アプリケーション可観測性
クラス最高水準のアプリケーションパフォーマンス監視（APM）を活用して最適なサービスパフォーマンスとSLOを確保し、迅速なイノベーションと共同作業の効率化を図ることで、コストを削減しながら業績を最大限に高めましょう。
アプリケーション問題の回避、最適化、解決
クラウドネイティブのワークロードやマイクロサービスの可観測性を自動化
以下によって、SLOを広範囲で達成し、ダウンタイムを防ぎ、MTTRを削減します。
- 継続的なトポロジーの検出
- 広範囲なサーバーレス機能、クラウドネイティブコンテナサービス、K8sワークロードの応答時間とエラー率のベースライニング
- アプリケーションの健全性、可用性、セキュリティ脆弱性を、OpenTelemetryのサポートで監視
チームの共同作業の向上と意思決定会議の廃止
以下のような機能でアプリケーションに関するリアルタイムのインサイトとエンドツーエンドのパフォーマンス分析を活用し、サイロを解消しましょう。
- AIを活用した、根本原因と影響の分析
- バージョンと導入の分析
- 対話型の探索的分析
データベースがアプリケーションパフォーマンスにもたらす影響について理解する
データベースの問題点を迅速に特定して解決：
- 各データベースインスタンスの健全性指標
- SQLステートメントパフォーマンスの可視化
- データベース依存関係のマッピングのためのエンドツーエンドサービス
開発者の生産性の向上
シームレスなシグナル統合で、問題の原因を特定
統合されたデータセット全体でコンテキストに応じた詳細を理解：
- エンタープライズ規模のエンドツーエンドのトレース
- パワフルな応答時間とエラー分析
- トレースのコンテキストでのログ
- Grailを活用したOpenTelemetry分析
コードレベルのプロファイリングで、アプリケーションの効率性を最適化
以下によって、エンドユーザーのレイテンシ、同期、ロックの問題を削減します。
- スレッド分析による継続的なプロダクションプロファイリング
- I/Oボトルネックをメソッド名まで可視化
- コードレベルのCPUを単一メソッドまでプロファイリング
- メモリリークの修正とコードの高速化のための、メモリとアロケーションの分析
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