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Machine learning dans le management IT

Oracle Management Cloud

Analyse de la performance applicative

L’analyse de la performance applicative consiste à surveiller, mesurer et formaliser l’état de santé d’une application. Elle devra également permettre de détecter, diagnostiquer et anticiper les erreurs et dégradations de performances applicatives.


Analyse de la performance applicative

Analyser la performance applicative en temps réel

L’analyse de la performance applicative en temps réel permet d’obtenir une visibilité approfondie des performances des applications à un instant précis et sur les 30 derniers jours pour :

  • Isoler rapidement une dégradation de performance
  • Comprendre le contexte applicatif
  • Objectiver les interactions et les performances à tous les niveaux (tiers applicatif, tiers données, etc.)
  • Mesurer la qualité du service rendu pour comprendre l’expérience réelle des utilisateurs de l’application et ainsi évaluer leur satisfaction

Analyse de la performance applicative

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Isoler et diagnostiquer les dégradations de performances applicatives

L’analyse de la performance applicative par Bytecode Instrumentation permet d’objectiver la qualité du service rendu aux utilisateurs sur l’ensemble des pages et de suivre les transactions entre serveurs afin d’identifier précisément l’origine des problèmes applicatifs. Une analyse de logs contextualisée permet de faciliter l’identification de la cause d’un dysfonctionnement.

Les différentes étapes du troubleshooting d’un incident sont :

  • Vérifier les alertes pour identifier les dysfonctionnements. Par exemple : dépassement d’un seuil prédéfini sur le temps de réponse
  • Identifier géographiquement les erreurs pour isoler la région problématique
  • Identifier les lenteurs de chargement sur les pages et les causes potentielles des dégradations de performance
  • Visualiser chaque tiers, requête et opération en lien avec l’incident
  • Examiner l’arbre d’appel en analysant les appels effectués à partir et à destination d’une requête serveur
  • Contrôler les composants techniques sous-jacents pour déterminer leur impact sur l’application

Analyse de la performance applicative

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Comprendre l’expérience utilisateur

Pour garantir une qualité de service, l’analyse du niveau de satisfaction des utilisateurs permet de détecter de potentiels dysfonctionnements. En effet, un taux de satisfaction (apdex) permet d’identifier les utilisateurs rencontrant des dégradations de performance ou des erreurs. L’analyse de la session d’un utilisateur donne les détails de sa navigation, les erreurs éventuellement rencontrées, le niveau de satisfaction global mais également la satisfaction pour chacune des actions.

L’analyse de la session utilisateur permet de déterminer très rapidement quelle page, quelle action, quelle interaction a engendré une dégradation de l’expérience utilisateur.

Apdex

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Analyser l’historique de la performance applicative

L’analyse de l’historique permet de comprendre l’évolution des performances applicatives sur plusieurs semaines voire plusieurs mois. En cas de saisonnalité de l’activité, la comparaison des performances sur des périodes similaires permet de révéler de potentiels dysfonctionnements, indécelables lors d’une analyse à court terme.

L’analyse historique de la performance permet de connaître pour une période choisie :

  • La performance par page : temps de réponse, taux d’erreurs et nombre de vues
  • La répartition de charge
  • La performance des requêtes serveur
  • La répartition du temps de réponse pour chaque tiers applicatif
  • La distribution des erreurs
  • Le profil des utilisateurs (par région, par type de navigateur, par Operating System)

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L’analyse de l’historique des performances applicatives permet aussi :

  • Identifier les serveurs d’applications qui ne sont pas utilisés de manière optimale
  • Comprendre l’utilisation des ressources, leur disponibilité, leur utilisation et le changement éventuel de capacité depuis la période précédente
  • Corréler les évènements. Par exemple : nombre d’erreurs en fonction du temps serveur sur 90 jours
  • Identifier les changements, même mineurs, de comportement applicatif
  • de voir la tendance d’utilisation actuelle et également d’estimer la croissance de l’utilisation
  • Comprendre les différences d’utilisation de l’application entre régions, en fonction de l’OS ou du navigateur utilisé

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