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アプリケーション／ネットワーク・パフォーマンス・モニタリング
合成APMとNPMツールでネットワークとアプリケーションをプロアクティブに監視する
合成モニタリングで中断を最小限に
合成ネットワーク・パフォーマンス・モニタリング (NPM)およびアプリケーション・パフォーマンス・モニタリング (APM)ツールにより、実環境のトラフィックをシミュレートし、ネットワーク、ウェブサイト、およびアプリケーションの応答時間を追跡し、ユーザーが使用する前に問題点を見つけることができます。
ネットワーク／アプリケーション・パフォーマンス・モニタリング・ソフトウェアの詳細
合成モニタリングとは
ライブネットワークとアプリケーショントラフィックに依存する現実のリアル・ユーザー・モニタリング(RUM)ツールとは異なり、合成モニタリングツールにより、シミュレートされたアプリケーショントラフィックを生成し、ネットワークとアプリケーションに送信し、意図した宛先に到達するまでにかかる時間を測定します。 継続的テストをすることで、ネットワーク運用チームとアプリケーション・デリバリー・チームは、さまざまな条件下でQoEとサービス品質(QoS)を監視でき、サービス低下、ネットワーク／アプリケーションのレイテンシやボトルネックの特定に役立ちます。
合成APM/NPMツールで何ができますか。
ネットワークレイテンシを防ぎ、一貫したQoSを確保
ボトルネック、レイテンシ、Wi-Fi問題、また他に特定が難しい問題によって、ネットワークサービス（統合通信、VoIP、SaaS、ビジネスアプリケーションなど）や性能が損なわれないようにしましょう。 Hawkeyeはネットワーク性能を監視し、問題を切り分け、さまざまな実環境トラフィックロード、相互作用、アプリケーション混合をエミュレートすることで、スケジュールされた検証テストを実行し問題をプロアクティブに検出します。 AIを活用した外れ値検出と 合否判定指標によりトラブルシューティングの優先順位を付け、また、ホップ・バイ・ホップ解析により、根本原因の分析と問題領域の修正が容易になります。
すべてのモバイルユーザーに一貫した体験を維持
モバイルアプリケーションやウェブサイトでQoSを維持するには、従来のアプリケーション性能モニタリング以上のものが必要です。 つまり、デバイス、オペレーティングシステムなど、さまざまなものを管理するということです。 Eggplant監視は、AppleとAndroidの環境において、画面解像度、アップロード、ダウンロード、ネットワークレイテンシをエミュレートし、全てのアクセス可能なシステム、ウェブサイト、アプリケーションでの一貫したモバイル体験と機能を確保することができます。
コアからエッジまトラブルシューティングの高速化とサービス品質の最適化
複雑なトポロジーやブラインドスポットで、分離されたハイブリッドネットワークでのQoSを維持する能力に影響を与えないようにしましょう。 主要なコンピュートリソースとワークロードがクラウドからネットワークのエッジに移行するにつれて、ネットワーク運用チームは、性能の低下を検出し、その根本原因を特定するための合成NPM ツールが必要です。 さまざまなハードウェアとソフトウェアベースのネットワークエンドポイントによって、Hawkeyeはエンドツーエンドのサービスチェックをコアからエッジまで行うことができます。 同時に、ノード・ツー・ノードトラフィック可視化により、トラブルシューティングを加速化しエンジニアの派遣を最小限にします。
ウェブサイトとAppをユーザー視点で監視
大きなJavaScriptファイル、非圧縮画像、動画など、ウェブベースの性能低下を最小限に抑えます。 Eggplant監視は、ユーザー動作をエミュレートし、Webサイトやアプリケーションのロード時間、ダウンロード速度、その他のUX関連の性能指標を継続的にテストします。 クライアント側の要因（再試行ロジックや変数のパラメータ化）と、API、モバイル、FTP、2要素認証などのバックエンド相互作用をシミュレートして、カスタマージャーニーを可視化し、ボトルネックを特定し、最適化の機会を特定します。
アプリケーション／ネットワーク・パフォーマンス・モニタリング・ソフトウェアに関するよくある質問
ネットワーク・パフォーマンス・モニタリング (NPM) ツールを使用すると、特定のネットワークのパフォーマンス、可用性、およびサービス品質を視覚化、モニタリング、トラブルシューティング、および最大化できます。
これらのツールは、ライブのネットワーク・トラフィックをレポートするか、合成トラフィックを生成してさまざまなハードウェアまたはソフトウェア・ベースのエンドポイントにネットワーク経由で送信するかの 2 つの方法のいずれかで動作します。通常、これらのツールは、パケット損失、ジッター、遅延、応答時間、平均オピニオン・スコアなどの重要なメトリクスおよび KPI を表示します。AI または機械学習を利用した高度に視覚的なリアルタイム・ダッシュボードにより、ネットワーク・オペレーション・チームは、異常値やフォローアップすべき潜在的な問題を簡単に特定できます。
アプリケーション・パフォーマンス・モニタリング（APM）ツールを使用すると、IT担当者やDevOpsチームは、企業や顧客向けのアプリケーションが、ユーザーが期待するパフォーマンス、信頼性、ユーザー・エクスペリエンス（UX）の目標を満たすようにすることができます。
APMツールは一般に、リアル・ユーザー・モニタリング（RUM）または合成モニタリングの2つのカテゴリーのいずれかに分類されます。RUMプラットフォームは、実際のアプリケーション・ユーザーから得られたトラフィック・メトリクスとパフォーマンス・チェックを取得し、レポートすることで、UXとパフォーマンスに関するリアルタイムの洞察を提供します。逆に、合成モニタリング・ツールは、ユーザー・インタラクションをエミュレートして、さまざまな条件やシナリオの下でアプリケーション・パフォーマンスをベンチマークし、運用チームが潜在的なボトルネックを迅速に特定して修正できるようにします。
従来の監視ツールは、実際のトラフィックデータに依存しており、パッシブデータと呼ばれることもあります。合成モニタリング（アクティブ・モニタリング）ツールは、シミュレーションされたアプリケーション・トラフィックを生成し、ネットワークに注入して、主要なパフォーマンス指標をキャプチャします。シミュレーションを実行することで、さまざまな条件下でネットワークのパフォーマンスを観察し、パフォーマンスが期待に満たない場所を特定できます。
各シミュレーションでアプリケーションの種類と組み合わせ、およびトラフィック量を制御するため、このプロセスはアクティブです。モニタリング・ツールがライブ・トラフィックに依存しないため、パフォーマンスの問題を予測し、潜在的な修正の影響をテストできます。受動的で反応的な状態から、プロアクティブな状態に移行することができます。
合成モニタリングは、SD-WAN、分散型ユニファイド・コミュニケーション、クラウド・アプリケーション、または Microsoft Teams や Zoom のような音声およびビデオ・サービスを展開する前に、ネットワークの準備状況を評価するのに最適です。これらのツールは、応答時間、品質、または待ち時間を測定するためにシミュレートされたトラフィックに依存するため、本稼働前にパフォーマンスを予測し、ボトルネックを突き止めることができます。さらに、業界をリードするほとんどのツールは、アプリケーション・シグネチャのライブラリを提供しているため、需要の変化をモデル化するためにトラフィック量を変化させながら、予想される正確な種類のトラフィックで精度の高いテストを構築することができます。
柔軟なモニタリング・プラットフォームでは、分散ネットワーク全体のさまざまなエンドポイントからのトラフィックをシミュレートできるため、幅広い運用シナリオでパフォーマンスを測定できます。分散ネットワークのノード間接続のテスト、クラウドベースのアプリケーションを使用したエンドユーザー・エクスペリエンスの検証、大規模なネットワーク展開のリリース準備の確認などが可能です。
デプロイ前やライブのネットワーク評価に加え、継続的なアクティブ・モニタリングにより、QoSをプロアクティブに維持することもできます。毎日のシミュレーション結果を追跡することで、標準からの逸脱を簡単に特定でき、パフォーマンスが最低サービス・レベルを下回るタイミングを早期に知ることができます。
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