Application Performance Monitoring (APM)
パイプラインから運用までソフトウェア開発のライフサイクルを高速化
マイクロサービスからサーバーレスアーキテクチャーにいたるまで、クラウドネイティブアプリケーションや分散アプリケーションをさらに可視化し、問題の根本原因をすばやく特定して解決しましょう。APMをシームレスに導入して、異常の特定や、サービスの依存関係のマッピング、外れ値や異常値の調査の簡易化を自動で実施できます。人気のプログラミング言語や、OpenTelemetry、分散トレーシングを強力にサポートするElasticで、アプリケーションのコードを最適化しましょう。
エンドツーエンドの分散トレーシングで、コードの質を向上させる
マイクロサービス、サーバーレス、モノリスのアーキテクチャーを横断する、分散されたトランザクションを捉えて分析しましょう。AWS Lambdaや自動インストルメンテーションに対応しているほか、Java、.NET、PHP、Python、Goなどの人気言語にも対応しています。エンリッチされたトランザクションのメタデータと、分析を高速化するタグ付けを活用して、クライアントから、アプリケーション、クラウドサービスまでのすべてのティアを調査できます。顧客データやデプロイマーカーなどの注釈をトランザクションに追加することで、ダウンタイムを最小化し、顧客エクスペリエンスを最適化できます。
問題を見逃さないスマートなサンプリング
スケーラブルかつフレキシブルなアーキテクチャーだから、完全な忠実度も難なく扱うことが可能です。トランザクションのサンプルを100%捉え、補足的な情報を追加して格納、分析、検索することはもちろん、必要に応じてサンプリングのスケールアップやスケールダウンを実施できます。トランザクションの可視性を最適化するtailベースのサンプリングの条件をきめ細かくコントロールできます。
依存性マッピングでアプリの問題をすばやく特定
クラウドやメッセージング、データストア、サードパーティのサービスやそのパフォーマンスをはじめ、すべての依存性が自動的にキュレーションされたわかりやすい可視化情報から、パフォーマンスデータを特定しましょう。異常やトランザクションの情報、メトリックを詳しく掘り下げて、より深い分析を実施できます。
機械学習とAIOpsで根本原因の分析を高速化
Elasticオブザーバビリティは、機械学習を使った自動の異常検知のほか、レイテンシーと、エラー、失敗の相関付けを実行します。したがって、不規則な間隔で生じる特定しづらい問題も、従来の監視テクノロジーに比べて簡単に発見できます。
CI/CDパイプラインを可視化して確信をもってデプロイ
新規のデプロイ、あるいは“ブルーグリーン”のデプロイ期間に継続的な可視性を構築し、アプリパフォーマンスの変化を特定し、定量化します。豊かなコンテクストを伴うトレースやログ、メトリックにアクセスして、問題の根本原因を特定したり、リリースやバージョン、あるいは問題が生じているノードを絞り込んだりしてみましょう。Elasticが開発に貢献したJenkins、Maven、Ansible向けのオープンスタンダードベースのOpenTelemetryプラグインを使用することで、エラーが発生しやすいジョブ、低速なビルド、結果が安定しないテストに関するインサイトを取得できます。
開発者フレンドリー&オープンスタンダードをサポート
OpenTelemetry Protocol、W3C Trace Context、Jaegerのネイティブサポートを含む、各種のオープンスタンダードに対応しています。OpenTelemetry、およびオープンスタンダードのデータを活用することにより、組織は最高水準の柔軟性を享受できるほか、将来的な統合作業のコストが抑制され、オブザーバビリティへの投資が長期的に保証されます。