Cos'è il monitoraggio delle prestazioni delle applicazioni?

Le applicazioni sono parte integrante di qualsiasi ambiente IT. Esse fungono da livello funzionale di un'architettura, elaborando i dati e colmando il divario tra infrastruttura e utenti. Di conseguenza, influenzano direttamente i costi operativi, i ricavi e la customer retention di un'impresa.

Il monitoraggio delle prestazioni delle applicazioni include tutte le pratiche necessarie per la manutenzione dell'ecosistema dell'applicazione. Pertanto, è essenziale per gli ambienti IT aziendali e gli obiettivi aziendali complessivi quanto le applicazioni stesse.

Il monitoraggio delle prestazioni delle applicazioni si basa fortemente su automazione di workflow e strumenti di monitoraggio che valutano indicatori chiave di prestazioni (KPI)—come latenza, tassi di errore e velocità effettiva, per fornire insight sullo stato di salute dell'app e individuare problemi di prestazioni. Questi strumenti:

• Raccolgono e correlano le metriche dell'infrastruttura (utilizzo della CPU, consumo di memoria e altri KPI di utilizzo delle risorse) per individuare problemi di capacità e inefficienze.

• Tracciano le singole transazioni di dati end-to-end tra i servizi, tramite application programming interface (API), database e microservizi per individuare esattamente dove si verificano i problemi.

• Raccolgono dati di log ed eventi che descrivono cosa stava facendo un'applicazione in momenti specifici, aiutando gli ingegneri a risolvere problemi e ad effettuare il debug delle applicazioni più rapidamente.

• Effettuano un monitoraggio degli utenti reali (che registra l'esperienza effettiva dei clienti reali) e un monitoraggio sintetico (che simula le azioni degli utenti per individuare i problemi prima che si manifestino) per aiutare gli sviluppatori a comprendere le interazioni degli utenti.

Con l'aiuto delle piattaforme di monitoraggio delle prestazioni delle applicazioni, i team DevOps possono implementare un rilevamento proattivo dei problemi, aumentare il tempo di attività dell'applicazione e ridurre il tempo che gli ingegneri dedicano a risolvere problemi urgenti. Queste funzionalità aiutano le imprese a garantire che le applicazioni web funzionino nel modo più fluido possibile, permettendo agli utenti e ai leader di prendere decisioni basate sui dati sugli investimenti nel software.

Tipicamente, i team di sviluppo implementano il monitoraggio delle prestazioni delle applicazioni strumentando il codice applicativo (iniettando logica di monitoraggio nel codice per raccogliere dati su ciò che il codice sta facendo durante l'esecuzione) e distribuendo agenti leggeri insieme allo stack applicativo.

Gli agenti vengono eseguiti su server di applicazioni e inseriscono dati da processi applicativi, infrastrutture e ambienti di hosting, dipendenze downstream e interfacce utente, il tutto senza influire in modo significativo sulle prestazioni delle app. Successivamente, agenti e strumenti inviano i dati di monitoraggio a una piattaforma centrale di monitoraggio, che aggrega i dati e crea dashboard e altre visualizzazioni.

La piattaforma di monitoraggio applica tutte le regole e le soglie richieste dai team IT e invia avvisi quando una regola viene violata o un KPI supera i limiti accettabili, consentendo al team di rispondere rapidamente quando si verifica un problema.

Supponiamo che l'azienda X utilizzi l'applicazione ABC per le risorse umane e l'elaborazione delle buste paga. Il team DevOps decide che la latenza di invio dei fogli presenze deve essere inferiore a 1,5 secondi, il tasso di errore deve rimanere inferiore allo 0,5% su 5 minuti e il tasso di errore di accesso deve rimanere inferiore al 2% su 5 minuti.

Nei giorni normali, l'app risponde in meno di 700 millisecondi, gli errori sono quasi allo 0% e i fallimenti di accesso sono bassi. Ma in un frenetico venerdì pre-festivo dedicato al pagamento degli stipendi, un indice del database configurato in modo errato provoca un rallentamento. La latenza, i tassi di errore e gli errori di accesso iniziano a superare le soglie assegnate. Gli strumenti di monitoraggio invieranno automaticamente avvisi a tutti i membri necessari del team affinché possano individuare e riparare prontamente l'indice problematico. 

Nel caso delle piattaforme avanzate, il rilevamento delle anomalie e le caratteristiche basate su machine learning (ML)possono anche identificare modelli di dati anomali, prevedere problemi di prestazioni e persino ridurre le allerte effettuando un triage degli avvisi in base alla gravità e alla sensibilità temporale.

Questi processi aiutano a creare una visibilità end-to-end che abbraccia interfacce front-end, servizi backend, database e dipendenze di terze parti, così che i team possano comprendere l'impatto di ogni singolo componente sulle prestazioni complessive dell'applicazione.

L'acronimo "APM" viene spesso applicato sia al monitoraggio delle prestazioni delle applicazioni sia alla gestione delle prestazioni delle applicaziono. In realtà, i due termini vengono spesso usati in modo intercambiabile. Tuttavia, gli strumenti di monitoraggio delle prestazioni delle applicazioni si concentrano esclusivamente sul monitoraggio e rappresentano solo un aspetto della gestione delle prestazioni delle applicazioni (APM). Oltre al monitoraggio, le piattaforme APM forniscono processi di analisi dei dati, protocolli di risoluzione dei problemi e strumenti di ottimizzazione.

Le soluzioni di monitoraggio si basano su agenti distribuiti in tutto l'ambiente applicativo e nell'infrastruttura di supporto per campionare le metriche delle prestazioni (o telemetria) a intervalli regolari (con una frequenza pari a una volta al minuto). Le soluzioni più moderne utilizzano il monitoraggio senza agenti per un approccio non intrusivo alla raccolta dei dati, utilizzando l'analisi del traffico di rete per raccogliere i dati sulle prestazioni delle app.

La gestione delle prestazioni delle applicazioni è, in molti modi, il prossimo passo naturale nel ciclo di vita della manutenzione delle app dopo il monitoraggio. Le soluzioni APM raccolgono insight dai dati sulle prestazioni delle applicazioni e dai processi di monitoraggio per aiutare gli sviluppatori a ottimizzare le prestazioni e la disponibilità delle applicazioni aziendali.

Gli strumenti di monitoraggio delle prestazioni delle applicazioni consentono la visibilità full-stack incorporando diversi tipi di monitoraggio.

Il monitoraggio dell'infrastruttura si concentra sullo stato di salute e sulle prestazioni dei sistemi sottostanti su cui funzionano le applicazioni, come server, macchine virtuali (VM), container, reti, storage e servizi cloud.

Questo tipo di monitoraggio è incentrato sulle risorse, concentrandosi sulla disponibilità delle risorse e sul loro funzionamento entro limiti di sicurezza. Si basa su un insieme di metriche (dati numerici di serie temporali sullo stato di salute) e segnali che descrivono quanto duramente un componente lavora e se è vicino al guasto o al degrado.

Per un server o una VM, le metriche di monitoraggio includono tipicamente l'uso della CPU, il consumo di memoria, il disco I/O, lo spazio su disco e la velocità di rete. Per i container e i nodi Kubernetes, il monitoraggio include metriche simili, ma circoscritte a pod, nodi e namespace.

Il monitoraggio lato server (o backend) valuta come il codice e i servizi applicativi backend, inclusi server di applicazione, microservizi, API, middleware e i framework e tempi di esecuzione utilizzati, gestiscono le richieste di dati.

Il monitoraggio dell'infrastruttura risponde a domande relative alle risorse , come "Questo nodo è sovraccarico?" o "Questo disco sta per riempirsi?". Il monitoraggio lato server pone domande incentrate sull'applicazione, come "Perché questo endpoint API è lento per gli utenti?".

Gli strumenti di monitoraggio osservano l'esecuzione delle richieste mentre scorrono tra codici, framework e dipendenze per capire quanto efficacemente i processi funzionano e dove vengono impiegate tempo e risorse per ogni richiesta. Gli agenti si collegano ai tempi di esecuzione; misurano quanto tempo impiegano specifiche funzioni e processi; suddividono una richiesta in segmenti per individuare i problemi; e tracciano le chiamate a database, cache, code e API di terze parti.

Il monitoraggio backend traccia tipicamente KPI come i tempi di risposta (per endpoint o servizi API), la velocità effettiva (richieste al secondo, compiti elaborati per minuto), tassi e tipi di errore e utilizzo delle risorse.

Dal punto di vista dell'applicazione, il monitoraggio della rete valuta come i pacchetti di dati si spostano tra i componenti che fanno funzionare le applicazioni (router, switch, bilanciatori di carico, API Gateway) e se il percorso di rete stesso rallenta la trasmissione dei dati o causa guasti.

Ogni salto che un pacchetto dati effettua in una rete aggiunge potenziali ritardi o punti di guasto. Se un collegamento è saturo, uno switch perde pacchetti o una via è subottimale, le API delle app possono diventare inaffidabili, anche se il codice e i server sono a posto. Pertanto, il monitoraggio della rete si concentra su KPI come latenza, perdita di pacchetti, jitter e utilizzo della larghezza di banda.

Generalmente, gli strumenti di monitoraggio monitorano il traffico di applicazione mentre si sposta tra due endpoint (ad esempio tra server web e server di app, e tra server di app e database).

E i dati sul traffico di rete sono più utili quando sono correlati con dati di monitoraggio delle prestazioni delle app di livello superiore. Se le tracce di transazione (che tracciano l'intero percorso di una richiesta tra servizi) mostrano che una particolare chiamata da servizio a servizio è lenta, le metriche di rete possono rivelare contemporaneamente se c'è stata perdita di pacchetti o un picco di latenza sul collegamento tra host.

Ciò consente ai team IT di verificare, ad esempio, che le chiamate dal Servizio A al Servizio B ora impiegano 300 millisecondi anziché 20 millisecondi, perché il percorso tra i loro nodi è cambiato.

Il monitoraggio dei database misura quanto funzionano bene i database, quanto sono disponibili e se sono vicini ai limiti di risorse o di configurazione che potrebbero danneggiare le prestazioni delle applicazioni. Questo tipo di monitoraggio semplifica la distinzione tra problemi a livello di codice e problemi di progettazione dello schema o di pattern di accesso ai dati.

Molti problemi di prestazioni visibili per l'utente hanno origine in un database, quindi il monitoraggio dedicato del database è vitale per la gestione delle applicazioni.

Gli strumenti di monitoraggio identificano le query più "costose", quelle che consumano più tempo o risorse in generale, e le classificano in base a metriche come il tempo di esecuzione totale tra le chiamate, il percentile di latenza e il tempo di input/output per query. Questo processo aiuta i team IT a trovare indici mancanti del database o query mal scritte, il che può rallentare l'intera applicazione per gli utenti finali.

Il monitoraggio e l'analisi dei log raccolgono i log (record immutabili degli eventi di sistema) che le applicazioni emettono, cercando e correlando i dati dei log per individuare eventi problematici di sistema.

Invece di lasciare log di diverse applicazioni sparsi su macchine diverse, gli strumenti di monitoraggio log li centralizzano tipicamente su un'unica piattaforma. Gli agenti raccolgono le voci dei log e le inviano tutte alla piattaforma di monitoraggio, dove vengono analizzate, datate e indicizzate. Il processo di aggregazione trasforma ciò che altrimenti sarebbero file di testo dispersi in una singola fonte di dati in tempo reale ricercabile per l'esecuzione dell'applicazione.

Le piattaforme di monitoraggio dei log elaborano i log man mano che arrivano e applicano regole o rilevatori basati su ML per individuare problemi, attivando automaticamente allerte quando si verificano schemi problematici. Questi avvisi spesso includono link o query che indirizzano gli sviluppatori direttamente al sottoinsieme di log pertinente, consentendo loro di iniziare immediatamente la risoluzione dei problemi.

Il monitoraggio dei log diventa molto più potente quando i dati dei log sono correlati a metriche e tracce. Quando un avviso di prestazioni basato su metriche si attiva su un endpoint, i team DevOps possono passare direttamente dalla traccia di una richiesta lenta ai log dei servizi che hanno gestito la richiesta per comprendere la causa principale del problema.

Il monitoraggio dei container fornisce visibilità su container (come Docker) e orchestratori (come Kubernetes) che eseguono applicazioni, colmando il divario tra le prestazioni dell'applicazione e l'infrastruttura sottostante. Gli strumenti di monitoraggio scoprono automaticamente container e pod, mappano i container ai servizi che eseguono, tracciano l'intero ciclo di vita e correlano l'uso delle risorse con tracce e richieste degli utenti.

Il monitoraggio dei container raccoglie metriche a più livelli.

A livello di container e pod, misura l'uso della CPU, il consumo di memoria, l'input/output di rete e l'input/output del disco. Rileva anche gli eventi del ciclo di vita, come l'avvio e il riavvio del pod, le terminazioni e i guasti della sonda (che si verificano quando un container non è integro o non è pronto ad accettare traffico). A livello di cluster e nodo, gli strumenti di monitoraggio determinano se i cluster dispongono di abbastanza memoria, se nuovi pod possono essere programmati (posizionati) facilmente e se i pod in diversi namespace stanno lottando per le stesse risorse.  

I dati derivanti dal monitoraggio del container sono poi arricchiti con il contesto dell'applicazione. Ad esempio, se la latenza di un servizio aumenta, i team possono vedere quale pod è carente di memoria e filtrare le tracce di quella stessa pod per confermare l'impatto.

Queste funzionalità sono importanti per la gestione delle applicazioni containerizzate, in cui i pod scalano dinamicamente e i container possono essere attivati o distrutti in pochi secondi. Il monitoraggio dei container aiuta a garantire che gli ingegneri individuino implementazioni fallimentari e cluster sotto-provisionati prima che influenzino l'esperienza utente.

Il RUM, un sottoinsieme del monitoraggio dell'esperienza utente finale (EUEM) e del monitoraggio dell'esperienza digitale (DEM), è una tecnica che misura le prestazioni e l'esperienza utente osservando persone reali che utilizzano applicazioni in ambienti live. Registra ciò che accade realmente nei browser e nelle app mobili degli utenti, nelle loro reti reali, dispositivi e luoghi.

Il RUM di solito funziona iniettando piccoli script o kit di sviluppo software (SDK) in un'app e raccogliendo automaticamente dati di tempistica ed errore da ogni sessione utente. Acquisiscono anche contesto come tipo di browser, dispositivo, sistema operativo, tipo di rete, regione geografica e talvolta identificatori utente o ID di sessione.

Successivamente, lo script invia i dati di monitoraggio a un backend dove vengono aggregati e visualizzati, così che i team IT possano approfondire come variano le prestazioni tra diverse fette di traffico. Ad esempio, gli sviluppatori possono confrontare i tempi di caricamento delle pagine tra utenti mobili e desktop o tra utenti su connessioni in fibra veloci e utenti su reti cellulari lente. Possono anche vedere quali pagine o percorsi utente sono più lenti e con quale frequenza si verificano errori in ciascun flusso.

Poiché il RUM riflette condizioni reali (Wi-Fi domestico lento, reti mobile, dispositivi più vecchi), è una diagnostica utile per comprendere l'esperienza del cliente e tracciare un direct link tra le prestazioni e i risultati per l'utente. È particolarmente prezioso per individuare problemi che si verificano solo in condizioni specifiche o su determinate piattaforme.

Il monitoraggio sintetico, un altro tipo di EUEM, utilizza script automatizzati che vengono eseguiti da varie località globali per simulare le interazioni dell'utente contro un'applicazione (registrazione, ricerca, aggiunta di articoli al carrello, completamento di un checkout) su un programma fisso.

Gli ingegneri creano script che definiscono sequenze esatte di azioni, come navigare verso un URL, compilare moduli, cliccare pulsanti o effettuare chiamate API, e gli script vengono eseguiti ripetutamente (ogni 5 minuti, ogni ora o su un programma personalizzato) da browser o agenti reali ospitati nel cloud in tutto l'ambiente. Ogni esecuzione produce metriche (tempo totale di transazione, tempistiche dettagliate, disponibilità delle applicazioni) e documentazione del processo (schermate o video degli errori).

L'esecuzione continua di script identici nel tempo stabilisce una base affidabile per le prestazioni delle app. Se uno script di pagamento che normalmente impiega 3 secondi ne impiega improvvisamente 12 o fallisce nella fase di pagamento, i team IT ricevono immediatamente un avviso, anche se nessun utente reale ha ancora segnalato il problema.

Pertanto, il monitoraggio sintetico è utile per individuare problemi prima che gli utenti reali li vedano e per monitorare le prestazioni del sistema al di fuori dell'orario lavorativo normale o in regioni con piccole basi di utenti.

Come accade in molte pratiche di gestione IT, il monitoraggio delle prestazioni delle applicazioni integra tecnologie più recenti che aiutano ad ampliarne i benefici e i casi d'uso.

Ad esempio, molti dei principali strumenti di monitoraggio implementano strumenti all'avanguardia che si basano su tecnologie AI e ML per correlare e analizzare i dati in tempo reale. Gli strumenti basati su AI possono filtrare quantità maggiori di dati di telemetria, o meglio ancora, prevedere cosa potrebbe accadere in un sistema basandosi su quei dati.

Utilizzando analytics predittiva, i team DevOps possono prevedere potenziali problemi prima che influenzino le prestazioni dell'app. L'analisi predittiva utilizza modelli di apprendimento automatico (ML) addestrati con telemetria storica per rilevare schemi sottili che segnalano il degrado delle prestazioni (ad esempio picchi di latenza graduali o aumenti del tasso di errore).

Gli strumenti di analytics predittiva possono anche simulare scenari ipotetici modellando ipotetici fattori di stress sulle applicazioni, come improvvisi picchi di traffico o interruzioni delle dipendenze. Queste simulazioni attingono a pattern di dati storici e input in tempo reale per proiettare i risultati, generando previsioni probabilistiche (ad esempio, "c'è l'80% di probabilità che la latenza superi i 500 millisecondi se l'utilizzo della CPU raggiunge il 90% domani").

L'evoluzione del monitoraggio delle prestazioni dell'app basato su AI indica un allontanamento dagli approcci reattivi, "solo rilevamento anomalie", verso sistemi completamente proattivi in grado di anticipare e prevenire interruzioni.

Gli ambienti cloud e l'edge computing stanno anche trasformando il monitoraggio delle prestazioni delle app. Queste tecnologie richiedono strumenti in grado di gestire architetture applicative cloud-native, come applicazioni software come servizio (SaaS), e ambienti IT dinamici che vanno ben oltre i tradizionali data center on-premise.

I sistemi di monitoraggio avanzati ora danno priorità alla scalabilità e alla visibilità in tempo reale su workload containerizzati, funzioni serverless e microservizi.

Possono tracciare le richieste end-to-end attraverso service mesh e cluster di autoscaling, rilevando problemi di prestazioni dell'applicazione a ogni salto senza consumare risorse aggiuntive. Incorporano tracciamento distribuito e propagazione avanzata del contesto per preservare i metadati delle richieste tra i servizi, facilitando un rilevamento accurato dei colli di bottiglia delle prestazioni in ecosistemi IT complessi.

Molti sistemi di monitoraggio avanzati offrono anche funzionalità di auto-strumentazione per linguaggi comuni negli stack cloud-native. Questa funzionalità aiuta i team IT a ridurre i tempi di configurazione e a integrare senza problemi i controlli delle prestazioni nelle pipeline di integrazione continua/distribuzione continua (CI/CD).

Questo cambiamento consente ai team IT di monitorare risorse effimere che si attivano e si spengono rapidamente e garantire che le prestazioni dell'app rimangano ottimali in ambienti hybrid cloud e multicloud.

Gli strumenti di monitoraggio delle prestazioni dell'applicazione offrono alle imprese numerosi benefici.