Die Bedeutung von APM für die Leistung von Cloudanwendungen

Application Performance Monitoring (APM) ist unverzichtbar, um sicherzustellen, dass kritische Geschäftsanwendungen verfügbar und resilient sind und Spitzenleistungen erbringen. Wenn Anwendungen nicht wie vorgesehen funktionieren, leiden Geschäftsabläufe und es kommt zu Verzögerungen, was zu Zeit- und Umsatzverlusten führt. Da Unternehmen immer mehr Anwendungen in die Cloud migrieren, ist APM noch wichtiger geworden, denn cloudnative oder Hybrid-Cloudanwendungen haben häufig zusätzliche Faktoren, die sich auf die Performance auswirken können. In diesem Blogbeitrag befassen wir uns mit den Feinheiten von APM, und wie wir es gezielt nutzen können, um die hohe Performance cloudbasierter Anwendungen sicherzustellen.

Wie definiert sich die Leistung von Cloudanwendungen?

In vielerlei Hinsicht ähnelt die Performance von Cloudanwendungen der herkömmlichen Anwendungs-Performance. Genau wie ihre On-Premise- oder lokalen Pendants müssen Cloudanwendungen überwacht werden, damit sichergestellt wird, dass sie verfügbar sind und effizient funktionieren. Aber bei Anwendungen in der Cloud sind zusätzliche Faktoren zu berücksichtigen.

Da sie über verteilte Netzwerkverbindungen aufgerufen werden, können Probleme bei Antwortzeiten und Round-Trip Times (RTT) auftreten. Und da Ressourcen wie CPU, GPU, Festplatte und Speicher größtenteils auf Abruf verfügbar sind, muss bei Cloudanwendungen überwacht werden, wie effektiv sie diese Ressourcen nutzen, um die variablen Kosten einzudämmen. 

Die Leistung von Cloud-Apps ist also eine Kombination von Faktoren, die sich auf Verfügbarkeit und Reaktionsfähigkeit, aber auch auf die Gesamtkosten beziehen.

Schlüsselmetriken für die Leistung von Cloudanwendungen

Die Anwendung von APM auf Cloudanwendungen erfordert einen etwas anderen Ansatz und andere KPIs, um optimale Performance hinsichtlich Kosten und Benutzer:innen sicherzustellen:

• RTT: Auf Cloudanwendungen wird netzwerkübergreifend zugegriffen (also nicht nur innerhalb eines Netzwerks). Diese zusätzlichen Netzwerke können dazu führen, dass die Anwendung mehr Zeit benötigt, um eine Anfrage zu empfangen und darauf zu antworten. Letztendlich kann eine zu hohe RTT das Benutzererlebnis beeinträchtigen, da die Anwendung langsam erscheint. 
• Latenz: Dies bezieht sich auf die Verzögerung zwischen der Benutzeraktion und der Reaktion der Anwendung. Bei Cloudanwendungen kann die Latenz aus verschiedenen Faktoren resultieren, einschließlich der Cloudumgebung sowie des Netzwerks, über das auf die Anwendung zugegriffen wird. Wenn die Latenz hoch ist – was die RTT erhöht –, kann die Anwendung den Benutzer:innen langsam vorkommen, die Benutzerzufriedenheit sinkt. 
• Throughput: Throughput gibt die Menge der Daten an, die innerhalb eines bestimmten Zeitraums erfolgreich übertragen wurden. Wenn Cloudanwendungen eine hohe Anzahl paralleler Ausführungen aushalten sollen, kann der Throughput zeigen, wie viele Daten parallel verarbeitet werden können. Wenn der Throughput zu stark sinkt, können die Benutzer-Sessions gedrosselt werden, was dazu führt, dass Benutzer:innen warten müssen, bis die Anwendung wieder verfügbar ist. 
• Fehlerquote: Die Komplexität von Cloudanwendungen kann für viele weitere mögliche Fehler sorgen. Zusätzlich zu Fehlern innerhalb der Anwendung selbst kann es zu Verbindungsproblemen oder Fehlern bei cloudbasierten Ressourcen kommen. Die Häufigkeit dieser Fehler kann ein wichtiger Indikator für Probleme im Anwendungspfad sein. 

Die negativen Auswirkungen einer schlechten Cloud-Performance

Eine unzureichende Cloud-Anwendungsleistung kann zu schwerwiegenden Problemen führen, darunter verminderte Benutzerzufriedenheit, erhöhte Abbruchraten, Umsatzeinbußen und Rufschädigung. Benutzer:innen erwarten heutzutage reibungslose Funktionalität, daher kann jeder Kompromiss bei der Performance weitreichende Folgen haben.

Die Implementierung von APM-Lösungen kann die Leistung Ihrer Cloud-Apps verbessern. Diese Tools bieten Echtzeit-Einblicke in das Anwendungsverhalten, indem sie Engpässe identifizieren, proaktives Monitoring durchführen und die Ressourcenanwendung optimieren. Letztendlich können diese Verbesserungen für zufriedenere Benutzer:innen sorgen, die Markentreue stärken und den Umsatz steigern. 

So hilft APM bei Problemen mit der Cloud-Anwendungsleistung

Da die Benutzernachfrage nach einer cloudbasierten Anwendung schwer vorhersehbar ist, kann die Sicherstellung der Skalierbarkeit ohne Beeinträchtigung der Performance zu einer Herausforderung werden und zu Leistungsschwankungen führen. Darüber hinaus umfassen Cloudumgebungen oft zahlreiche Komponenten und Abhängigkeiten, was es schwierig macht, Performance-Bottlenecks zu lokalisieren.

APM kann diese Herausforderungen auf verschiedene Weise bewältigen:

• Monitoring von Anomalien: Die Gewährleistung hochleistungsfähiger Cloudanwendungen erfordert umfangreiche Datenanalysen. Dies manuell zu tun ist jedoch zeitintensiv. Eine gute Cloud-APM-Lösung (CAPM) kann Daten automatisch analysieren und Anomalien schnell hervorheben, sodass Engineers potenzielle Probleme proaktiv angehen können, bevor sie sich auf das Benutzererlebnis auswirken. 
• Detaillierte Analysefunktionen: Eine zuverlässige APM-Lösung bietet detaillierte Analysen der App-Performance. Dies ermöglicht es Operations Engineers, DevOps und anderen Beteiligten, die Transparenz zu gewährleisten und sicherzustellen, dass Entscheidungen schnell getroffen werden können, um die Performance von Cloudanwendungen zu optimieren.
• Distributed Tracing: Die meisten Cloudanwendungen sind komplex und erfordern zahlreiche Daten-, Software- und Netzwerkressourcen, um einzelne Benutzeranfragen zu erfüllen. Eine gute APM-Plattform nutzt Distributed Tracing, um einzelne Benutzeranfragen und -sessions über die gesamte Anwendungskette hinweg zu verfolgen. Dieses Feature kann dabei helfen, Engpässe oder Effizienzprobleme zu lokalisieren, was zu einer schnelleren Problemerkennung und -lösung führt.
• Cloudnative Unterstützung: Cloudumgebungen sind dynamisch und eine APM-Lösung sollte in der Lage sein, sich schnell an wandelbare Bedingungen anzupassen und Transparenz und Kontrolle in dynamischen und verteilten Cloud-Setups zu bieten.
• Integrationen: APM-Plattformen sollten sich nahtlos in verschiedene Technologien und Frameworks wie Node.js, Amazon Elastic Container Service (Amazon ECS), Prometheus OpenMetrics und OpenTelemetry integrieren. APM-Plattformen sollten auch native Integrationen unterstützen, um Dateneinblicke schnell zu konfigurieren und zu visualisieren, ohne Zeit mit der Entwicklung benutzerdefinierter Verbindungen zu verschwenden. 

Überwachung der Leistung von Cloudanwendungen – erste Schritte 

Eine der größten Herausforderungen bei der Gewährleistung einer hochleistungsfähigen Cloudanwendung ist der Zeitaufwand für Problemerkennung und -lösung. Um dies zu beschleunigen, müssen die von APM generierten Daten in Echtzeit vorliegen, um DevOps und Netzwerk-Engineers die Möglichkeit zu geben, Probleme schnell zu erkennen und somit schneller zu lösen. Echtzeit-Monitoring ist daher ein Eckpfeiler von Cloud-APM.

Die vielen Möglichkeiten zum Monitoring in Echtzeit mit APM

Es ist nicht immer möglich, die erforderlichen Daten zur Cloud-Anwendungsleistung zu erfassen. Wenn nicht genügend tatsächliche Benutzer:innen die Anwendung verwenden, werden Probleme, die nur unter hoher Auslastung auftreten, möglicherweise erst sichtbar, wenn es zu spät ist. APM kann Monitoring-Daten zur Verfolgung von Metriken, Analysen und Diagnosen auf verschiedene Arten erfassen, um die Performance aufrechtzuerhalten und zu verbessern.

Die New Relic Dokumentation legt den Schwerpunkt auf die Optimierung von Architektur und Ausgaben, um Ihre moderne Cloudumgebung kontinuierlich zu verbessern. New Relic bietet Einblicke in die effektive Nutzung von APM-Tools zum Monitoring der Anwendungsleistung auf folgende Weise:

• Synthetic Monitoring: Simuliert Benutzerinteraktionen, um die Anwendungsleistung zu bewerten. Die Bereitstellung von Agents über ein Testsystem kann nach oben oder unten skaliert werden, um bestimmte Throughput- oder Skalierungsanforderungen zu simulieren.
• Real-User Monitoring (RUM): Verfolgt Live-Benutzerinteraktionen und erfasst Sitzungsdaten für wertvolle Einblicke in das natürliche Benutzerverhalten und Anwendungserlebnisse in Echtzeit.
• Infrastruktur-Monitoring: Beurteilt wesentliche anwendungsunterstützende Komponenten durch Tracking von Servern, Datenbanken, Netzwerken und mehr, um funktionsrelevante Faktoren wie Health, Performance und Auslastung zu prüfen.

Leistungsmanagement von Cloudanwendungen

APM ist zwar von entscheidender Bedeutung, um die hohe Performance Ihrer Cloudanwendungen sicherzustellen, aber Monitoring ist dabei nicht alles. APM umfasst eine Reihe von Tools und Strategien, um eine konsistente, zuverlässige und effiziente Cloud-Anwendungsleistung sicherzustellen:

• Erhöhte Zuverlässigkeit: Das Leistungsmanagement von Cloudanwendungen stellt durch fortlaufendes Monitoring der Performance-Metriken und umgehende Behebung von Abweichungen oder Problemen sicher, dass die Anwendung ein hohes Maß an Zuverlässigkeit aufrechterhält. Durch herkömmliche APM-Dashboards und Echtzeit-Telemetrie können Probleme schnell identifiziert und gelöst werden, um sicherzustellen, dass jede Cloudanwendung ein Höchstmaß an Benutzerzufriedenheit bietet. 
• Verbesserte Skalierbarkeit: Skalierbarkeit ist entscheidend für den Erfolg moderner Cloudanwendungen. Das Leistungsmanagement von Cloudanwendungen ermöglicht es Unternehmen, Anwendungen effizient zu skalieren, indem es Einblicke in Performance-Bottlenecks liefert und sicherstellt, dass die Infrastruktur einer gestiegenen Nachfrage ohne Performance-Einbußen gerecht werden kann.
• Kostenoptimierung: APM ist mehr als nur Monitoring. Es geht darum, die aus allen Komponenten und der Infrastruktur erfassten Daten zu nutzen, um die Kostenoptimierung zu unterstützen. Durch die Identifizierung von Effizienzschwächen, Ressourcenverschwendung oder Unterauslastung können Unternehmen Cloudressourcen wie CPUs, GPUs, Speicher und RAM effektiver nutzen, ihre Ausgaben optimieren und gleichzeitig für eine Top-Performance sorgen.

Beachten Sie, dass APM ein Teil des umfassenden Observability-Konzepts ist. Während APM aggregierte Metriken liefert, verstehen wir unter Observability die ganzheitliche, dynamische Praxis, die Ihnen hilft, tiefer in Ihren komplexen Stack einzutauchen.

Best Practices für APM in Cloudumgebungen

APM in Cloudumgebungen muss kein Drama sein. Mit den richtigen Tools, wie New Relic, und einigen Best Practices können Sie sicherstellen, dass Ihre Cloud-Apps hochleistungsfähig und hochverfügbar bleiben und für eine hohe Endbenutzerzufriedenheit sorgen. Berücksichtigen Sie Folgendes:

Proaktives Monitoring: Verfolgen Sie die Performance proaktiv, um Probleme zu antizipieren und zu verhindern, bevor sie sich auf Benutzer:innen auswirken.

Skalierbarkeit und Flexibilität: Stellen Sie sicher, dass APM-Lösungen an wandelbare Cloudumgebungen und erhöhte Workloads angepasst und skaliert werden können.

Teamzusammenarbeit: Fördern Sie die Zusammenarbeit zwischen Entwicklung und Operations, um Leistungserwägungen in den Anwendungslebenszyklus zu integrieren.

Kontinuierliche Verbesserung: Verfolgen Sie eine Strategie kontinuierlicher Verbesserung, indem Sie Trends analysieren und APM an wandelbare Technologien und Methoden anpassen.

Durch das proaktive Tracking von Metriken, die Förderung der Zusammenarbeit und die kontinuierliche Anpassung trägt APM zur zuverlässigen und effizienten Funktion der Cloudanwendungen bei.

New Relic ist aufgrund seiner umfassenden Suite an Tools und Technologien eine ideale Lösung für Cloud-APM. Mit einem Fokus auf proaktives Monitoring, Skalierbarkeit und detaillierte Analysefunktionen ermöglicht New Relic Unternehmen eine effiziente Optimierung ihrer cloudbasierten Anwendungen.