APM應用性能監控系統
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APM應用性能監控系統

快速搜索高基數類數據

借助維度、標簽、基數和字段隨心所欲地運行。Elastic 不會限制或規定您瀏覽數據的方式。相反,您可以按自己喜歡的任何方式和順序,在您喜歡的可視化圖形中連續、快速、大規模地瀏覽屬性(主機名稱、IP 地址、標簽)。不僅如此,Beats 和相應的模塊能夠為您完成收集、解析和標記工作。它們還能創建儀表板和 Machine Learning 任務。

適用于時序數據的Elasticsearch

我們不局限于倒排索引。我們還創建了新的數據類型,實現了 BKD 樹,并添加了列存儲;所有這些都能生成更高效的結構化數據,從而加快搜索速度,減少內存使用,并降低磁盤使用率。換句話說,您能夠以驚人的速度訪問 PB 級數據的字段和值。

分析并強化您的Prometheus 指標

將數百個 Prometheus 實例的數據整合到一起,針對散布在地球各處的終端獲得全局視圖。將來自 Prometheus 的指標與 Elasticsearch 中的日志和 APM 數據集中到一起,在 Kibana 中進行統一分析。您既可以將 Metricbeat 連接到 Prometheus 服務器,也可以直接連到 Prometheus 導出器。

深入了解您的指標

通過與您的拓撲架構一致的視角,重新審視您的基礎設施。按 CPU、內存和網絡流量深入研究目前和過往的表現。然后在 Metrics Explorer 中查看更細粒度的結果,并基于您選擇的匯總方法創建時序型圖表。選擇希望繪制的字段,將數據分割到子圖表中,添加可選篩選條件,然后在 Time Series Visual Builder(時序可視化生成器)中改進您的可視化。

全文搜索整合APM

查找并修復代碼中存在的問題歸根結底就是搜索。我們的專用 UI 能夠讓您識別瓶頸并在代碼層面準確定位到存在問題的地方。因此,您能夠編寫更好、更高效的代碼,進而幫助您加快“開發-測試-部署”周期,讓您的應用程序運行更快,客戶體驗更佳。

借助服務地圖連點成線

在單一的清晰視圖中,直觀地查看您的服務間的聯系。了解它們在重點 KPI 方面表現如何,然后放大至具體服務以確定存在的阻礙。從這里開始調查中斷事件,分析影響,并采取行動以針對您的所有服務優化性能。

分布式跟蹤整合所有系統

納悶您的請求是如何流經整個基礎架構的?通過分布式跟蹤將所有內容整合到一起,清晰查看您的各項服務之間的交互情況。查看利用了哪些消息傳遞框架(例如 Kafka),然后對所有這些框架的服務調用操作進行可視化,找到路徑中何處存在潛在問題,并精準確定需加以優化的組件。

通過ML功能檢測響應時間

從 Kibana 中的 APM 應用直接創建任務。通過 Machine Learning 功能(此功能可自動對您的數據建模)查找異常行為和存在問題的部分。

及時警報積極應對

我們的儀表板十分美觀,但有時候您很可能還需要關注其他方面。通過我們的 Alerting 功能,隨時了解代碼的運行表現。可以選擇在遇到問題時接收電子郵件通知,也可以選擇在一切運行正常時接收 Slack 通知。

支持主流編程語言

Elastic APM 針對多頁和單頁應用程序支持 Java、Go、Node.js、Python、Ruby、.NET 和 Real User Monitoring (JavaScript),而且未來還會支持更多編程語言。如果已使用 Jaeger 對您的應用進行插樁,則您可以借助我們免費的開源代理直接將這些痕跡流式傳輸到 Elastic APM 中。沒有找到所需的內容?自行構建或利用開源社區。

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集群監控管理系統

公司特色服務包括數據抽取、轉換、加載ETL工具開發,主數據管理,云原生應用開發,ESB企業總線實施,大數據計算集群監控管理,邊緣計算平臺構建等。從數據端的采集到計算分析及機器學習模型建立,到最終的業務應用分析全生命周期的大數據云計算應用實施。

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探索集群監控管理系統

應用性能監控(Application Performance Monitoring,APM),是對應用程序性能和可用性的監視和管理。 APM努力檢測和診斷復雜的應用程序性能問題,以維持預期的服務等級。

  • 集群管理工具實施

    集群管理工具實施

    集群管理工具實施

    xCAT (Extreme Cloud Administration Toolkit) 是一個開源的可擴展的高級集群管理和配置工具,允許使用者通過一個單點控制和管理一個集群系統。它在簡化集群管理的同時,還

  • 硬件監控系統實施

    硬件監控系統實施

    硬件監控系統實施

    要想實時的了解服務器的運行狀況并且能在出現問題時及時解決,利用監控軟件是一個很好的選擇,一個基于web界面的企業級開源監控軟件,服務器需要LAMP環境或LNMP環境,提供分

  • 大屏數據可視化展示

    大屏數據可視化展示

    大屏數據可視化展示

    數據可視化的應用價值步入大數據時代,人們逐漸意識到那些數量龐大、晦澀難懂的數據背后蘊含著的巨大商業價值。為了對這些數據進行合理的利用并擺脫超負荷信息所帶來的困擾

  • Prometheus運維工具實施

    Prometheus運維工具實施

    Prometheus運維工具實施

    概述Prometheus是由SoundCloud開發的開源監控報警系統和時序列數據庫(TSDB)。Prometheus使用Go語言開發,是Google BorgMon監控系統的開源版本。Google發起Linux基金會旗下的

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實施案例介紹

應用性能監控(Application Performance Monitoring,APM),是對應用程序性能和可用性的監視和管理。 APM努力檢測和診斷復雜的應用程序性能問題,以維持預期的服務等級。

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SSIS數據交換實施

采用微軟SQL Server數據庫組件SSIS作為ETL工具,實現業務系統數據集成到數倉數據倉庫采用SQL Server 2016,部署到本地IDC機房SSIS部署到Azure云端,具有7*24監控機制數據源包括SQL Server, SAP, EXCELPortal導入數據、更新數據、日志管理,軟件界面語言中文建設內容包括:SSIS抽取EXCEL數據并分發到業務系統數據庫Portal管理建設IDC數據庫本機備份,異機備份,云端備份Portal定制開發用戶認證與鑒權。SSIS任務管理。通過SSIS應用日志···

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移動用戶行為分析平臺

1000萬級用戶訪問用戶行為分析:實時采集移動用戶的行為數據,如啟動程序、會話時長、頁面跳轉、完成預設任務等。根據行為數據分析用戶行為,向移動應用運營商提供用戶運營支撐服務。移動廣告投放效果分析:從移動廣告的鏈接展示開始,記錄鏈接點擊、谷歌商店下載、應用安裝等一系列行為,以此計算移動廣告投放轉化率,為移動廣告供應鏈提供廣告投放效果分析服務。整合移動廣告投放效果分析與用戶行為分析,建立移動用戶全生命周期···

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大數據智能倉儲平臺

一套提供生產制造信息化、自動化、智能化的軟硬件整體解決方案,系統基于大數據文本分析技術、分類聚類算法、TensorFlow深度學習框架而構建的智能化倉儲管理系統。通過自動倉儲、自動搬運、自動化生產設備、自動化檢測設備與信息化軟件進行集成,對整個生產過程實現數據采集、過程監控、TPM設備管理、質量管理、生產調度以及數據統計分析,從而實現生產現場的信息化、智能化和柔性化的智能制造管理。包括智能補貨預測,智能調撥分···

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企業財報自動抓取系統

一套做數據抓取入數據庫,實現計算的決策引擎工具,業務人員可以自由條件判斷組合計算,主要包含四大模塊:1)財報辨偽評分 2)流水交叉核驗 3)其它交叉核驗 4)企業財務行 為評分,最終返回評分和風險提示到系統界面供客戶參考。1、 登錄查詢界面PC 端 后臺通過郵箱號或手機號等生成賬號,交由客戶自己安裝,遠程控制客戶軟件使用次數或時間權限。 頁面分為兩大類:上市公司&非上市公司上市公司——客戶輸入需查詢企業的股票···

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移動追溯防竄貨系統

一套軟件系統通過掃碼追溯產品流通渠道地域等信息。系統承載方式為微信公眾號或者手機直接進入H5頁面登錄使用。系統包括公眾號后臺管理系統、公眾號前端H5頁面和數據導出解析模塊三個主要模塊。后臺管理系統:管理員登錄工作人員登錄鑒權工作人員用戶管理經銷商信息導入經銷商信息可以批量增量導入,第一次對經銷商掃碼時工作人員也可以通過H5頁面錄入經銷商信息,第二次之后直接選擇現有經銷商;工作人員掃碼使用前需要登錄,后臺···

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