Es ist gerade etwas über acht Monate her, dass Splunk den Markt für Application Performance Monitoring (APM) aufgemischt hat, und zwar mit dem Start von SignalFx Microservices APM, welches die Technologien von SignalFx und Omnition kombiniert. Wir haben unser Bestreben, kontinuierlichen Mehrwert für unsere Kunden zu schaffen, noch verstärkt, indem wir es für sie einfacher machen, wirklich ALLE Daten zu erfassen. Auf der Grundlage dieser Daten ermöglichen wir außerdem noch leistungsfähigere Analysen. All dies ist unter tatkräftiger Mitwirkung des gesamten Splunk-Teams erfolgt, was auch einer der Gründe ist, warum wir uns dazu entschieden haben, den Produktnamen in Splunk APM zu ändern. Seid Ihr gespannt auf unsere Innovationen? Dann los!
ALLE eure Daten, völlig ungebunden
Es ist unser Ziel, unsere Kunden beim Monitoring und der Modernisierung ihrer Anwendungen zu unterstützen, unabhängig von dem Punkt, an dem sie sich auf ihrer Reise in die Cloud befinden. Traditionelle Anwendungen nutzen tendenziell ein bestimmtes Set von Programmiersprachen, während moderne Anwendungen ein anderes verwenden. Darüber hinaus schreiben Entwickler bei der Erstellung moderner Anwendungen oft verschiedene Dienste in verschiedenen Sprachen. Aus diesem Grund haben wir den Sommer über Client-Bibliotheken zur automatischen Instrumentierung in mehreren Sprachen geschaffen und können jetzt alle wichtigen Webentwicklungssprachen unterstützen: Java, Python, .Net (Core und Framework), Node.js, GoLang, Ruby und PHP.
Wir sind der festen Überzeugung, dass eure Daten auch unter eurer Kontrolle sein sollten. Das ist auch der Grund, warum wir mit Omnition zu den Mitbegründern von OpenTelemetry (dem zweitbeliebtesten CNCF-Projekt nach Kubernetes) gehören und den größten Beitrag zu diesem Projekt leisten. Wir steuern alle unsere Instumentierungsbibliotheken zu OpenTelemetry bei. In den letzten Monaten haben wir die Splunk-Distribution der automatischen Instrumentierung für OpenTelemetry Java und Python geschaffen und den Start des .NET-Projekts zur automatischen Instrumentierung unterstützt. Auf OpenTelemetry basierende Instrumentierung ist schlank, benutzerfreundlich, gibt euch volle Kontrolle über eure Daten, maximale Flexibilität bei der Erstellung neuer Apps und macht Schluss mit der Bindung an einen einzigen Anbieter.
Full-Fidelity-Tracing, End-to-End
Splunk APM nutzt auf OpenTelemetry basierende Instrumentierung, um wirklich ALLE Tracing-Daten zu erfassen. Splunk APM ist die einzige Lösung auf dem Markt, die 100% der Tracing-Daten ganz ohne Stichproben (Sampling) erfasst, analysiert und speichert. Dank Full-Fidelity-Tracing verfügen unsere Kunden über ein bisher unerreichtes Maß an Einblick in ihre Anwendungen, sodass sie JEDES Problem finden und verstehen können (auch solche, an die sie zuvor gar nicht gedacht hatten). Full-Fidelity-Tracing ist die Grundlage der leistungsfähigsten Analysen im APM-Markt.
Die Erfassung mittels Full-Fidelity-Tracing ist eine enorm leistungsstarke Funktion. Durch ihre Ausweitung auf das Front-End mit der Betaversion von Splunk Real User Monitoring (RUM) erreichen SREs, Entwickler und Operations Teams etwas, was noch nie zuvor geboten wurde: die Fähigkeit, jede einzelne Benutzeraktion auf ihrem gesamten Weg von dem Browser-Traces im Front-End bis hin zu den entsprechenden Traces im Back-End zu verfolgen – und zwar ganz ohne Sampling! Diese bahnbrechende Funktionalität gibt euch ein ganz neues Maß an Einblick in die User Experience und ermöglicht es euch, die vom Benutzer erlebten Probleme bzw. Engpässe schneller denn je zu erkennen und zu beheben!
Schnelle Fehlerbehebung und Business Insights
Andere APM-Tools weisen viele Einschränkungen auf, einschließlich der Kardinalität der Daten – der Fähigkeit zum Slicing and Dicing der Daten auf Grundlage verschiedener Attribute (auch als Tags bezeichnet). Bestenfalls können sie einige zehntausend Dimensionen verarbeiten, wobei sie tausende Benutzer in einen Topf werfen, ohne die Möglichkeit, zwischen ihnen zu unterscheiden. Als das die gesamte Kategorie definierende Produkt ist SplunkAPM nicht durch diese Einschränkungen gefesselt und bietet uneingeschränkte Kardinalität, mit Millionen Dimensionen pro Minute, die nie da gewesene Einblicke in das Benutzerverhalten ermöglichen.
Full-Fidelity-Tracing und unbegrenzte Kardinalität (Infinite Cardinality) bilden die Grundlage der Analysefunktionen, auf denen die gerade erst herausgebrachte Tag-Spotlight-Funktionalität beruht. Bevor sie Splunk APM verwendeten, haben viele unserer Kunden Stunden beim Durchforsten von Traces und Logs verbracht, bei dem Versuch, die Kernursache von Latenzen oder Fehlern zu ermitteln. Dank Tag Spotlight werden aus diesen Stunden Minuten, und Benutzern wird eine leistungsstarke Methode an die Hand gegeben, Trends, die zu Latenz oder Fehlern in einem Service beitragen, schnell und mit hohem Detailgrad zu entdecken. Sie verfügen jetzt über eine einheitliche Ansicht, um infrastruktur-, anwendungs- oder unternehmensspezifische Tags in APM darzustellen, um so Spitzen bei Latenz und Fehlern schnell mit bestimmten Tag-Werten zu korrelieren. Beispielsweise könnt ihr problemlos erkennen, dass Kernfehler möglicherweise alle vom gleichen K8s-Knoten stammen oder sich nur auf eine Teilmenge der Mandanten auswirken (siehe Abbildung unten).
Tag Spotlight ist euer One-Stop-Shop für die Analyse aller Tags
Zu diesen aufregenden Neuigkeiten gesellt sich außerdem die Verfügbarkeit der Beta von Business Workflows (dessen allgemeine Verfügbarkeit für in Kürze geplant ist), die es unseren Kunden ermöglicht, den Status ihres Unternehmens zu überwachen und zu visualisieren, Geschäftstrends im zeitlichen Verlauf zu sehen und bei umsatzrelevanten Problemen Warnungen auszugeben. Business Workflows-Daten werden automatisch aus Traces extrahiert, und ihre nahtlose Verknüpfung von Diagrammen, Dashboards und Benachrichtigungen macht es einfacher, den verursachenden Service zu identifizieren und den Zeitaufwand zur Fehlerbehebung zu verkürzen. Unsere einzigartige Streaming-Analyse, Full-Fidelity-Tracing und unbegrenzte Kardinalität geben euch sofortige Rückmeldung, ob die durchgeführte Lösung das Problem auch tatsächlich behoben hat. Der Zeitaufwand für Benutzer bei der Authentifizierung oder beim Checkout-Vorgang sind lediglich zwei Beispiele von geschäftsbezogenen KPIs, die mit Business Workflows nachverfolgt und behoben werden können, wenn ein Problem auftritt.
Business Workflows zum Tracking von Front-End-Check-KPIs
Kontrolle auf Konzernniveau
Usage Management war schon immer ein Teil von Splunk Infrastructure Monitoring (früher unter der Bezeichnung SignalFx Infrastructure Monitoring bekannt), und sehr bald werden wir es auch auf APM ausweiten. Es ist unser Bestreben, unseren Kunden volle Kontrolle über ihre Daten, Zugriff, Nutzung und Kosten zu geben. Als Teil dieses Ziels werden wir zu Beginn jedes Abrechnungszyklus Nutzungsgrafiken zur Verfügung stellen, mit dem sie ihre Kosten besser verstehen und verwalten und Überraschungen durch Überschreitung vermeiden können. Wir unterstützen unsere Kunden außerdem bei einer besseren Zukunftsplanung und einem besseren Verständnis von Nutzungstrends mithilfe eines monatlichen Diagramms des Abrechnungsverlaufs.
Abrechnungsverlauf (Billing History)
Einen Weg ebnen
All diese Innovationen ermöglichen euch, ein tieferes Verständnis eurer Benutzer zu erhalten und den Zeitaufwand für die Behebung von Fehlern zu minimieren. Dadurch habt ihr mehr Zeit, euch auf die Zukunft zu konzentrieren und selbst weitere Innovationen voranzutreiben.
Es ist sehr spannend, so viele Innovationen in so kurzer Zeit verwirklicht zu sehen. Ihr könnt sicher sein, dass ihnen noch viele weitere aufregende Neuerungen folgen werden.
Möchtet ihr mehr erfahren? Dann folgt den unten aufgeführten Links:
- Sessions der Splunk .conf20:
1. Observability Super Session: Observability in the Data Age
2. Get started with Microservices APM in minutes
3. A Sneak Peek Into End-to-End Visibility with Splunk
4. 5 Reasons Why OpenTelemetry is the Future of Observability
5. Microservices, a fairy tale with a “cautiously optimistic” ending
- Splunk APM-Website
- Anmeldung zu unserem Beta-Programm: Observability Suite, Splunk RUM
- Der Beitrag von Splunk zu OpenTelemetry
*Dieser Artikel wurde aus dem Englischen übersetzt und editiert. Den Originalblogpost findet ihr hier: All in on APM.
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Thanks!
Splunk
