监控应用程序
Instana 介绍了下一代 APM 及其应用层次结构，包括服务、端点和应用透视图。 主要目标是简化对您的企业服务质量的监控。 基于从跟踪记录和组件传感器收集的数据， Instana 能够直接根据正在运行的服务来识别您的应用程序架构。
传统 Application Performance Management (APM) 解决方案用于管理应用程序的性能和可用性。
APM 工具的应用程序是一组静态的代码运行时（例如，JVM 或 CLR），通过使用代理程序进行监视。 通常，应用程序定义为每个代理程序上的配置参数。
此概念是典型的 3 层应用程序的良好模型，在现代（微）服务应用程序中已不再适用。 一个服务并不总是属于正好一个应用程序。 例如，考虑一种既用于公司网店，又用于其销售终端的信用卡支付服务。 将每项服务定义为一个应用程序或许能解决这个问题，但这又带来了以下新的挑战：
- 需要监控的应用程序太多 ：如果将每个服务都视为一个应用程序，就会产生数百甚至数千个应用程序。 由于数据过载，使用仪表板监控应用程序已变得不切实际。
- 上下文缺失 ：将每个服务单独处理，会让人难以理解它们之间的依赖关系，或难以理解该服务在更广泛的问题背景下的作用。
摘要
延迟分布
延迟分布图非常适合用于排查应用程序、服务或端点的延迟相关问题。 您可以在图表上选择一个延迟范围，然后通过“在分析中查看”菜单，在 Unbounded Analytics 中进一步探索具体的调用。
基础设施问题与变化
“摘要 ”选项卡显示与您的应用程序、服务或端点相关的基础设施问题和变更。 这些信息有助于您发现与某些值得关注的应用程序指标变化之间的关联，例如错误呼叫率或延迟的增加。
要了解有关某些特定问题或更改的更多信息，请在图表上选择所需的时间范围，然后单击查看事件菜单项，该菜单项将显示事件视图。
处理时间
“处理时间 ”图表可帮助您了解应用程序、服务或端点本身（Self）在处理上花费了多少时间，以及在调用下游依赖项上花费了多少时间，这些时间按调用类型（如 Http、 Database、 Messaging Rpc、 SDK、 等）进行了细分。
例如，如果调用 Shop 该服务的延迟为 1000ms，该 Shop 服务向 服务 Payment 发起一次 HTTP 调用，耗时 300ms ，随后又向 服务 Catalog 发起一次数据库调用，耗时 200ms，那么 Shop 该服务的自处理时间为 1000-300-200=500ms。
时移
若要将指标与过去的时间段进行比较，您可以使用如图所示的 “时间轴切换 ”功能。 在将度量与历史数据进行比较时，请注意精度下降。
应用程序依赖关系图
依赖关系映射可用于每个应用程序，并提供
- 应用程序中服务依赖关系的概述。
- 直观表示服务之间的呼叫，以了解通信路径和吞吐量。
- 不同的布局，以快速了解应用程序的体系结构。
- 轻松访问服务视图（仪表板、流程、调用和问题）。
错误消息
错误消息是指从服务代码执行过程中发生的错误中收集到的消息。 例如，如果在处理过程中抛出了异常，且未被应用程序代码捕获或处理，该异常将显示在 “错误消息 ”选项卡中。 例如，Servlet 方法 doGet 中出现未处理的异常，导致请求返回 HTTP 500 状态码。
日志消息
基础架构
从“应用程序视图”或“服务仪表板”出发，可以导航至 “基础设施监控视图”中显示的相应基础设施组件。
“未受监控”的基础设施组件
应用程序或服务的基础设施组件列表中，有时可能会包含“未受监控”的主机、容器或进程。
“未监控”组件表示，对于对某项服务的部分或全部调用，无法将其与特定的基础设施组件建立关联。 服务是“逻辑”实体，通常通过受监控的进程与基础设施组件相关联。 此规则不适用于第三方网络服务，这些服务虽未被监控，但其服务和端点仍基于主机名+路径创建。 由于无法识别主机或进程，这些服务被归类为“未知”基础设施组件。
智能警报
查看所有已配置的智能警报的列表。 单击警报以查看其配置，对其进行修改或查看其修订历史记录。 如果需要，还可以禁用或移除警报。
有关如何添加警报的信息，请参阅 “智能警报 ”文档。
时间范围调整
Instana 仪表板或分析中使用的时间范围可能与时间选择器中选定的时间范围略有不同。 仪表板或分析时间范围会排除第一个部分存储区和最后一个部分存储区。 例如，当您在 1 月 20 日下午 3:15 于时间选择器中选择 “过去 24 小时 ”预设时，时间范围将调整为 1 月 19 日下午 3:30 至 1 月 20 日下午 January–3:00。 进行此调整是因为相应的图表粒度为 30 分钟。 时间范围调整可确保同一页面上不同窗口小部件之间的一致性，并避免将部分存储区误解为意外的度量趋势，例如，调用数下降。
近似数据
当您在 Analytics 中查看仪表板或针对超过过去七天的特定时间范围执行查询时，可能会在不同的控件上看到“近似数据”指示器，该指示器用于表明 Instana 正在访问数量较少的具有统计学意义的跟踪记录和调用，以处理这些查询。 示例：
在此类场景中可能不会显示很少发生的跟踪和调用。
关于呼叫级指标采样精度的说明
该系统基于跟踪 ID 的哈希值进行随机采样，从而确保在跟踪级别上采样的一致性。 然而，这在分析调用级指标时会产生影响：
- 采样是按追踪进行的，而不是按调用进行的。 如果各条跟踪记录的规模差异显著（例如，每条跟踪记录中的调用次数），调用级数据可能会出现偏差。
- 例如，如果系统将一个包含超过 2.4 00万次调用的单个跟踪记录纳入采样范围，这将对调用级指标产生重大影响。
- 这是预期的行为，并非缺陷。 这说明了基于痕迹的采样是如何工作的。