आवेदन प्रदर्शन प्रबंधन: Difference between revisions
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[[प्रदर्शन मेट्रिक्स]] के दो सेटों की बारीकी से निगरानी की जाती है। प्रदर्शन मेट्रिक्स का पहला सेट आवेदन के अंतिम उपयोगकर्ताओं द्वारा अनुभव किए गए प्रदर्शन को परिभाषित करता है। प्रदर्शन का एक उदाहरण पीक लोड के तहत औसत प्रतिक्रिया समय है। सेट के घटकों में लोड और प्रतिक्रिया समय सम्मिलित हैं: | [[प्रदर्शन मेट्रिक्स]] के दो सेटों की बारीकी से निगरानी की जाती है। प्रदर्शन मेट्रिक्स का पहला सेट आवेदन के अंतिम उपयोगकर्ताओं द्वारा अनुभव किए गए प्रदर्शन को परिभाषित करता है। प्रदर्शन का एक उदाहरण पीक लोड के तहत औसत प्रतिक्रिया समय है। सेट के घटकों में लोड और प्रतिक्रिया समय सम्मिलित हैं: | ||
: * लोड आवेदन द्वारा संसाधित लेनदेन की मात्रा है, | : * लोड आवेदन द्वारा संसाधित लेनदेन की मात्रा है, जैसे, प्रति सेकंड लेनदेन, प्रति सेकंड अनुरोध, प्रति सेकंड पृष्ठ। कंप्यूटर-आधारित मांगों (जैसे खोज, गणना, प्रसारण) द्वारा लोड किए बिना, अधिकांश एप्लिकेशन काफी तेजी से हैं, यही वजह है कि प्रोग्रामर विकास के दौरान प्रदर्शन की समस्याओं को नहीं पकड़ सकते हैं। | ||
:* इस तरह के लोड पर उपयोगकर्ता के कार्यों का जवाब देने के लिए एक आवेदन के लिए प्रतिक्रिया समय की आवश्यकता होती है। [2] | :* इस तरह के लोड पर उपयोगकर्ता के कार्यों का जवाब देने के लिए एक आवेदन के लिए प्रतिक्रिया समय की आवश्यकता होती है। [2] | ||
प्रदर्शन मेट्रिक्स का दूसरा सेट लोड के लिए आवेदन द्वारा उपयोग किए जाने वाले [[संसाधन (कंप्यूटर विज्ञान)]] को मापता है, यह दर्शाता है कि लोड का समर्थन करने के लिए पर्याप्त क्षमता है या नहीं, साथ ही साथ एक प्रदर्शन अड़चन के संभावित स्थान भी हैं। इन मात्राओं का मापन आवेदन के लिए एक अनुभवजन्य प्रदर्शन आधार रेखा स्थापित करता है। आधार रेखा का उपयोग प्रदर्शन में परिवर्तन का पता लगाने के लिए किया जा सकता है। प्रदर्शन में परिवर्तन बाहरी घटनाओं के साथ सहसंबद्ध हो सकते हैं और बाद में आवेदन प्रदर्शन में भविष्य के परिवर्तनों की भविष्यवाणी करने के लिए उपयोग | प्रदर्शन मेट्रिक्स का दूसरा सेट लोड के लिए आवेदन द्वारा उपयोग किए जाने वाले [[संसाधन (कंप्यूटर विज्ञान)]] को मापता है, यह दर्शाता है कि लोड का समर्थन करने के लिए पर्याप्त क्षमता है या नहीं, साथ ही साथ एक प्रदर्शन अड़चन के संभावित स्थान भी हैं। इन मात्राओं का मापन आवेदन के लिए एक अनुभवजन्य प्रदर्शन आधार रेखा स्थापित करता है। आधार रेखा का उपयोग प्रदर्शन में परिवर्तन का पता लगाने के लिए किया जा सकता है। प्रदर्शन में परिवर्तन बाहरी घटनाओं के साथ सहसंबद्ध हो सकते हैं और बाद में आवेदन प्रदर्शन में भविष्य के परिवर्तनों की भविष्यवाणी करने के लिए उपयोग किया जा सकता है।<ref>{{cite web|url=http://www.apmdigest.com/apm-and-mom-symbiotic-solution-sets|title=एपीएम और एमओएम - सहजीवी समाधान सेट|date=11 May 2012|publisher=APM Digest|last = Dragich|first = Larry }}</ref> एपीएम का उपयोग वेब अनुप्रयोगों के लिए आम है, जो अधिक विस्तृत निगरानी तकनीकों के लिए स्वयं को सर्वश्रेष्ठ प्रदान करता है।<ref>{{cite web|url=http://nexus.realtimepublishers.com/content/?tip=what-you-should-know-about-application-performance-management-part-1 |title=आपको एपीएम के बारे में क्या पता होना चाहिए - भाग 1|year=2013 |publisher=Realtime NEXUS |url-status=dead |archive-url=https://web.archive.org/web/20131214140935/http://nexus.realtimepublishers.com/content/?tip=what-you-should-know-about-application-performance-management-part-1 |archive-date=2013-12-14 }}</ref>एक उपयोगकर्ता के लिए प्रतिक्रिया समय को मापने के अलावा, एक वेब एप्लिकेशन के घटकों के लिए प्रतिक्रिया समय में देरी के कारणों की मदद करने के लिए भी निगरानी की जा सकती है। ऐसे[[HTTP| एचटीटीपी]] उपकरण भी मौजूद हैं जो आवेदन के वेब सर्वर स्तर पर लेन-देन-विशिष्ट [[राउंड-ट्रिप विलंब समय]] को डिकोड कर सकते हैं। | ||
अपने एपीएम वैचारिक ढांचे में, [[गार्टनर]] रिसर्च ने एपीएम के पांच आयामों का वर्णन किया है:<ref>{{cite web|url=http://www.gartner.com/DisplayDocument?id=1436734&ref=g_sitelink|archive-url=https://web.archive.org/web/20110711073358/http://www.gartner.com/DisplayDocument?id=1436734&ref=g_sitelink|url-status=dead|archive-date=July 11, 2011|title=एपीएम के पांच कार्यात्मक आयामों को अलग रखें|date=16 September 2010|publisher=Gartner Research (ID Number=G00206101)}}</ref><ref>{{cite web|url=http://www.apmdigest.com/gartner-analytics-vs-application-performance-management-1|title=विश्लेषिकी बनाम एपीएम|date=28 January 2013 |publisher=APM Digest}}</ref><ref>{{cite web|title=सीए, एचपी और ओरेकल के एप्लीकेशन परफॉर्मेंस मैनेजमेंट सूट की तुलना|url=http://www.oracle.com/us/products/enterprise-manager/crimson-apm-comp-400465.pdf|publisher=Crimson consulting group|access-date=22 March 2013}}</ref><ref>{{cite web|title=अनुप्रयोग प्रदर्शन निगरानी के लिए मैजिक क्वाड्रंट|url=https://www.gartner.com/doc/2639025/magic-quadrant-application-performance-monitoring|publisher=Gartner|access-date=18 December 2013}}</ref> | अपने एपीएम वैचारिक ढांचे में, [[गार्टनर]] रिसर्च ने एपीएम के पांच आयामों का वर्णन किया है:<ref>{{cite web|url=http://www.gartner.com/DisplayDocument?id=1436734&ref=g_sitelink|archive-url=https://web.archive.org/web/20110711073358/http://www.gartner.com/DisplayDocument?id=1436734&ref=g_sitelink|url-status=dead|archive-date=July 11, 2011|title=एपीएम के पांच कार्यात्मक आयामों को अलग रखें|date=16 September 2010|publisher=Gartner Research (ID Number=G00206101)}}</ref><ref>{{cite web|url=http://www.apmdigest.com/gartner-analytics-vs-application-performance-management-1|title=विश्लेषिकी बनाम एपीएम|date=28 January 2013 |publisher=APM Digest}}</ref><ref>{{cite web|title=सीए, एचपी और ओरेकल के एप्लीकेशन परफॉर्मेंस मैनेजमेंट सूट की तुलना|url=http://www.oracle.com/us/products/enterprise-manager/crimson-apm-comp-400465.pdf|publisher=Crimson consulting group|access-date=22 March 2013}}</ref><ref>{{cite web|title=अनुप्रयोग प्रदर्शन निगरानी के लिए मैजिक क्वाड्रंट|url=https://www.gartner.com/doc/2639025/magic-quadrant-application-performance-monitoring|publisher=Gartner|access-date=18 December 2013}}</ref> | ||
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2016 में, गार्टनर रिसर्च ने अपनी परिभाषा को तीन मुख्य कार्यात्मक आयामों में अद्यतन किया है:<ref>{{cite web|url=https://www.gartner.com/doc/3551918|title=मैजिक क्वाड्रंट फॉर एप्लिकेशन परफॉरमेंस मॉनिटरिंग सूट, 2016|date=21 December 2016|publisher=Gartner Research (ID Number=G00298377)}}</ref> | 2016 में, गार्टनर रिसर्च ने अपनी परिभाषा को तीन मुख्य कार्यात्मक आयामों में अद्यतन किया है:<ref>{{cite web|url=https://www.gartner.com/doc/3551918|title=मैजिक क्वाड्रंट फॉर एप्लिकेशन परफॉरमेंस मॉनिटरिंग सूट, 2016|date=21 December 2016|publisher=Gartner Research (ID Number=G00298377)}}</ref> | ||
* अंतिम-उपयोगकर्ता अनुभव निगरानी (ईयूईएम) को [[डिजिटल अनुभव निगरानी]] (डीईएम) में विकसित किया गया है; | * अंतिम-उपयोगकर्ता अनुभव निगरानी (ईयूईएम) को [[डिजिटल अनुभव निगरानी]] (डीईएम) में विकसित किया गया है; | ||
* एक नया आयाम, एप्लीकेशन डिस्कवरी, ट्रेसिंग, और डायग्नोस्टिक्स (एडीटीडी), तीन पूर्व अलग-अलग आयामों (एप्लिकेशन टोपोलॉजी [रनटाइम आर्किटेक्चर] खोज और विज़ुअलाइज़ेशन | * एक नया आयाम, एप्लीकेशन डिस्कवरी, ट्रेसिंग, और डायग्नोस्टिक्स (एडीटीडी), तीन पूर्व अलग-अलग आयामों (एप्लिकेशन टोपोलॉजी [रनटाइम आर्किटेक्चर] खोज और विज़ुअलाइज़ेशन, उपयोगकर्ता-परिभाषित लेनदेन प्रोफाइलिंग, और एप्लिकेशन घटक डीप-डाइव) को जोड़ता है, क्योंकि तीनों मुख्य रूप से हैं। समस्या के उपचार पर ध्यान केंद्रित किया जाता है और आपस में जुड़े होते हैं; | ||
* आवेदन एनालिटिक्स (एए)। | * आवेदन एनालिटिक्स (एए)। | ||
== वर्तमान मुद्दे == | == वर्तमान मुद्दे == | ||
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आवेदनों को स्वयं प्रबंधन करना मुश्किल हो रहा है क्योंकि वे अत्यधिक वितरित, बहु-स्तरीय, बहु-तत्व निर्माण की ओर बढ़ते हैं जो कई मामलों में .नेट या जावा जैसे आवेदन विकास ढांचे पर निर्भर करते हैं।<ref>{{cite web |url=http://www.realtimepublishers.com/book?id=168 |title=अनुप्रयोग प्रदर्शन निगरानी के पांच आवश्यक तत्व|year=2010 |publisher=Realtime NEXUS }}</ref> एपीएम अवधारणात्मक रूपरेखा को पांच-आयामी एपीएम मॉडल की त्वरित कार्यान्वयन और समग्र समझ के लिए पहले किस पर ध्यान केंद्रित करने के लिए एक दृष्टिकोण को प्राथमिकता देने में मदद करने के लिए डिज़ाइन किया गया था। फ्रेमवर्क स्लाइड प्रत्येक आयाम के लिए फोकस के तीन क्षेत्रों को रेखांकित करता है और उनके संभावित लाभों का वर्णन करता है। इन क्षेत्रों को नीचे "प्राथमिक" के रूप में संदर्भित किया गया है, कम प्राथमिकता वाले आयामों के साथ "माध्यमिक" के रूप में संदर्भित किया गया है।<ref>{{cite web |url=http://www.apmdigest.com/prioritizing-gartners-apm-model |title=गार्टनर एपीएम मॉडल को प्राथमिकता देना: एपीएम वैचारिक ढांचा|date=15 March 2012 |publisher=APM Digest }}</ref> | आवेदनों को स्वयं प्रबंधन करना मुश्किल हो रहा है क्योंकि वे अत्यधिक वितरित, बहु-स्तरीय, बहु-तत्व निर्माण की ओर बढ़ते हैं जो कई मामलों में .नेट या जावा जैसे आवेदन विकास ढांचे पर निर्भर करते हैं।<ref>{{cite web |url=http://www.realtimepublishers.com/book?id=168 |title=अनुप्रयोग प्रदर्शन निगरानी के पांच आवश्यक तत्व|year=2010 |publisher=Realtime NEXUS }}</ref> एपीएम अवधारणात्मक रूपरेखा को पांच-आयामी एपीएम मॉडल की त्वरित कार्यान्वयन और समग्र समझ के लिए पहले किस पर ध्यान केंद्रित करने के लिए एक दृष्टिकोण को प्राथमिकता देने में मदद करने के लिए डिज़ाइन किया गया था। फ्रेमवर्क स्लाइड प्रत्येक आयाम के लिए फोकस के तीन क्षेत्रों को रेखांकित करता है और उनके संभावित लाभों का वर्णन करता है। इन क्षेत्रों को नीचे "प्राथमिक" के रूप में संदर्भित किया गया है, कम प्राथमिकता वाले आयामों के साथ "माध्यमिक" के रूप में संदर्भित किया गया है।<ref>{{cite web |url=http://www.apmdigest.com/prioritizing-gartners-apm-model |title=गार्टनर एपीएम मॉडल को प्राथमिकता देना: एपीएम वैचारिक ढांचा|date=15 March 2012 |publisher=APM Digest }}</ref> | ||
=== अंतिम उपयोगकर्ता अनुभव (प्राथमिक) === | === अंतिम उपयोगकर्ता अनुभव (प्राथमिक) === | ||
उपयोगकर्ता | उपयोगकर्ता अनुरोध से डेटा और फिर से वापस ट्रैफ़िक के पारगमन को मापना अंतिम-उपयोगकर्ता अनुभव (ईयूई) को कैप्चर करने का हिस्सा है।<ref>{{cite web |url= http://searchnetworking.techtarget.com/tip/Application-performance-monitoring-tools-Three-vendor-strategies |title= अनुप्रयोग प्रदर्शन निगरानी उपकरण: तीन विक्रेता रणनीतियाँ|date=25 March 2013 |publisher=SearchNetworking }}</ref> इस माप के परिणाम को वास्तविक समय के आवेदन मॉनिटरिंग (उर्फ टॉप-डाउन मॉनिटरिंग) के रूप में संदर्भित किया जाता है, जिसमें दो घटक, निष्क्रिय और सक्रिय होते हैं। निष्क्रिय निगरानी आमतौर पर नेटवर्क पोर्ट मिररिंग का उपयोग करके लागू एक एजेंटलेस उपकरण है। विचार करने के लिए एक प्रमुख विशेषता बहु-घटक विश्लेषण (जैसे, डेटाबेस, क्लाइंट/ब्राउज़र) का समर्थन करने की क्षमता है। दूसरी ओर, सक्रिय निगरानी में सिंथेटिक जांच और वेब रोबोट सम्मिलित हैं जो सिस्टम उपलब्धता और व्यापार लेनदेन की रिपोर्ट करने के लिए पूर्वनिर्धारित हैं। सक्रिय निगरानी निष्क्रिय निगरानी के लिए एक अच्छा पूरक है; एक साथ, ये दो घटक लेनदेन की मात्रा कम होने पर ऑफ-पीक घंटों के दौरान आवेदन स्वास्थ्य में दृश्यता प्रदान करने में मदद करते हैं.[[Image:APM Conceptual Framework.jpg|500px|thumb|यह स्लाइड प्रत्येक आयाम के लिए फोकस के तीन क्षेत्रों को रेखांकित करती है और उनके संभावित लाभों का वर्णन करती है।]]उपयोगकर्ता अनुभव प्रबंधन (यूईएम) एक उपश्रेणी है जो उपयोगकर्ता के व्यवहार संबंधी संदर्भ की निगरानी के लिए ईयूई आयाम से उभरा है। यूईएम, जैसा कि आज अभ्यास किया जाता है, विलंबता और विसंगतियों को पकड़ने के लिए उपलब्धता से परे जाता है क्योंकि मानव आवेदनों और अन्य सेवाओं के साथ बातचीत करता है।<ref>{{cite web |url=http://apmdigest.com/insight-from-the-user-experience-management-panel-in-boston |title=बोस्टन में उपयोगकर्ता अनुभव प्रबंधन पैनल से अंतर्दृष्टि|date=23 March 2012 |publisher=APM Digest}}</ref> यूईएम आमतौर पर एजेंट-आधारित होता है और इसमें एंड-यूज़र डिवाइस की निगरानी के लिए जावास्क्रिप्ट इंजेक्शन सम्मिलित हो सकता है। यूईएम को वास्तविक समय के आवेदन की निगरानी का एक और पहलू माना जाता है | ||
=== रनटाइम आवेदन आर्किटेक्चर (द्वितीयक) === | === रनटाइम आवेदन आर्किटेक्चर (द्वितीयक) === | ||
अनुप्रयोग खोज और निर्भरता मानचित्रण (एडीडीएम) प्रसाद अंतर्निहित बुनियादी ढांचे के घटकों के लिए लेनदेन और अनुप्रयोगों की मैपिंग की प्रक्रिया को स्वचालित करने के लिए मौजूद हैं।<ref>{{cite web |url= http://www.businesswire.com/news/home/20110519005682/en/Research-Markets-Radar-Application-Discovery-Dependency-Mapping |title= अनुसंधान और बाजार: अनुप्रयोग खोज और निर्भरता मानचित्रण के लिए रडार (एडीडीएम)|date=19 May 2011 |publisher=Business Wire }}</ref> रनटाइम आवेदन आर्किटेक्चर को लागू करने की तैयारी करते समय, यह सुनिश्चित करना आवश्यक है कि पर्यावरण (उर्फ, बॉटम-अप मॉनिटरिंग) के भीतर सभी नोड्स और सर्वर के लिए अप/डाउन मॉनिटरिंग है। यह घटना सहसंबंध के लिए नींव रखने में मदद करता है और एक सामान्य समझ के लिए आधार प्रदान करता है कि नेटवर्क टोपोलॉजी एप्लिकेशन आर्किटेक्चर के साथ कैसे बातचीत करते हैं। | |||
=== व्यापार लेनदेन (प्राथमिक) === | === व्यापार लेनदेन (प्राथमिक) === | ||
उपयोगकर्ता-परिभाषित लेन-देन या यूआरएल पृष्ठ परिभाषाओं पर ध्यान केंद्रित करें जिनका व्यवसाय समुदाय के लिए कुछ अर्थ है। उदाहरण के लिए, यदि किसी दिए गए आवेदन के लिए 200 से 300 अद्वितीय पृष्ठ परिभाषाएँ हैं, तो उन्हें 8-12 उच्च-स्तरीय श्रेणियों में समूहित करें। यह सार्थक एसएलए रिपोर्ट की अनुमति देता है, और व्यावसायिक दृष्टिकोण से आवेदन प्रदर्शन पर रुझान वाली जानकारी प्रदान करता है: व्यापक श्रेणियों के साथ प्रारंभ करें और समय के साथ उन्हें परिष्कृत करें। गहन समझ के लिए, व्यवसाय लेनदेन प्रबंधन देखें। | उपयोगकर्ता-परिभाषित लेन-देन या यूआरएल पृष्ठ परिभाषाओं पर ध्यान केंद्रित करें जिनका व्यवसाय समुदाय के लिए कुछ अर्थ है। उदाहरण के लिए, यदि किसी दिए गए आवेदन के लिए 200 से 300 अद्वितीय पृष्ठ परिभाषाएँ हैं, तो उन्हें 8-12 उच्च-स्तरीय श्रेणियों में समूहित करें। यह सार्थक एसएलए रिपोर्ट की अनुमति देता है, और व्यावसायिक दृष्टिकोण से आवेदन प्रदर्शन पर रुझान वाली जानकारी प्रदान करता है: व्यापक श्रेणियों के साथ प्रारंभ करें और समय के साथ उन्हें परिष्कृत करें। गहन समझ के लिए, व्यवसाय लेनदेन प्रबंधन देखें। | ||
=== डीप डाइव कंपोनेंट मॉनिटरिंग (सेकेंडरी) === | === डीप डाइव कंपोनेंट मॉनिटरिंग (सेकेंडरी) === | ||
डीप डाइव कंपोनेंट मॉनिटरिंग (डीडीसीएम) के लिए एक एजेंट इंस्टॉलेशन की आवश्यकता होती है और आमतौर पर मिडलवेयर पर लक्षित किया जाता है, जो वेब, एप्लिकेशन और मैसेजिंग सर्वर पर ध्यान केंद्रित करता है। यह जे2ईई और .नेट स्टैक का वास्तविक समय दृश्य प्रदान करना चाहिए, उन्हें उपयोगकर्ता | डीप डाइव कंपोनेंट मॉनिटरिंग (डीडीसीएम) के लिए एक एजेंट इंस्टॉलेशन की आवश्यकता होती है और आमतौर पर मिडलवेयर पर लक्षित किया जाता है, जो वेब, एप्लिकेशन और मैसेजिंग सर्वर पर ध्यान केंद्रित करता है। यह जे2ईई और .नेट स्टैक का वास्तविक समय दृश्य प्रदान करना चाहिए, उन्हें उपयोगकर्ता-परिभाषित व्यापार लेनदेन पर वापस बांधना चाहिए। एक मजबूत मॉनिटर कोड निष्पादन (जैसे, वसंत और स्ट्रट्स) से प्रदान किए गए यूआरएल और अंत में उपयोगकर्ता के अनुरोध के लिए एक स्पष्ट पथ दिखाता है। चूंकि डीडीसीएम एपीएम मॉडल में दूसरे आयाम से निकटता से संबंधित है, इसलिए इस क्षेत्र के अधिकांश उत्पाद अपनी खोज के हिस्से के रूप में एप्लिकेशन डिस्कवरी निर्भरता मानचित्रण (एडीडीएम) भी प्रदान करते हैं। | ||
=== एनालिटिक्स/रिपोर्टिंग (प्राथमिक) === | === एनालिटिक्स/रिपोर्टिंग (प्राथमिक) === | ||
प्रत्येक आवेदन के लिए एकत्र करने और रिपोर्ट करने के लिए मेट्रिक्स के एक सामान्य सेट पर पहुंचना महत्वपूर्ण है, फिर आवेदन प्रदर्शन डेटा को कैसे प्रस्तुत करने के तरीके पर एक सामान्य दृश्य पर मानकीकृत करें। एपीएम मॉडल में अन्य टूल सेट से अपरिष्कृत डेटा एकत्र करना आवेदन रिपोर्टिंग में लचीलापन प्रदान करता है। यह विभिन्न प्रकार के प्रदर्शन प्रश्नों के उत्तर देने की अनुमति देता है, क्योंकि वे उत्पन्न होते हैं, विभिन्न प्लेटफार्मों के बावजूद प्रत्येक आवेदन चालू हो सकता है। बहुत अधिक जानकारी भारी है। इसलिए रिपोर्ट को सरल रखना महत्वपूर्ण है अन्यथा उनका उपयोग नहीं किया जाएगा।<ref>{{cite web |url=https://www.forbes.com/sites/mckinsey/2012/12/03/big-data-advanced-analytics-success-stories-from-the-front-lines/ |title=बिग डेटा एंड एडवांस्ड एनालिटिक्स: सक्सेस स्टोरीज़ फ्रॉम द फ्रंट लाइन्स|date=3 December 2012 |work=Forbes }}</ref> | प्रत्येक आवेदन के लिए एकत्र करने और रिपोर्ट करने के लिए मेट्रिक्स के एक सामान्य सेट पर पहुंचना महत्वपूर्ण है, फिर आवेदन प्रदर्शन डेटा को कैसे प्रस्तुत करने के तरीके पर एक सामान्य दृश्य पर मानकीकृत करें। एपीएम मॉडल में अन्य टूल सेट से अपरिष्कृत डेटा एकत्र करना आवेदन रिपोर्टिंग में लचीलापन प्रदान करता है। यह विभिन्न प्रकार के प्रदर्शन प्रश्नों के उत्तर देने की अनुमति देता है, क्योंकि वे उत्पन्न होते हैं, विभिन्न प्लेटफार्मों के बावजूद प्रत्येक आवेदन चालू हो सकता है। बहुत अधिक जानकारी भारी है। इसलिए रिपोर्ट को सरल रखना महत्वपूर्ण है अन्यथा उनका उपयोग नहीं किया जाएगा।<ref>{{cite web |url=https://www.forbes.com/sites/mckinsey/2012/12/03/big-data-advanced-analytics-success-stories-from-the-front-lines/ |title=बिग डेटा एंड एडवांस्ड एनालिटिक्स: सक्सेस स्टोरीज़ फ्रॉम द फ्रंट लाइन्स|date=3 December 2012 |work=Forbes }}</ref> | ||
Revision as of 12:45, 24 January 2023
सूचना प्रौद्योगिकी और सिस्टम प्रबंधन के क्षेत्र में, आवेदन प्रदर्शन प्रबंधन (एपीएम) सॉफ्टवेयर आवेदनों के प्रदर्शन और उपलब्धता की निगरानी और प्रबंधन है। एपीएम सेवा के अपेक्षित स्तर को बनाए रखने के लिए जटिल आवेदन प्रदर्शन समस्याओं का पता लगाने और उनका निदान करने का प्रयास करता है। एपीएम "व्यापार अर्थ में आईटी मेट्रिक्स का अनुवाद ([यानी] मूल्य) है।"[1]
आवेदन के प्रदर्शन को मापना
प्रदर्शन मेट्रिक्स के दो सेटों की बारीकी से निगरानी की जाती है। प्रदर्शन मेट्रिक्स का पहला सेट आवेदन के अंतिम उपयोगकर्ताओं द्वारा अनुभव किए गए प्रदर्शन को परिभाषित करता है। प्रदर्शन का एक उदाहरण पीक लोड के तहत औसत प्रतिक्रिया समय है। सेट के घटकों में लोड और प्रतिक्रिया समय सम्मिलित हैं:
- * लोड आवेदन द्वारा संसाधित लेनदेन की मात्रा है, जैसे, प्रति सेकंड लेनदेन, प्रति सेकंड अनुरोध, प्रति सेकंड पृष्ठ। कंप्यूटर-आधारित मांगों (जैसे खोज, गणना, प्रसारण) द्वारा लोड किए बिना, अधिकांश एप्लिकेशन काफी तेजी से हैं, यही वजह है कि प्रोग्रामर विकास के दौरान प्रदर्शन की समस्याओं को नहीं पकड़ सकते हैं।
- इस तरह के लोड पर उपयोगकर्ता के कार्यों का जवाब देने के लिए एक आवेदन के लिए प्रतिक्रिया समय की आवश्यकता होती है। [2]
प्रदर्शन मेट्रिक्स का दूसरा सेट लोड के लिए आवेदन द्वारा उपयोग किए जाने वाले संसाधन (कंप्यूटर विज्ञान) को मापता है, यह दर्शाता है कि लोड का समर्थन करने के लिए पर्याप्त क्षमता है या नहीं, साथ ही साथ एक प्रदर्शन अड़चन के संभावित स्थान भी हैं। इन मात्राओं का मापन आवेदन के लिए एक अनुभवजन्य प्रदर्शन आधार रेखा स्थापित करता है। आधार रेखा का उपयोग प्रदर्शन में परिवर्तन का पता लगाने के लिए किया जा सकता है। प्रदर्शन में परिवर्तन बाहरी घटनाओं के साथ सहसंबद्ध हो सकते हैं और बाद में आवेदन प्रदर्शन में भविष्य के परिवर्तनों की भविष्यवाणी करने के लिए उपयोग किया जा सकता है।[2] एपीएम का उपयोग वेब अनुप्रयोगों के लिए आम है, जो अधिक विस्तृत निगरानी तकनीकों के लिए स्वयं को सर्वश्रेष्ठ प्रदान करता है।[3]एक उपयोगकर्ता के लिए प्रतिक्रिया समय को मापने के अलावा, एक वेब एप्लिकेशन के घटकों के लिए प्रतिक्रिया समय में देरी के कारणों की मदद करने के लिए भी निगरानी की जा सकती है। ऐसे एचटीटीपी उपकरण भी मौजूद हैं जो आवेदन के वेब सर्वर स्तर पर लेन-देन-विशिष्ट राउंड-ट्रिप विलंब समय को डिकोड कर सकते हैं।
अपने एपीएम वैचारिक ढांचे में, गार्टनर रिसर्च ने एपीएम के पांच आयामों का वर्णन किया है:[4][5][6][7]
- अंतिम -प्रयोगकर्ता का अनुभव निगरानी - (सक्रिय निगरानी और निष्क्रिय निगरानी)
- एप्लीकेशन रनटाइम आर्किटेक्चर डिस्कवरी और मॉडलिंग
- उपयोगकर्ता-परिभाषित लेन-देन प्रोफाइलिंग (जिसे व्यवसाय लेनदेन प्रबंधन भी कहा जाता है)
- आवेदन घटक निगरानी
- रिपोर्टिंग और आवेदन डेटा विश्लेषण
2016 में, गार्टनर रिसर्च ने अपनी परिभाषा को तीन मुख्य कार्यात्मक आयामों में अद्यतन किया है:[8]
- अंतिम-उपयोगकर्ता अनुभव निगरानी (ईयूईएम) को डिजिटल अनुभव निगरानी (डीईएम) में विकसित किया गया है;
- एक नया आयाम, एप्लीकेशन डिस्कवरी, ट्रेसिंग, और डायग्नोस्टिक्स (एडीटीडी), तीन पूर्व अलग-अलग आयामों (एप्लिकेशन टोपोलॉजी [रनटाइम आर्किटेक्चर] खोज और विज़ुअलाइज़ेशन, उपयोगकर्ता-परिभाषित लेनदेन प्रोफाइलिंग, और एप्लिकेशन घटक डीप-डाइव) को जोड़ता है, क्योंकि तीनों मुख्य रूप से हैं। समस्या के उपचार पर ध्यान केंद्रित किया जाता है और आपस में जुड़े होते हैं;
- आवेदन एनालिटिक्स (एए)।
वर्तमान मुद्दे
2013 की पहली छमाही के बाद से, एपीएम ने विक्रेताओं और दृष्टिकोणों की बहुलता के साथ प्रौद्योगिकी और रणनीति में तीव्र प्रतिस्पर्धा की अवधि में प्रवेश किया है।[9] इसने एपीएम [जो] के आसपास मैसेजिंग को अपनाने के लिए असंबंधित पृष्ठभूमि (नेटवर्क मॉनिटरिंग, [11] सिस्टम मैनेजमेंट, एप्लिकेशन इंस्ट्रूमेंटेशन और वेब परफॉर्मेंस मॉनिटरिंग सहित) के विक्रेताओं के साथ बाज़ार में उथल -पुथल का कारण बना। नतीजतन, एपीएम शब्द पतला हो गया है और एक एकल बाजार के बजाय कई विविध कंप्यूटिंग प्लेटफार्मों में आवेदन प्रदर्शन के प्रबंधन के लिए एक अवधारणा के रूप में विकसित हुआ है। [स्पष्टीकरण की आवश्यकता] [12] इतने सारे विक्रेताओं के साथ चुनने के लिए, एक का चयन कर सकते हैं एक चुनौती बनो। अपनी क्षमताओं को पूरा करने की क्षमताओं को पूरा करने के लिए प्रत्येक का सावधानीपूर्वक मूल्यांकन करना महत्वपूर्ण है।[10] एपीएम को लागू करने के लिए दो चुनौतियाँ हैं (1) यह आवेदन के प्रदर्शन की निगरानी के लिए एक आवेदन को उपकरण देना मुश्किल हो सकता है, विशेष रूप से एक एप्लिकेशन के घटकों के बीच, और (2) आवेदनों को वर्चुअलाइज्ड किया जा सकता है, जिससे माप की परिवर्तनशीलता बढ़ जाती है।[11][12] पहली समस्या आवेदन सेवा प्रबंधन (एएसएम) को कम करने के लिए एक एप्लिकेशन-केंद्रित दृष्टिकोण प्रदान करता है, जहां व्यवसाय सेवा प्रदर्शन दृश्यता एक महत्वपूर्ण उद्देश्य है। वितरित, आभासी और क्लाउड-आधारित आवेदनों में मौजूद दूसरा पहलू आवेदन प्रदर्शन निगरानी के लिए एक अनूठी चुनौती पेश करता है क्योंकि अधिकांश प्रमुख सिस्टम घटक अब एक मशीन पर होस्ट नहीं किए जाते हैं। प्रत्येक कार्य को अब एक इंटरनेट सेवा के रूप में डिजाइन किए जाने की संभावना है जो कई वर्चुअलाइज्ड सिस्टम पर चलता है। सेवा-स्तर के उद्देश्यों को पूरा करने और क्षणिक आउटेज से निपटने के लिए आवेदन स्वयं एक सिस्टम से दूसरे सिस्टम में जाने की बहुत संभावना रखते हैं।[13]
एपीएम वैचारिक ढांचा
आवेदनों को स्वयं प्रबंधन करना मुश्किल हो रहा है क्योंकि वे अत्यधिक वितरित, बहु-स्तरीय, बहु-तत्व निर्माण की ओर बढ़ते हैं जो कई मामलों में .नेट या जावा जैसे आवेदन विकास ढांचे पर निर्भर करते हैं।[14] एपीएम अवधारणात्मक रूपरेखा को पांच-आयामी एपीएम मॉडल की त्वरित कार्यान्वयन और समग्र समझ के लिए पहले किस पर ध्यान केंद्रित करने के लिए एक दृष्टिकोण को प्राथमिकता देने में मदद करने के लिए डिज़ाइन किया गया था। फ्रेमवर्क स्लाइड प्रत्येक आयाम के लिए फोकस के तीन क्षेत्रों को रेखांकित करता है और उनके संभावित लाभों का वर्णन करता है। इन क्षेत्रों को नीचे "प्राथमिक" के रूप में संदर्भित किया गया है, कम प्राथमिकता वाले आयामों के साथ "माध्यमिक" के रूप में संदर्भित किया गया है।[15]
अंतिम उपयोगकर्ता अनुभव (प्राथमिक)
उपयोगकर्ता अनुरोध से डेटा और फिर से वापस ट्रैफ़िक के पारगमन को मापना अंतिम-उपयोगकर्ता अनुभव (ईयूई) को कैप्चर करने का हिस्सा है।[16] इस माप के परिणाम को वास्तविक समय के आवेदन मॉनिटरिंग (उर्फ टॉप-डाउन मॉनिटरिंग) के रूप में संदर्भित किया जाता है, जिसमें दो घटक, निष्क्रिय और सक्रिय होते हैं। निष्क्रिय निगरानी आमतौर पर नेटवर्क पोर्ट मिररिंग का उपयोग करके लागू एक एजेंटलेस उपकरण है। विचार करने के लिए एक प्रमुख विशेषता बहु-घटक विश्लेषण (जैसे, डेटाबेस, क्लाइंट/ब्राउज़र) का समर्थन करने की क्षमता है। दूसरी ओर, सक्रिय निगरानी में सिंथेटिक जांच और वेब रोबोट सम्मिलित हैं जो सिस्टम उपलब्धता और व्यापार लेनदेन की रिपोर्ट करने के लिए पूर्वनिर्धारित हैं। सक्रिय निगरानी निष्क्रिय निगरानी के लिए एक अच्छा पूरक है; एक साथ, ये दो घटक लेनदेन की मात्रा कम होने पर ऑफ-पीक घंटों के दौरान आवेदन स्वास्थ्य में दृश्यता प्रदान करने में मदद करते हैं.
उपयोगकर्ता अनुभव प्रबंधन (यूईएम) एक उपश्रेणी है जो उपयोगकर्ता के व्यवहार संबंधी संदर्भ की निगरानी के लिए ईयूई आयाम से उभरा है। यूईएम, जैसा कि आज अभ्यास किया जाता है, विलंबता और विसंगतियों को पकड़ने के लिए उपलब्धता से परे जाता है क्योंकि मानव आवेदनों और अन्य सेवाओं के साथ बातचीत करता है।[17] यूईएम आमतौर पर एजेंट-आधारित होता है और इसमें एंड-यूज़र डिवाइस की निगरानी के लिए जावास्क्रिप्ट इंजेक्शन सम्मिलित हो सकता है। यूईएम को वास्तविक समय के आवेदन की निगरानी का एक और पहलू माना जाता है
रनटाइम आवेदन आर्किटेक्चर (द्वितीयक)
अनुप्रयोग खोज और निर्भरता मानचित्रण (एडीडीएम) प्रसाद अंतर्निहित बुनियादी ढांचे के घटकों के लिए लेनदेन और अनुप्रयोगों की मैपिंग की प्रक्रिया को स्वचालित करने के लिए मौजूद हैं।[18] रनटाइम आवेदन आर्किटेक्चर को लागू करने की तैयारी करते समय, यह सुनिश्चित करना आवश्यक है कि पर्यावरण (उर्फ, बॉटम-अप मॉनिटरिंग) के भीतर सभी नोड्स और सर्वर के लिए अप/डाउन मॉनिटरिंग है। यह घटना सहसंबंध के लिए नींव रखने में मदद करता है और एक सामान्य समझ के लिए आधार प्रदान करता है कि नेटवर्क टोपोलॉजी एप्लिकेशन आर्किटेक्चर के साथ कैसे बातचीत करते हैं।
व्यापार लेनदेन (प्राथमिक)
उपयोगकर्ता-परिभाषित लेन-देन या यूआरएल पृष्ठ परिभाषाओं पर ध्यान केंद्रित करें जिनका व्यवसाय समुदाय के लिए कुछ अर्थ है। उदाहरण के लिए, यदि किसी दिए गए आवेदन के लिए 200 से 300 अद्वितीय पृष्ठ परिभाषाएँ हैं, तो उन्हें 8-12 उच्च-स्तरीय श्रेणियों में समूहित करें। यह सार्थक एसएलए रिपोर्ट की अनुमति देता है, और व्यावसायिक दृष्टिकोण से आवेदन प्रदर्शन पर रुझान वाली जानकारी प्रदान करता है: व्यापक श्रेणियों के साथ प्रारंभ करें और समय के साथ उन्हें परिष्कृत करें। गहन समझ के लिए, व्यवसाय लेनदेन प्रबंधन देखें।
डीप डाइव कंपोनेंट मॉनिटरिंग (सेकेंडरी)
डीप डाइव कंपोनेंट मॉनिटरिंग (डीडीसीएम) के लिए एक एजेंट इंस्टॉलेशन की आवश्यकता होती है और आमतौर पर मिडलवेयर पर लक्षित किया जाता है, जो वेब, एप्लिकेशन और मैसेजिंग सर्वर पर ध्यान केंद्रित करता है। यह जे2ईई और .नेट स्टैक का वास्तविक समय दृश्य प्रदान करना चाहिए, उन्हें उपयोगकर्ता-परिभाषित व्यापार लेनदेन पर वापस बांधना चाहिए। एक मजबूत मॉनिटर कोड निष्पादन (जैसे, वसंत और स्ट्रट्स) से प्रदान किए गए यूआरएल और अंत में उपयोगकर्ता के अनुरोध के लिए एक स्पष्ट पथ दिखाता है। चूंकि डीडीसीएम एपीएम मॉडल में दूसरे आयाम से निकटता से संबंधित है, इसलिए इस क्षेत्र के अधिकांश उत्पाद अपनी खोज के हिस्से के रूप में एप्लिकेशन डिस्कवरी निर्भरता मानचित्रण (एडीडीएम) भी प्रदान करते हैं।
एनालिटिक्स/रिपोर्टिंग (प्राथमिक)
प्रत्येक आवेदन के लिए एकत्र करने और रिपोर्ट करने के लिए मेट्रिक्स के एक सामान्य सेट पर पहुंचना महत्वपूर्ण है, फिर आवेदन प्रदर्शन डेटा को कैसे प्रस्तुत करने के तरीके पर एक सामान्य दृश्य पर मानकीकृत करें। एपीएम मॉडल में अन्य टूल सेट से अपरिष्कृत डेटा एकत्र करना आवेदन रिपोर्टिंग में लचीलापन प्रदान करता है। यह विभिन्न प्रकार के प्रदर्शन प्रश्नों के उत्तर देने की अनुमति देता है, क्योंकि वे उत्पन्न होते हैं, विभिन्न प्लेटफार्मों के बावजूद प्रत्येक आवेदन चालू हो सकता है। बहुत अधिक जानकारी भारी है। इसलिए रिपोर्ट को सरल रखना महत्वपूर्ण है अन्यथा उनका उपयोग नहीं किया जाएगा।[19]
यह भी देखें
- आवेदन प्रतिक्रिया माप न
- आवेदन सेवा प्रबंधन
- व्यापार लेनदेन प्रदर्शन
- प्रदर्शन विश्लेषण उपकरणों की सूची
- नेटवर्क प्रबंधन
- वेबसाइट निगरानी
संदर्भ
- ↑ Dragich, Larry (4 April 2012). "एपीएम का एनाटॉमी - एक सफल रणनीति के लिए 4 मूलभूत तत्व". APM Digest.
- ↑ Dragich, Larry (11 May 2012). "एपीएम और एमओएम - सहजीवी समाधान सेट". APM Digest.
- ↑ "आपको एपीएम के बारे में क्या पता होना चाहिए - भाग 1". Realtime NEXUS. 2013. Archived from the original on 2013-12-14.
- ↑ "एपीएम के पांच कार्यात्मक आयामों को अलग रखें". Gartner Research (ID Number=G00206101). 16 September 2010. Archived from the original on July 11, 2011.
- ↑ "विश्लेषिकी बनाम एपीएम". APM Digest. 28 January 2013.
- ↑ "सीए, एचपी और ओरेकल के एप्लीकेशन परफॉर्मेंस मैनेजमेंट सूट की तुलना" (PDF). Crimson consulting group. Retrieved 22 March 2013.
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- ↑ "मैजिक क्वाड्रंट फॉर एप्लिकेशन परफॉरमेंस मॉनिटरिंग सूट, 2016". Gartner Research (ID Number=G00298377). 21 December 2016.
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- ↑ Khanna, Gunjan; Beaty, Kirk A.; Kar, Gautam; Kochut, Andrzej (2006). "वर्चुअलाइज्ड सर्वर वातावरण में अनुप्रयोग प्रदर्शन प्रबंधन". Network Operations and Management Symposium, 2006. NOMS 2006. 10th IEEE/IFIP: 373–381. doi:10.1109/NOMS.2006.1687567. ISBN 978-1-4244-0142-0. S2CID 14638468.
- ↑ Matchett, Mike. "क्या वर्चुअलाइजेशन प्रदर्शन पर रुका हुआ है?". Virtualization Review. Retrieved 22 March 2013.
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- ↑ "अनुप्रयोग प्रदर्शन निगरानी के पांच आवश्यक तत्व". Realtime NEXUS. 2010.
- ↑ "गार्टनर एपीएम मॉडल को प्राथमिकता देना: एपीएम वैचारिक ढांचा". APM Digest. 15 March 2012.
- ↑ "अनुप्रयोग प्रदर्शन निगरानी उपकरण: तीन विक्रेता रणनीतियाँ". SearchNetworking. 25 March 2013.
- ↑ "बोस्टन में उपयोगकर्ता अनुभव प्रबंधन पैनल से अंतर्दृष्टि". APM Digest. 23 March 2012.
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- ↑ "बिग डेटा एंड एडवांस्ड एनालिटिक्स: सक्सेस स्टोरीज़ फ्रॉम द फ्रंट लाइन्स". Forbes. 3 December 2012.
