran) dalam Service Level Experience (SLE). Secara eksternal, pengalaman memengaruhi kepuasan pelanggan, retensi, dan nilai seumur hidup. Di dalam organisasi, pengalaman memengaruhi kepuasan dan produktivitas karyawan, termasuk efisiensi IT. Pengalaman juga penting untuk proses otomatis, terutama saat toleransi waktu tertentu sangat penting. Oleh karena itu, memastikan pengalaman yang luar biasa untuk semua pengelola dan kasus penggunaan merupakan faktor penentu keberhasilan.

Kekecewaan terjadi pada pengguna akhir yang mengalami masalah yang tidak ditangani secara langsung. Pelanggan dapat memilih layanan yang bersaing dan pelanggan internal akan menjadi kurang produktif, sehingga berdampak negatif pada perusahaan. Team IT juga merasa kecewa saat memecahkan masalah dan menyelesaikan masalah di bawah tekanan. beban kerja secara proaktif menggunakan analitik prediktif dan preskriptif yang didorong oleh data dari pelatihan adalah cara yang ideal untuk memastikan pengalaman karena mencegah pengalaman buruk serta memecahkan masalah dan memecahkan masalah yang memakan waktu, mahal, dan membuat kecewa.

Pengalaman dengan aplikasi yang secara langsung dipengaruhi oleh kinerja jaringan dapat dikumpulkan ke dalam tiga kategori tingkat tinggi berikut:

■ Konektivitas menentukan apakah pengguna akhir dan proses lainnya termasuk otomatisasi dapat mengakses aplikasi.

■ Daya tanggap adalah ukuran penerimaan kuantitatif atau privasi dari interaksi dengan aplikasi. Misalnya, target penerimaan respons dalam satu detik dapat diterima untuk banyak pengguna.

■ Kualitas adalah ukuran penerimaan kuantitatif atau subyektif lainnya. Misalnya, sesi konferensi video yang mengalami penundaan, dan masalah nyata lainnya akan dinilai sebagai kualitas yang buruk.

Pelatihan Pengalaman Luar Biasa adalah Mendorong Peningkatan Kinerja
Performa tinggi seringkali merupakan cara untuk memastikan daya tanggap dan kualitas. Performa tinggi seringkali berarti peningkatan kecepatan pemrosesan yang bergantung pada kecepatan transmisi data, terutama untuk memproses aplikasi intensif dan aplikasi streaming. Tingkat throughput jaringan meningkat secara bertahap. Saat ini kecepatan data tipikal adalah 10Gbps, 40Gbps, dan 100Gbps. Kebutuhan akan kinerja dan karenanya kecepatan mendorong peningkatan kecepatan data jaringan pusat data dan pemantauan yang sesuai untuk beroperasi pada 100Gbps.

Visibilitas fidelitas tinggi dan metrik kinerja sistem IT diperlukan untuk mengelola dan memaksimalkan pengalaman pengguna. Saat jaringan pusat data terus bermigrasi ke kecepatan data 100Gbps, resolusi pemantauan harus mengimbangi.

Baca juga : aplikasi performance monitoring

Menemukan Akar Penyebab Masalah Pengalaman Terbaik Dengan Aplikasi
Dukungan pelanggan dan bantuan IT menerima laporan saat terjadi masalah kinerja, memulai upaya untuk menyelesaikan masalah dan memulai penghitung waktu yang mengukur waktu penyelesaian rata-rata (MTTR) - metrik umum yang digunakan untuk mengukur kinerja IT. Mempertahankan MTTR yang rendah merupakan indikator langsung dari efektivitas dan efisiensi IT dan indikator tidak langsung dari kepuasan pelanggan. Langkah tipikal selanjutnya termasuk mengeskalasi masalah ke peran dan personel tertentu dalam tim IT untuk mengisolasi akar penyebab dengan terlebih dahulu menentukan apakah masalahnya ada pada jaringan atau aplikasi.

Investigasi memerlukan analisis perilaku dan metrik aplikasi dan jaringan tertentu yang dapat diamati. Ada beberapa entitas dan tautan antara pengguna akhir dan aplikasi yang dapat menyebabkan masalah konektivitas jika tidak berfungsi. Ini termasuk: perangkat pengguna akhir, satu atau beberapa jaringan (yaitu, WAN, LAN, WLAN, DCN), server dan infrastruktur IT lainnya yang menghosting aplikasi, dan aplikasi itu sendiri termasuk layanan mikro yang mendasari dan komponen perangkat lunak lainnya.

Masalah Konektivitas
Mari kita lihat situasi di mana konektivitas jaringan menghambat kemampuan karyawan untuk mengakses aplikasi kustom yang dijalankan dalam pusat data perusahaan. Ketidakmampuan untuk mengakses aplikasi dapat disebabkan oleh tidak berfungsinya tahapan konektivitas berikut:

■ Manajemen Identitas dan Akses

■ DHCP

■ DNS

■ Konektivitas dengan aplikasi server

Dalam kasus seperti itu, pemeriksaan harus melihat kinerja metrik yang dapat diamati dengan segera mengisolasi masalahnya. Menggunakan log, Ping, dan Protokol Pesan Kontrol Internet adalah cara cepat untuk menemukan akar penyebab masalah konektivitas. Jika tidak ada masalah yang ditemukan, pemeriksaan dapat menggali lebih dalam dengan menganalisis paket data jaringan untuk memeriksa lalu lintas yang terdeteksi dan kesalahan SYN/SYN ACK untuk menentukan apakah fungsi termasuk fungsi tangan TCP/IP pada setiap konektivitas yang tercantum di atas berfungsi dengan baik .

manfaat solusi APM

"Pengembang aplikasi bisnis, penemu sistem, dan tim yang secara teratur memantau infrastruktur aplikasi perusahaan mereka dapat mendapatkan manfaat dari solusi APM. Berikut adalah beberapa contoh industri perangkat lunak APM di tempat kerja:

Penyedia layanan kesehatan: Waktu kerja dan kinerja teknologi sangat penting dalam meningkatkan kesehatan pelanggan. Solusi APM memungkinkan penyedia layanan kesehatan untuk memantau kinerja aplikasi mereka secara real-time, membantu menangkap dan mencegah downtime sebelum berdampak pada pasien. Visibilitas topologi dan transaksional penuh yang disediakan oleh perangkat lunak APM sangat meningkatkan waktu RCA dan membantu penyedia untuk terus memberikan perawatan pasien yang berkualitas meskipun terdapat gangguan teknologi.

Bisnis ritel online: Jika pembelian web mendorong sebagian besar pendapatan perusahaan, kinerja situs web, dan aplikasi web yang optimal sangatlah penting. Pemantauan berkelanjutan membantu bisnis tidak hanya menghindari kelebihan beban tetapi juga memahami pola lalu lintas standar mereka. Ini kemudian dapat digunakan untuk memprediksi alokasi sumber daya yang optimal untuk pertumbuhan situs."

Baca juga :Fitur dan Fungsi Dari APM Jennifer

Sebagian besar aplikasi game multipemain online dijalankan melalui platform oleh perusahaan. Meskipun aplikasi itu sendiri diinstal secara lokal pada perangkat pengguna, data transaksi mereka, dan kemampuan pemain untuk berinteraksi dengan pemain lain dalam game ditentukan oleh infrastruktur pengembang game. Perangkat lunak APM dapat membantu pengembang untuk menghadirkan aplikasi dan memberikan pengalaman online yang mulus ke basis pemain mereka serta mempertahankan kualitas yang konsisten dan kemudahan penggunaan.

Manfaat Solusi APM:

• Mengoptimalkan kinerja aplikasi secara real-time.
• Mencegah downtime sebelum berdampak pada pengguna.
• Meningkatkan visibilitas topologi dan transaksional.
• Mempercepat waktu RCA (Root Cause Analysis).
• Meningkatkan kualitas perawatan pasien dan pengalaman pengguna.
• Memahami pola lalu lintas standar dan memprediksi alokasi sumber daya yang optimal.
• Membantu pengembang game mempertahankan kualitas yang konsisten dan kemudahan penggunaan.

Cara Membeli Perangkat Lunak Application Performance Monitoring (APM):

Pengumpulan Persyaratan (RFI/RFP) untuk APM: Apakah perusahaan sedang mencari alat perangkat lunak APM atau ingin mengganti yang sudah ada, permintaan perusahaan saat mencari perangkat lunak APM sering dikaitkan dengan data dan metrik yang diinginkan secara khusus. Misalnya, pengguna mungkin sangat tertarik untuk memantau dan meningkatkan kinerja transaksi dalam aplikasi mereka. Pembeli harus membuat daftar fitur APM yang paling relevan dengan masalah yang ingin mereka selesaikan.

Bandingkan Produk Perangkat Lunak APM Jika Anda ingin memilih perangkat lunak Application Performance Monitoring (APM) untuk bisnis Anda, ada beberapa hal yang perlu diperhatikan. Berikut adalah beberapa tips untuk membantu Anda membandingkan produk APM dari berbagai vendor:

1. Buat Daftar Panjang Pertama-tama, mulailah dengan sejumlah besar vendor perangkat lunak APM. Dengan mempertimbangkan fitur yang harus dimiliki, penting bagi Anda untuk melakukan pertanyaan yang konsisten selama demo sehingga Anda dapat membandingkan pro dan kontra dari setiap solusi perangkat lunak secara efektif.

2. Buat Daftar Pendek Setelah mendapatkan daftar panjang vendor APM, Anda dapat merujuk pada hasil evaluasi vendor awal dengan ulasan dari pembeli lain, kombinasi yang akan membantu mempersempit daftar produk menjadi tiga hingga lima. Dari situ, Anda dapat membandingkan harga dan fitur untuk menentukan yang paling sesuai dengan kebutuhan Anda.

Sebagai aturan praktis, perusahaan sebaiknya memastikan untuk mendemonstrasikan semua produk yang masuk dalam daftar pendek mereka. Selama demo, tanyakan pertanyaan spesifik terkait fungsionalitas yang paling Anda minati. Misalnya, Anda mungkin ingin melihat bagaimana APM dapat membantu mengatasi masalah kinerja umum mulai dari pemberitahuan hingga perbaikan. Anda juga dapat mencoba melakukan demo.

Pemilihan tim pencarian yang tepat sangat penting terlepas dari ukuran perusahaan. Perusahaan yang lebih besar mungkin menyertakan anggota tim individu untuk mengisi peran seperti manajer proyek, pembuat keputusan, pemilik sistem, dan profesional dan pengembang TI yang akan bekerja paling dekat dengan perangkat lunak. Sementara itu, perusahaan kecil dengan lebih sedikit karyawan mungkin memiliki peran yang tumpang tindih.

Banyak perusahaan menawarkan platform pelatihan penuh yang melampaui APM untuk menyertakan pelatihan jaringan, infrastruktur pelatihan, dan banyak lagi. Sementara beberapa perusahaan tidak mau mengalah pada konfigurasi paket mereka, pembeli yang ingin memangkas biaya harus mencoba bernegosiasi ke fungsi spesifik yang penting bagi mereka untuk mendapatkan harga terbaik. Misalnya, halaman harga vendor mungkin hanya menunjukkan fungsionalitas APM dengan paket pemantauan all-in-one yang tangguh, tetapi percakapan penjualan mungkin bisa membuktikan sebaliknya.

Setelah melakukan tahapan-tahapan di atas, penting untuk melakukan uji coba jika memungkinkan dengan sejumlah kecil profesional atau pengembang IT. Ini akan membantu memastikan bahwa perangkat lunak APM pilihan terintegrasi dengan baik dengan pengaturan sistem administrator IT atau pekerjaan sehari-hari pengembang. Jika alat APM disukai dan dimanfaatkan dengan baik, Anda dapat menganggap itu sebagai tanda bahwa pilihan Anda tepat.manfaat solusi APM

Parner