Passez de la réponse aux incidents à un monitoring des applications proactif.
A system of intelligence that makes all your tools smarter with observability insights.
The tools you love and the data you need are often siloed. But now New Relic goes beyond telemetry insights to act as a system of intelligence for your entire digital ecosystem.
Through agentic integrations, our AI holds bi-directional conversations with other AI agents to deliver results into your ITSM, SDLC, and other vital tools. These orchestrations deliver automations and smart recommendations where they’re most useful to you.
With integrations across GitHub, Amazon Q Business, and ServiceNow—and more on the way—New Relic is the system of intelligence at the heart of your business.
Sachez l'état de santé du système en un clin d'œil
- Monitorez instantanément les métriques dorées, visualisez les dépendances et repérez les problèmes grâce aux alertes et au suivi des erreurs.
- Observez l'expérience utilisateur dans l'interface de l'APM avec les transactions clés, les contrôles synthétiques et le monitoring de navigateur.
- Monitorez les SLO et les KPI métier en temps réel pour repérer les problèmes avant qu'ils n'impactent les utilisateurs ou votre activité.
Partagez les informations détaillées sur tout le cycle de vie de l'application.
- Suivez facilement l'impact du déploiement et des modifications sur les performances des applications.
- Gagnez une visibilité instantanée sur toutes les vulnérabilités des applications sans configuration supplémentaire.
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Déboguez plus vite avec une vue unifiée et uniformisée du stack
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FAQ sur l'APM
APM est un sigle en anglais qui signifie « Application Performance Monitoring » (monitoring des performances des applications). Il s'agit d'un ensemble d'outils et de processus utilisés pour monitorer et optimiser les performances des applications logicielles. Les systèmes APM peuvent faire le suivi de différentes métriques, telles que les temps de réponse, l'utilisation des ressources et le taux d'erreur. Ils fournissent ainsi des détails sur la façon d'améliorer les performances d'une application.
Le but est d'aider les organisations à détecter les anomalies, à réduire la latence et à optimiser l'expérience client. L'APM peut être également utilisé pour détecter et diagnostiquer les problèmes, tels que les goulots d’étranglement ou les bogues, qui peuvent impacter les performances d'une application.
Il existe plusieurs façons d'évaluer les performances d'une application. Les stratégies et les outils d'APM alertent vos équipes de développeurs en cas d'erreurs ou de problèmes avant que les clients ne s'en rendent compte.
Avec le logiciel APM, vous pouvez évaluer les performances d'une application à partir d'un dashboard. Voici les méthodes d'évaluation les plus courantes :
1. Monitoring : collecte les données de différentes métriques de performance (temps de réponse, utilisation des ressources et taux d’erreur, par exemple) puis analyse ces données pour identifier les tendances et les problèmes éventuels.
2. Test de charge : simule des scénarios d'utilisation concrets (un grand nombre d'utilisateurs qui accèdent à l'application en même temps, par exemple) pour voir l'exécution de l'application dans des conditions de stress.
3. Profilage des performances : analyse le code de l'application pour identifier les goulots d’étranglement ou les zones qui pourraient être optimisées afin d'obtenir de meilleures performances.
4. Avis des utilisateurs : collecte des avis et commentaires des utilisateurs en ce qui concerne leur expérience avec l'application, y compris tous les problèmes qu'ils ont pu rencontrer.
5. Tests A/B : compare deux versions d'une application pour voir laquelle est la plus performante.
6. Monitoring synthétique : effectue le monitoring des performances de l'application en simulant les interactions utilisateur avec l'application dans un environnement contrôlé.
Vous devez monitorer plusieurs métriques lors de l'utilisation des outils d'APM :
1. Temps de réponse : le temps qu'il faut pour le traitement d'une requête et le retour d'une réponse.
2. Taux d’erreur : le nombre d'erreurs qui peuvent se produire dans l'application (échecs des requêtes ou exceptions non traitées, par exemple).
3. Utilisation des ressources : la quantité de ressources système (CPU, mémoire, etc.) utilisée par l'application.
4. Débit : le nombre de requêtes que l'application peut traiter au cours d'une période définie.
5. Latence : le temps pris par les données pour passer du client au serveur puis revenir au client.
6. Expérience utilisateur : le taux de satisfaction global des utilisateurs avec l'application.
7. Métriques métier : l'impact de l'application sur l'activité (nombre de transactions, chiffre d'affaires, taux de conversion, par exemple).
Il est important de monitorer ces métriques dans le temps pour détecter les tendances et les modèles, mais aussi pour identifier le moment et l'endroit à l'origine des problèmes de performance dans l'application.
Il est également important de noter qu'en fonction des exigences spécifiques de votre application, vous devrez peut-être monitorer d'autres métriques.