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Cloud Application Performance Management (Cloud APM)

Cloud Application Performance Management (Cloud APM) ist der Prozess der Überwachung von Ressourcen, welche die Leistung von Softwareanwendungen in Public-Cloud-, Private-Cloud- und Hybrid-Cloud-Umgebungen beeinflussen. Es umfasst außerdem die Ergreifung von Maßnahmen zur Behebung von Problemen und zur Aufrechterhaltung einer optimalen Leistung.

Die Hauptziele von Cloud APM sind die gleichen wie beim traditionellen Application Performance Management (APM): Es soll Administratoren helfen, Probleme mit einer Cloud-Anwendung schnell zu identifizieren und zu beheben, die entweder die Benutzererfahrung (UX) oder Backend-Funktionen wie Sicherheit und Kosten beeinflussen.

Leistungsüberwachung von Cloud-Anwendungen

Der Begriff APM wird oft synonym mit einem ähnlichen Begriff verwendet: dem Application Performance Monitoring, das sich im Allgemeinen auf die Überwachung von Metriken konzentriert, welche die Leistung und Benutzerfreundlichkeit der Anwendung unterstützen.

Mittlerweile haben APM-Tools begonnen, sich über die grundlegende Überwachung hinaus und in Richtung Problembehebung weiterzuentwickeln. Echte App-Management-Funktionalität ist angesichts des schnellen Wachstums von Anwendungen, ihrer Komplexität und der Einbeziehung von Teams und Technologien zu ihrer Entwicklung und Wartung allerdings noch in der Entstehung.

Im Kontext von Cloud APM werden Probleme typischerweise nicht durch das APM-Tool selbst behoben. Dieser Prozess kann Anpassungen vor Ort für Private Cloud Workloads sowie die Anpassung von Cloud-Diensten und -Funktionen, von denen die Anwendung abhängt, beinhalten. Es kann außerdem das Abschalten des Cloud-Dienstes umfassen, bis das Problem behoben ist.

Bei beiden Interpretationen von APM ist der erste Schritt zur Identifizierung und Behebung von Performance-Problemen, so dass man weiß, was passiert. Software-Agenten, die auf dem Anwendungsserver platziert werden, überwachen die Antwortzeiten von Anwendungen, Diensten und Datenbanken.

Administratoren können Cloud-APM-Tools verwenden, um Daten aus verschiedenen Überwachungssilos in einer Korrelations-Engine und einem Dashboard zu kombinieren, was das Lesen von Audit-Protokollen erleichtert und IT-Mitarbeiter von der speicherabhängigen und fehleranfälligen manuellen Korrelation und Analyse befreit.

APM-Tools können grafisch darstellen, wie sich eine Anwendung auf Endbenutzergeräten verhält – einschließlich eines indexbasierten Diagramms zur Messung der Zufriedenheit der Endanwender – und messen, wie sich servicebasierte Ereignisse auf diese Bewertungen auswirken.

Beispiele für Anwendungsmetriken, die überwacht werden, sind:

  • Ressourcenverfügbarkeit. Läuft die Instanz noch, oder bleiben Datenbankanfragen hängen?
  • Antwortzeit. Sind langsame Antwortzeiten auf die Netzwerkbandbreite oder zugrunde liegende Ressourcenprobleme zurückzuführen?
  • Anwendungsfehler. Wie häufig treten sie auf und woher kommen sie?
  • Traffic Level. Wie viele Benutzer greifen typischerweise auf die Cloud-Anwendung zu, und ist sie ausreichend skalierbar, um einen plötzlichen Anstieg der Aktivität zu bewältigen?
  • Zufriedenheit der Endanwender. Wie hoch ist die Erfolgsrate einer bestimmten Aufgabe, und wie lange dauert sie?

Die Überwachungspriorität kann sich je nach aktueller Arbeitslast und Geschäftsanforderungen verschieben. Außerdem können sich verschiedene Aspekte des Cloud APM überschneiden, wie zum Beispiel die Reaktion auf Denial-of-Service-Angriffe (DoS), die sowohl die Leistung als auch die Sicherheit beeinträchtigen.

Die Überwachung dient nicht nur dazu, Probleme zu identifizieren – sie ist auch nützlich, um zu wissen, was gut läuft, damit man keine Zeit und Mühe aufwendet, wo es unnötig ist.

Vorteile von Cloud APM

Die Vorteile von Cloud APM sind meist die gleichen wie bei traditionellem APM:

  • Sie überwachen die Performance und Verfügbarkeit einer Anwendung;
  • Sie bieten schnelle Diagnosen und Fehlerbehebungen von Performance-Problemen; und
  • Sie verbessern die Reaktionsfähigkeit und Betriebszeit von Anwendungen.

Ein weiteres wichtiges Ziel von Cloud APM ist es, Administratoren zu helfen, eine schlechte UX schnell zu identifizieren.

Traditionelles APM versus Cloud APM

Cloud APM muss mehr Abhängigkeiten bei der Performance berücksichtigen als traditionelles APM, zum Beispiel die Überwachung der Netzwerkkommunikation, um Probleme zwischen der Anwendung und allen Cloud-Diensten zu erkennen, die sie zur Ausführung benötigt. Viele Cloud-APM-Tools überwachen sowohl die Latenz als auch die Anzahl der eingehenden und ausgehenden Anfragen einer Anwendung.

Verschiedene Arten von Cloud-Diensten müssen auf unterschiedliche Weise überwacht werden. Eine App, die in einer virtualisierten Instanz läuft, produziert mehr Log-Daten als eine serverlose Funktion.

Ein weiterer Unterschied zwischen traditionellem APM und Cloud APM ist die Sichtbarkeit der zugrunde liegenden Infrastruktur für Betriebsmetriken. Ein Unternehmen, das seine Anwendung vor Ort oder in einer Private Cloud hostet, kann seine physische IT-Infrastruktur sehen und kontrollieren, um Leistungsprobleme zu beheben. Im Gegensatz dazu verhindert die Abstraktionsschicht in der Public-Cloud-Architektur einen tiefen Einblick in die zugrunde liegenden IT-Assets, um über Metriken und Kriterien zu berichten.

Kauf von APM-Tools
Abbildung 1: Dies sind einige der Schlüsselfaktoren für den Kauf von APM-Tools.

Dies macht Cloud APM zu einer größeren Herausforderung und zu einer kritischeren Aufgabe, um eine Ursachenanalyse durchzuführen und Performance-Probleme zu beheben. Cloud-Anbieter haben in letzter Zeit große Anstrengungen unternommen, um die Transparenz ihrer Infrastruktur zu erhöhen, sowohl für ihre eigenen Serviceangebote als auch für Tools von Drittanbietern.

Tools für Cloud APM

Da immer mehr Unternehmen Anwendungen in die Cloud verlagern, benötigen sie zunehmend Tools zur Überwachung und Verwaltung der Anwendungsleistung und -verfügbarkeit in einer verteilten Rechenumgebung. Einige Tools enthalten Vorhersagefunktionen, um Administratoren zu warnen, wo potenzielle Probleme bestehen könnten, und automatisieren den Prozess zu deren Behebung.

APM-Tools der großen Public-Cloud-Anbieter führen naturgemäß Cloud-APM-Funktionen aus, um die Ressourcennutzung zu überwachen, Kosten zu verwalten und die Netzwerkleistung zu beobachten. Native Cloud-APM-Funktionen können Vorteile bieten, wie zum Beispiel Kompatibilität mit und tiefere Nachvollziehbarkeit von Services im Cloud-Ökosystem des jeweiligen Anbieters. Allerdings ist die Sichtbarkeit einiger Kernmetriken möglicherweise nicht gegeben. Typischerweise sind diese nicht mit anderen Cloud-Plattformen integriert.

Die wichtigsten APM-Tools für die größten Public-Cloud-Plattformen sind: Amazon CloudWatch, Azure Application Insights und Google Operations (früher Stackdriver).

APM-Lösungen von Drittanbietern haben historisch gesehen Vorteile in Bezug auf die Tiefe des Reportings und der Visualisierung sowie die Fähigkeit, sich mit verschiedenen Plattformen zu verbinden. Zunehmend lassen sich deren APM-Tools auch in Cloud-Anwendungen integrieren. Die meisten, wenn nicht alle, eigenständigen APM-Anbieter stellen ihre Tools in einem SaaS-Modell bereit; einige bieten sie als Managed Service an oder ermöglichen es Kunden, sie in ihrer eigenen Umgebung zu betreiben. Zu diesen Anbietern gehören:

  • Broadcom (CA) DX
  • Cisco (AppDynamics)
  • Datadog
  • Dynatrace
  • ManageEngine
  • Micro Focus
  • New Relic
  • SolarWinds
  • Splunk (SignalFx)
  • Tingyun

Open Source APM-Tools

Angesichts der Integrationskomplexität, die mit nativen und herstellerspezifischen Tools im gesamten Spektrum des Cloud Computing einhergeht, wird Open Source immer beliebter, und das gilt auch für Cloud APM. Gartner prognostiziert, dass bis 2025 50 Prozent des neuen Cloud-nativen Monitorings Open Source Feature anstelle von anbieterspezifischen Agenten verwenden, was einer Verzehnfachung gegenüber 2019 entspricht.

Zu den Open Source Tools, die Cloud APM bieten können, gehören Nagios, Prometheus und Zabbix. Zu den Bemühungen zur Unterstützung von Open Source Monitoring gehört das OpenTelemetry-Projekt, das sich noch in der Beta-Phase befindet.

Diese Definition wurde zuletzt im Januar 2021 aktualisiert
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