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APM五种数据采集方式的优劣式,你知道吗?
来源:东方龙马   日期:2017-10-12




导读


云时代,越来越多的企业选择APM对应用性能进行管理,APM类的产品也随着需求的变化上升到业务层面,并带动企业将用户体验提升到至关重要的地位。

很多企业在选择APM产品时,除了功能及需求的匹配度,也会了解安全方面的因素,以及APM所使用的数据采集技术。下面就APM所使用的几种数据采集方式做出简单介绍,以便大家可以更直观了解。




1嵌码



通过在APP中嵌入SDK采集移动端用户行为与体验数据;在网页中嵌入 JS采集浏览器端用户行为与体验数据;在应用程序端嵌入Agent采集各种服务性能指标及运行时代码数据,这些数据通过安全网络传输到云端服务器,用户通过监控平台实现对数据的查看和管理。


优点:


1、能实现对代码、SQL脚本和服务问题进行诊断分析,监控的内容及问题定位更深入。


2、实现从用户端到服务层的针对用户真实行为的端到端应用性能监控。


缺点:


1、需要应用程序开发厂商配合,变更维护相对麻烦。


2、提供的agent要根据不同程序的不同开发语言进行适配,分支的语言和版本较多。


3、对系统性能有一定的影响。





2旁路监听



旁路监听型监控就是通过镜像交换机的方式,把出口数据复制一份到指定服务器,通过专业的旁路监听程序将数据包进行解析,从而达到监控的目的。


优点:


不中断正常业务、不影响性能、不使用探针或者插件、不修改应用不需要人工介入




缺点:


1、需要提供数据采集、分析、展现等方面的硬件资源, 对服务器资源要求较高。


2、数据只能反映目前所采集到的流量情况,监控的细致程度受上报数据内容和格式的限制。



采用旁路监听技术实现监控企业应用系统最终用户体验,帮助企业的IT运维管理人员实时可视化的了解应用系统的性能、可用性及负载情况,并且能够对应用系统的服务水平和服务能力做出客观和准确评估,对系统优化和扩容提供数据支持。




3日志分析



海量日志监控技术通过业务级监控实现对监控对象的更深入、更针对性的监控效果,对运维日志、业务日志进行采集、搜索、分析、可视化,用于运维监控、安全审计、业务数据分析。


缺点:


1、需要提供数据采集、分析、展现等方面的硬件资源, 对服务器资源要求较高。


2、数据只能反映目前所采集到的流量情况,监控的细致程度受上报数据内容和格式的限制。




缺点:


1、被监控的系统通常需要配合改造或输出符合规范格式的业务日志;


2、需要对海量日志数据进行储存,对存储有较高的要求,服务器资源消耗相对大。


3、与业务紧密藕合,复用度较差,实现成本较高




通过对邮箱系统日志分析,保证对邮件系统进行及时、准确、统一的分析和管理,保障系统能稳定安全地运行,并持续提升邮件系统服务质量。



4模拟拨测



模拟拨测主要通过程序模拟用户行为进行系统操作,实现对业务进行自动拨测、识别并记录拨测过程及结果。


优点:


1、贴近用户操作和感受,完全模拟人手工操作


2、提供24小时不间断的监控服务,能够比用户更早发现系统中存在的问题


3、灵活配置基础资源及监控节点




缺点:


1、数据的精确程度取决于拨测设备的数量和拨测频率,如果需要做到相对精确,对拨测环境的要求较高。


2、采集的数据为模拟用户操作行为的数据,而非用户真实体验数据。


3、对于静态网站地址的拨测比较方便,对于动态网站信息拨测需要录制维护脚本比较麻烦,且受验证码的限制。



通过对自动化模拟拨测功能,对邮箱的用户服务质量和应用服务质量进行统一监管,还原业务真实运行情况,了解用户真实体验质量。




5SNMP接口



简单网络管理协议(SNMP),由一组网络管理的标准组成,包含一个应用层协议(application layer protocol)、数据库模型(database schema)和一组资源对象。该协议能够支持网络管理系统,用以监测连接到网络上的设备是否有任何引起管理上关注的情况。


优点:


1、通用性高,不管什么平台、什么设备,任何能实现SNMP协议的软件都可对其进行监测


2、部署简单,服务器只需要开通SNMP协议,经过简单的配置,便可实现服务器性能监控




缺点:


1、监测有参数指标比较固定不够深入,如用户有特殊需求无法通过定制开发满足。


2、通过UDP方式实现,在网络状况不佳的情况下其可靠性难以保证。




采用全球通用简单网络管理协议(SNMP)进行监控,通过设置采集器SNMP信息,实时监测服务器运行情况。


现各大企业对应用性能管理的重要性越来越重视,东方龙马也在不断致力新技术的研发。满足于各领域客户对应用性能稳定运行的深入监控需求。


本文摘自搜狐网,如有版权问题请联系我们



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