Erhalten Sie umfassende Einblicke in Ihre Cloud-nativen und verteilten Anwendungen – von Microservices bis hin zu serverlosen Architekturen – und identifizieren Sie die Ursachen von Problemen, um sie schnell zu lösen. Führen Sie APM nahtlos ein, um Anomalien automatisch zu identifizieren, Serviceabhängigkeiten zuzuordnen und Untersuchungen von Ausreißern und ungewöhnlichem Verhalten zu vereinfachen. Optimieren Sie den Anwendungscode durch die umfassende Unterstützung für verbreitete Sprachen, OpenTelemetry und verteiltes Tracing.
Beginnen Sie, APM-Traces Ihrer Anwendungen mit Elastic Cloud zu streamen, aufzurufen und zu analysieren – die Einrichtung ist eine Sache von wenigen Minuten.
Erste Schritte
Lesen Sie, warum Elastic im „Gartner Magic Quadrant for Application Performance Monitoring“ 2021 als „Visionary“ aufgeführt wird.
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Erfassen und analysieren Sie verteilte Transaktionen, die sich über Microservices, serverlose und monolithische Architekturen erstrecken, einschließlich Unterstützung für AWS Lambda, automatische Instrumentierung und gängige Sprachen wie Java, .NET, PHP, Python, Go und viele mehr. Untersuchen Sie jede Tier vom Client bis zur Anwendung und den Cloud-Services mit angereicherten Transaktionsmetadaten und Tagging für eine schnellere Analyse. Minimieren Sie Betriebsausfallzeiten und optimieren Sie die Customer Experience durch Kommentierung von Transaktionen mit Kundendaten und Deployment-Markierungen.
Die skalierbare und flexible Architektur ermöglicht das zuverlässige und komplette Erfassen, Speichern, Analysieren und Durchsuchen von Transaktionsproben mit allem, was dazugehört, um das Sampling bedarfsgerecht und flexibel auszuweiten oder zurückzufahren. Erhalten Sie mit tail-basiertem Sampling von Transaktionen passgenaue Steuerungsmöglichkeiten der Sampling-Bedingungen, um optimale Transparenz zu gewinnen.
Die automatisch erstellte und kuratierte grafische Darstellung aller Abhängigkeiten, einschließlich Cloud, Messaging, Datenspeichern und Drittanbieterdiensten, sowie ihrer Performance-Daten erleichtert es Ihnen, Performance-Problemen auf den Grund zu gehen. Arbeiten Sie sich zu Anomalien, Transaktionsdetails und Metriken vor, um sie genauer analysieren zu können.
Die automatische Anomalieerkennung mittels Machine Learning macht es im Zusammenspiel mit Latenz- und Fehlerkorrelationen einfacher als beim herkömmlichen Monitoring, Probleme aufzuspüren, und zwar auch solche, die nur sporadisch auftreten.
Die kontinuierliche Transparenz bei neuen oder „Blue/Green“-Deployments ermöglicht eine einfache Ermittlung und Quantifizierung von Veränderungen der Anwendungs-Performance. Ermitteln Sie die Ursache von Problemen und grenzen Sie sie auf eine bestimmte Release- oder Versionsnummer oder auf einzelne Knoten ein, wobei Traces, Logs und Metriken Sie mit zusätzlichem Kontext unterstützen. Erhalten Sie Einblicke in problemanfällige Jobs, langsame Builds und unzuverlässige Tests mit den von Elastic bereitgestellten, auf offenen Standards basierenden OpenTelemetry-Plugins für Jenkins, Maven und Ansible.
Zur Unterstützung für Open Standards gehören die native Unterstützung für das OpenTelemetry-Protokoll, W3C-Trace-Kontext und Jaeger. Die Unterstützung für OpenTelemetry und auf offenen Standards basierende Datenquellen machen Ihre Observability-Investitionen dank maximaler Flexibilität und geringeren Kosten für künftige Integrationsinitiativen zukunftssicher.
Finden Sie heraus, warum Elastic Observability im „Gartner® Magic Quadrant™ für APM and Observability“ 2022 als „Visionary“ bezeichnet wird.