Che cos'è l'APM (Application Performance Management)?

Gli strumenti di monitoraggio delle prestazioni dell'applicazione riguardano esclusivamente il monitoraggio e rappresentano solo un aspetto dell'APM.

Le soluzioni di monitoraggio tradizionali si basano su piccoli componenti software chiamati «agenti», che vengono implementati in tutto l'ambiente applicativo e nell'infrastruttura di supporto per campionare le prestazioni e le metriche relative alle prestazioni (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, basandosi sull'analisi del traffico di rete per acquisire i dati sulle prestazioni delle app.

La gestione delle prestazioni delle applicazioni è, per molti versi, il naturale passo successivo nel ciclo di vita della manutenzione delle app (dopo il monitoraggio). I sistemi di gestione delle prestazioni delle app 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.

Le soluzioni APM forniscono strumenti universali per l'acquisizione e l'analytics dei dati provenienti dai servizi all'interno di un'applicazione. Rendono osservabile l'architettura delle applicazioni. Sebbene l'approccio APM fosse in passato sufficiente per una gestione delle applicazioni di alta qualità, ora non è attrezzato per gestire app e servizi distribuiti con più tempi di esecuzione e più livelli.

Le applicazioni moderne si basano su servizi e microservizi, spesso eseguiti in cluster Kubernetes in container. Ciò significa che ci sono più tempi di esecuzione, ognuno dei quali emette log in posizioni diverse all'interno dell'architettura. Per gestire più tempi di esecuzione utilizzando l'APM, gli sviluppatori dovrebbero implementare più strumenti APM. Dovrebbero inoltre utilizzare un servizio di log streaming o un altro strumento di aggregazione per consolidare i dati di registrazione da ogni posizione. 

Via via che le aziende aggiungono più servizi e microservizi all'architettura, introducono anche maggiore complessità, rendendo più difficile il tracciamento delle richieste quando qualcosa va storto.

Le soluzioni di osservabilità superano gli strumenti APM adottando un approccio olistico e cloud-native alla registrazione e al monitoraggio delle applicazioni. Forniscono una perfetta automazione dei processi e utilizzano dati contestuali storici per aiutare i team a ottimizzare meglio le applicazioni aziendali.

Grazie agli strumenti di osservabilità, i team possono comprendere meglio l'interazione tra i servizi (ad esempio, utilizzando grafici delle dipendenze) e il loro ruolo nell'architettura generale. Possono anche utilizzare soluzioni di osservabilità per aggregare e verificare i dati delle app, ricavandone insight fruibili.

Gli strumenti APM moderni sono versatili e offrono una gamma di funzioni personalizzabili che aiutano le aziende a implementare strategie APM su misura. Ogni funzione può aiutare i team IT a ottenere la Full Stack Observability degli ecosistemi delle applicazioni. Ecco alcuni esempi:

• Monitoraggio delle applicazioni: gli strumenti APM monitorano l'intero stack, inclusi il framework (ad esempio, Java o .NET), il sistema operativo e il database, le application programming interface (API) o il middleware e il server delle applicazioni web.

• Monitoraggio degli errori: le soluzioni APM possono raggruppare gli errori correlati alle app in gruppi di problemi, fornendo ai team un contesto più ampio per comprendere gli errori di sistema e aumentare al massimo l'efficienza nel processo di risoluzione dei problemi.

• Monitoraggio dell'infrastruttura: con i protocolli di monitoraggio dell'infrastruttura APM, i team possono raccogliere dati sull'utilizzo della CPU, sullo spazio su disco e sulle prestazioni della rete.

• Tracciamento distribuito: gli strumenti APM consentono agli sviluppatori di tenere traccia delle richieste di dati mentre attraversano la rete, dai servizi front-end a quelli backend, aiutando i team a monitorare le dipendenze a livello di richiesta e a isolare errori specifici.

• Monitoraggio del database: le piattaforme APM aiutano le aziende a visualizzare le metriche delle prestazioni a livello di host e di query (come gli utenti principali, i programmi e gli oggetti) e a valutare le procedure SQL per determinare in che modo la progettazione del database e la saturazione delle risorse influiscono sulle prestazioni delle app.

• Profilazione del codice: utilizzando gli strumenti APM, i team possono ottenere snapshot delle prestazioni del codice per scoprire quali componenti dell'app sono troppo lenti o utilizzano troppe risorse.

• Monitoraggio dell'esperienza digitale: gli strumenti APM possono implementare il monitoraggio utente reale (RUM) e il monitoraggio sintetico per acquisire dati sulle prestazioni (tempo di caricamento, tempo di risposta, latenza, tempo di attività e tempo di inattività) dai dispositivi degli utenti, dai bot e da altri componenti software non umani.

• Monitoraggio dell'Internet of Things (IoT): poiché gli utenti in genere accedono alle app utilizzando dispositivi mobili, la risoluzione dei problemi relativi alle app può diventare un processo complesso e dispendioso in termini di tempo. Le funzionalità di monitoraggio dell'IoT all'interno delle soluzioni APM forniscono ai team una visione unificata delle applicazioni su dispositivi connessi.

Come molte altre pratiche e soluzioni per le operazioni IT (ITOps), gli strumenti APM sono cambiati in modo significativo con la proliferazione dell'intelligenza artificiale (AI) e l'evoluzione del cloud computing.

In passato, il campionamento periodico associato agli strumenti APM tradizionali era sufficiente per la gestione delle applicazioni monolitiche e delle applicazioni distribuite tradizionali (dove il nuovo codice viene rilasciato periodicamente e i workflow, le dipendenze, i server e le risorse correlate sono ben noti o facilmente rintracciabili).

Tuttavia oggi, poiché le aziende adottano pratiche di sviluppo di applicazioni moderne e tecnologie cloud-native (come le metodologie Agile e DevOps, i microservizi, icontainer Docker e le funzioni Kubernetes e serverless), spesso distribuiscono nuovi componenti applicativi troppo frequentemente, in troppi linguaggi e luoghi per poter fare affidamento sulle strategie di monitoraggio tradizionali. 

Inoltre, le tecniche APM tradizionali eseguono il monitoraggio dell'esecuzione del codice per diagnosticare i problemi. Le attuali applicazioni SaaS basate sul cloud contengono tuttavia milioni di righe di codice, spesso distribuite in più container.

Ecco perché i principali strumenti APM implementano strumenti di monitoraggio edge che consentono la Full Stack Observability e si affidano a tecnologie di AI e machine learning (ML) per correlare e analizzare i dati in tempo reale.

Gli strumenti APM basati sull'AI possono funzionare in ambienti IT complessi e distribuiti, implementando algoritmi di AI che possono rapidamente analizzare grandi volumi di dati sulle prestazioni, correlare i dati sulle prestazioni con i dati contestuali e individuare la causa principale dei problemi a livello di prestazioni.

I moderni sistemi APM utilizzano anche modelli di ML per generare analytics predittiva e prevedere le tendenze delle prestazioni. Inoltre, grazie alle funzionalità di elaborazione del linguaggio naturale (NLP), il software APM può setacciare metodicamente i dati delle prestazioni e fornire ai team insight in un linguaggio semplice.

Le tecnologie di intelligenza artificiale non sono prive di sfide; attendibilità, privacy e sicurezza dei dati sono timori comuni con gli strumenti IT basati sull'AI. Tuttavia, il software APM basato sull'AI può accelerare notevolmente il monitoraggio e la risoluzione dei problemi e aiutare le aziende a prendere decisioni più intelligenti e proattive riguardo alle proprie applicazioni.

Gli strumenti APM possono aiutare a ottenere:

• Migliore esperienza utente. Gli strumenti APM aiutano le aziende a mantenere alti i livelli di soddisfazione e coinvolgimento degli utenti, entrambi fondamentali per la customer retention e la gestione della reputazione.
  
  
• Minore MTTD e MTTR. L'APM consente ai team di individuare e risolvere rapidamente i problemi di prestazioni e i colli di bottiglia, accelerando il tempo medio di rilevamento (il tempo impiegato da un'organizzazione per trovare un problema) e il  tempo medio di riparazione (il tempo impiegato da un'organizzazione per risolvere un problema).
  
  
• Migliore utilizzo delle risorse. Il monitoraggio e l'analisi dei dati sulle prestazioni consentono alle organizzazioni di ottimizzare l'allocazione delle risorse, aumentando i risparmi sui costi e semplificando le operazioni.
  
  
• Maggiore agilità aziendale. L'APM supporta metodologie agili fornendo un feedback in tempo reale sulle prestazioni, consentendo una rapida iterazione e un miglioramento continuo.
  
  
• Migrazioni più fluide. Le funzioni di tracciamento distribuito e di mappatura dei servizi possono aiutare a garantire che le migrazioni e le modernizzazioni del cloud avvengano senza problemi e non introducano errori nella rete.
  
  
• Migliore collaborazione tra dipendenti. Con le funzionalità di tracciamento end-to-end di APM, i team di front-end e backend possono accedere agli stessi dati contemporaneamente, facilitando processi di risoluzione dei problemi e ottimizzazione più collaborativi.