Überwachung vom Back- bis ins Front-End Monitoring von Microservice-Architekturen

Mit Microservices iQ von AppDynamics sollen Unternehmen den Zustand von Microservice-Architekturen vom Back-End bis ins Front-End überwachen und potenzielle Performance-Probleme schnell erkennen und lösen können. Dies verhindere negative Auswirkungen auf User und Kunden.

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Es gibt Unternehmen, die im Zuge der digitalen Transformation ihre monolithischen Applikationen in kleinere, leichter zu administrierende Komponenten aufspalten. Die höhere Agilität ermögliche es, schneller auf individuelle Geschäftsanforderungen zu reagieren. Der Preis für die erhöhte Flexibilität und die stärkere Skalierbarkeit sei eine kompliziertere Überwachung und Reparatur von Anwendungen in Microservice-Architekturen.

In hochskalierbaren Microservice-Umgebungen könne es vorkommen, dass verschiedene Services gleichzeitig versuchen, die gleichen Daten anzusprechen. Das dabei auftretende Blocken von Threads könne dann zu Timeouts und Antwortzeitverzögerungen führen. Der in Microservices iQ enthaltene Thread Contention Analyzer ist AppDynamics zufolge in der Lage, diese Bottlenecks zu erkennen, indem er identifiziere, wo Threads geblockt würden. Durch die zusätzliche Bereitstellung der geblockten Zeit/Dauer sowie Informationen über das blockende Objekt und der blockenden Codezeile könne mit dem Thread Contention Analyzer die Zeit für das Erkennen und Beheben von Performance Problemen durch „blocked Threads“ signifikant reduziert werden.

Bei der Überwachung der Service Endpoints könne Microservices iQ automatisch erkennen, welche Business-Transaktionen auf welche Microservices zugreifen und über entscheidende KPIs wie Aufrufe pro Minute, durchschnittliche Antwortzeiten und Fehler pro Minute informieren. Dies ermögliche DevOps-Teams eine schnellere Analyse der Fehlerursache für Performance-Probleme einzelner Services und der Auswirkungen auf die auszuführende Business-Transaktion.

Das Lifetime Management übernimmt die Aufgabe, die Daten über den Lebenszyklus von Microservices zu analysieren. Mit Informationen über Veränderungen in der Infrastruktur, wie z.B. lastabhängige Up- und Down-Skalierungen von Microservices, die aus der Cloud oder in Containern zu Verfügung gestellt werden, könne die Systemauslastung vorausgesagt und die Kapazitäten entsprechend angepasst werden.

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