Ganz gleich, ob Elastic Observability für Sie noch neu ist oder Sie bereits Logdaten und Systemmetriken in Elasticsearch speichern – APM hilft Ihnen, anhand von korrelierten Traces, Logdaten und Metriken schnell Ursachen von Problemen aufzuspüren und Probleme zu lösen. Durch die umfassende Unterstützung für verbreitete Sprachen, OpenTelemetry und verteiltes Tracing können Sie tiefe Einblicke in Ihre Anwendungen gewinnen. Nutzen Sie Machine Learning, um Infrastruktur- und Anwendungsmetadaten schnell zu korrelieren und so Ausreißer zu erkennen und anomales Verhalten zu identifizieren.
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 über Microservices und monolithische Architekturen hinweg. Untersuchen Sie die einzelnen Tiers vom Client bis zu den Anwendungsdiensten mit angereicherten Metadaten, einschließlich Deployment-Markern, um die Analyse zu beschleunigen und so für weniger Downtime zu sorgen und die Customer Experience zu optimieren. Lassen Sie sich wertvolle Informationen anzeigen, indem Sie jede Transaktion mit Kundenmetriken/‑metadaten taggen, um die Analyse zu vereinfachen. 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.
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.
Vereinfachen Sie die Untersuchung von Microservices und verteilten Architekturen für DevOps- und SRE-Teams. Die automatische Anomalieerkennung mittels Machine Learning, im Zusammenspiel mit Latenz- und Fehlerkorrelationen, macht es einfacher als beim herkömmlichen Monitoring, Probleme aufzuspüren, selbst wenn diese nur hin und wieder 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, und profitieren Sie gleichzeitig von Traces, Logdaten und Metriken für zusätzlichen Kontext. Observability bietet Einblicke in die Anwendungsleistung und Datentransparenz von der Pipeline bis zur Produktion.
Dank Unterstützung für offene Standards, wie OpenTelemetry, W3C Trace Context und Jaeger, können Sie die von OpenTelemetry-Agents erfassten Telemetriedaten von Anwendungen direkt ingestieren. 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“ genannt wird.