Application Performance Monitoring (APM)
파이프라인부터 프로덕션까지 소프트웨어 개발 수명 주기 가속화
마이크로서비스부터 대규모 언어 모델 (LLM)에 이르기까지 클라우드 네이티브, 생성형 AI 및 분산 애플리케이션에 대한 심층적인 가시성을 확보하고 문제의 근본 원인을 신속하게 파악하고 해결하세요. APM을 원활하게 채택하여 이상 징후를 자동으로 식별하고 서비스 종속성을 매핑하며 이상 징후 및 비정상 동작에 대한 조사를 단순화하세요. OpenTelemetry를 통해 널리 사용되는 언어에 대한 광범위한 지원으로 애플리케이션 코드를 최적화하세요.
엔드 투 엔드 분산 추적을 통해 코드 품질 향상
AWS Lambda 및 OpenAI 지원을 포함하여 마이크로서비스, 서버리스 구성 요소 및 LLM에 걸쳐 분산된 트랜잭션을 캡처하고 분석하고 Java, .NET, PHP, Python, Go 등과 같은 널리 사용되는 언어에 대한 자동 계측을 수행합니다. 더 신속한 분석을 위해 강화된 트랜잭션 메타데이터 및 태그 지정을 통해 클라이언트에서 애플리케이션, 클라우드 및 LLM 서비스에 이르는 각 계층을 조사합니다. 고객 데이터 및 배포 마커를 사용하여 트랜잭션에 주석을 달아 가동 중단 시간을 최소화하고 고객 환경을 최적화하세요.
문제를 놓치지 않는 더 스마트한 샘플링
확장 가능하고 유연한 아키텍처는 필요에 따라 샘플링을 확대 또는 축소할 수 있도록 다이얼을 추가하여 완전한 충실도, 100% 트랜잭션 샘플 캡처, 저장 공간, 분석 및 검색을 지원합니다. 추적 기반 샘플링 을 통해 샘플링 조건을 세부적으로 제어하여 최적의 가시성을 확보하세요.
종속성 매핑을 통해 애플리케이션 문제를 신속하게 파악
클라우드, 메시징, 데이터 저장소, LLM, 서드파티 서비스 및 그 성능 데이터를 포함한 모든 종속성에 대한 자동화되고 큐레이팅된 시각적 표현을 통해 성능 문제를 파악하세요. 더 심층적인 분석을 위해 이상 징후, 트랜잭션 세부 정보 및 메트릭을 드릴다운하세요.
머신 러닝 및 AIOps를 통한 근본 원인 분석 가속화
지연 시간, 오류 및 장애 상관 관계와 함께 머신 러닝을 이용하는 자동 이상 징후 탐색을 통해 (간헐적 문제를 명확히 정의하기 어려워하는 사용자들조차도!) 기존 모니터링 기법에 비해 쉽게 문제를 찾을 수 있습니다.
CI/CD 파이프라인 가시성을 통해 안심하고 배포
신규 배포 또는 '블루-그린 방식의' 배포 중에도 지속적인 가시성을 통해 애플리케이션 성능 변화를 식별하고 정량화하세요. 상황별 추적, 로그 및 메트릭에 대한 액세스와 함께 릴리스, 버전 또는 문제가 있는 노드로 좁혀 문제의 근본 원인을 찾으세요. Elastic이 기여한 Jenkins, Maven 및 Ansible용 개방형 표준 기반 OpenTelemetry 플러그인을 통해 오류가 발생하기 쉬운 작업, 느린 구축 및 취약한 테스트에 대한 인사이트를 얻으세요.
개발자 친화적인 개방형 표준 지원
Java, .NET, Python, Node.js 및 PHP 애플리케이션의 자동 계측은 Elastic Distributions of OpenTelemetry(EDOT)에 포함된 언어 SDK를 통해 활성화됩니다. 개방형 표준에 대한 지원에는 W3C 추적 컨텍스트 및 Jaeger뿐만 아니라 EDOT를 통한 OpenAI (Java, Python 및 Node.js용)의 자동 계측이 추가로 포함됩니다. LangTrace, OpenLIT, 및 OpenLLMetry와 같은 타사 라이브러리도 LLM 추적을 위해 OpenTelemetry와 함께 사용할 수 있습니다. OpenTelemetry 및 개방형 표준 데이터 소스는 최대한의 유연성을 제공하고 향후 통합 작업의 비용을 절감하여 통합 가시성 투자의 미래를 대비합니다.
애플리케이션 성능 모니터링(APM)은 앱을 관찰하는 한 가지 방법일 뿐입니다
단일 솔루션 내에서 인프라, 로그 및 사용자를 모두 모니터링하세요.
