Real User Monitoring protokolliert die echte Benutzerinteraktion mit einer Anwendung, einer Webseite oder einem Dienst. Diese Art der Überwachung kann IT-Teams Einblicke in das Benutzerverhalten sowie in die Ladezeiten von Seiten, die Absprungrate (die Anzahl der Benutzer, die eine Website sofort nach dem Aufrufen einer Seite wieder verlassen), die meistgenutzten Seiten oder Anwendungen und in die Frage geben, ob ein Teil des Geschäftsprozesses nicht wie erwartet funktioniert. Real User Monitoring nutzt JavaScript-Code, um die Sammlung von Daten auf der Grundlage festgelegter Metriken auszulösen.

Ein Vorteil des Real User Monitoring ist, dass Unternehmen mit echten Daten von echten Benutzern arbeiten. Im Vergleich zur synthetischen Überwachung kann die Überwachung echter Benutzer eine genauere Darstellung der User Journey liefern. Da bei dieser Methode jedoch Echtzeitdaten verwendet werden, reagieren Unternehmen oft erst im Nachhinein auf Probleme, anstatt proaktive Lösungen zu implementieren, die sich mit hypothetischen Problemen befassen, welche bei synthetischen Überwachungstests festgestellt wurden.

Application Performance Monitoring (APM) überwacht IT-Services anhand der Leistung von Webanwendungen, mobilen Anwendungen und SaaS-Anwendungen. APM-Tools helfen bei der Verfolgung von Metriken wie Fehlerraten, Ausfallzeiten und Reaktionszeiten. Diese Metriken geben Service Providern Einblicke in die Anwendungsleistung und -verfügbarkeit und zeigen, wie schnell sie Probleme beheben, sobald sie auftreten.

Die synthetische Überwachung ermöglicht es IT-Teams, automatisierte Tests der bereitgestellten Dienste durchzuführen, um eine optimale Leistung zu gewährleisten. Im Gegensatz zu RUM stützt sich die synthetische Überwachung, die manchmal auch als synthetisches Testen bezeichnet wird, nicht auf echte Benutzer. Stattdessen werden Tests mit verschiedenen Variablen wie dem geografischen Standort des Benutzers, Netzwerktypen und verschiedenen Geräten erstellt, um das Verhalten der einzelnen Benutzer zu simulieren.

Die synthetische Überwachung ist besonders in der Entwicklungsphase nützlich und kann zum Testen mehrerer Szenarien verwendet werden, die bei der Optimierung von Produkten helfen, bevor diese auf den Markt kommen. Die bei synthetischen Tests gesammelten Daten können verwendet werden, um proaktiv Leistungsengpässe zu erkennen, die sich auf die Benutzerzufriedenheit auswirken könnten.

Device Performance Monitoring, manchmal auch Endpunktüberwachung genannt, bezieht sich auf die Erfassung von Daten von verschiedenen Benutzergeräten wie Computern, lokalen Servern, mobilen Geräten und mit dem Netzwerk verbundenen Geräten wie medizinischen Apparaten oder Produktionsmaschinen. Die Endpunktüberwachung ist besonders bei der Überwachung von Problemen wie potenziellen Datenschutzverletzungen oder anderen IT-Sicherheitsrisiken auf Geräten von Drittanbietern wichtig, die von internen oder externen Kunden genutzt werden.

EUEM-Tools können die Netzwerklatenz überwachen, d. h. die Zeit, die Daten benötigen, um von einem Punkt zu einem anderen in einem Netzwerk zu gelangen. Netzwerke mit geringer Latenz haben schnellere Reaktionszeiten, was zu einer effizienteren Anwendungsleistung und einem positiveren Benutzererlebnis führt.

Alle Unternehmen möchten die Latenz auf ein Minimum reduzieren. In bestimmten Branchen und Anwendungsfällen ist dies jedoch wichtiger als in anderen. Unternehmen, die eine digitale Transformation durchlaufen, benötigen beispielsweise Netzwerke mit geringer Latenz, um die Produktivität von Mitarbeitern und Kunden während der Umstellung aufrechtzuerhalten.

Anwendungsausfälle können durch viele Faktoren verursacht werden, z. B. Netzwerkunterbrechungen, Programmierfehler, Ausfälle von Cloud-Anbietern, geplante Updates oder Sicherheitsverletzungen. In jedem Fall können sich längere Ausfallzeiten von Anwendungen negativ auf die Benutzerfreundlichkeit auswirken (ganz zu schweigen von entgangenen Einnahmen und Kunden). Die Überwachung der mittleren Zeit bis zur Erkennung (Mean Time to Detection, MMTD) oder der mittleren Zeit bis zur Behebung (Mean Time to Remediation, MTTR), d. h. der Zeit, die für die Fehlerbehebung nach der Erkennung eines Fehlers benötigt wird, ist für die Minimierung von Ausfallzeiten entscheidend.

Die Bandbreite – ein Maß für die Datenmenge, die zu einem bestimmten Zeitpunkt durch ein Netzwerk geleitet werden kann – ist eine wichtige Kennzahl für die Überwachung der Anwendungsleistung. Im Gegensatz zur Latenz, mit der die Geschwindigkeit eines Systems gemessen wird, misst die Bandbreite die Kapazität. Unternehmen wollen sicherstellen, dass ihr Netzwerk über die Kapazität zur Bewältigung des Datenverkehrs und der Benutzeraktivität verfügt, insbesondere zu Zeiten hoher Auslastung.

Das Verständnis des Durchsatzes ist oft noch wertvoller. Während die Bandbreite die mögliche Kapazität misst, misst der Durchsatz die durchschnittliche Datenmenge, die in einem bestimmten Zeitrahmen tatsächlich durch ein Netzwerk fließt, wobei die Auswirkungen der Latenz berücksichtigt werden. Er spiegelt die Anzahl der Datenpakete wider, die erfolgreich ankommen, sowie die Anzahl der Verluste von Datenpaketen. 

Überwachungs-Tools können den Netzwerkverkehr und den Systemspeicher verfolgen, wodurch IT-Teams ihre Systeme optimieren und vorausschauend planen können, damit die Anwendungen auch in Spitzenzeiten effizient laufen.