Java 애플리케이션 성능 모니터링
의미 있는 통찰력을 얻기 위해 Java 애플리케이션 성능을 리소스 활용에 연결하기
JMX 메트릭을 사용한 엔드투엔드 Java 애플리케이션 성능 모니터링
SolarWinds는 Java 힙 사용량, 프로세스 가용성, 가비지 수집 오버헤드, 활성 스레드, 응답 시간 등을 포함하여 JMX MBeans에서 Java 런타임 메트릭을 수집하고 통합합니다. 분산 추적을 사용하면 수동 계측 없이도 여러 서비스, 호스트 및 프로세스를 통과하는 모든 트랜잭션을 추적할 수 있습니다. 특정 작업으로 드릴다운하거나 서비스 요약 보기를 사용하여 이상치를 시각적으로 식별할 수 있습니다.
JMX 메트릭 모니터링은 Java 리소스 구성 및 사용을 이해하는 데 유용한 부분입니다. SolarWinds Observability SaaS 는 JMX 메트릭이 제공하는 데이터를 인프라, 데이터베이스 및 네트워크 리소스의 메트릭으로 완성하여 Java 애플리케이션 환경에 대한 전체적인 보기를 제공합니다.
지능형 경고로 소음을 필터링하고 중점 사항에 집중하기
AI 기반 통합 경고를 통해 SolarWinds Observability SaaS 경고를 사용하면 더 힘들이지 않아도 더 스마트하게 작업할 수 있습니다. 공유 경고 생성 및 관리가 반복 작업을 감소시키는 데 도움이 됩니다. 색상으로 구분된 경고 목록을 통해 중요한 문제에 집중할 수 있습니다. Slack, Teams, 이메일과 같은 다양한 통신 서비스에 경고 알림을 보내는 기능을 통해 알림을 기존 워크플로에 쉽게 통합할 수 있습니다.
AIOps의 향상된 경고를 통해 SolarWinds Observability SaaS는 주요 메트릭 및 임계값에 대한 경고의 우선 순위를 지정하는 동시에 소음이 많은 경고를 필터링합니다. 경고에서 데이터로 드릴다운하고 즉시 문제 해결을 시작할 수 있습니다.
의미 있는 리소스 포화 시각화 및 메트릭을 통해 문제를 신속하게 식별하기
SolarWinds Observability SaaS는 CPU 사용률, 사용할 수 없는/사용할 수 있는 메모리 및 캐시 데이터를 포함하여 광범위한 Java 메모리 사용량 메트릭을 모니터링합니다. 자세한 메모리, CPU 분석 및 대시보드 보기를 통해 리소스 포화를 신속하게 확인하고 문제를 식별할 수 있습니다. 색상으로 구분된 데이터와 시계열 메트릭을 사용하여 상호 작용적이고 직관적인 드릴다운을 통해 바로 문제 해결을 시작할 수 있습니다.
리소스 메트릭은 애플리케이션 처리량, 트래픽, 오류 및 포화에 대한 통찰력을 제공하는 데 기여하며 전체 스택 Java 애플리케이션 성능 모니터링(APM)의 핵심 요소입니다
AI 기반 분석으로 Java 애플리케이션 성능을 최적화합니다.
SolarWinds Observability SaaS를 사용하면 인프라 리소스, 데이터베이스 쿼리, 프레임워크, 원격 호출 및 기타 작업이 Java 애플리케이션 성능에 어떤 영향을 미치는지 쉽게 확인할 수 있습니다. 여러 소스의 데이터를 함께 모니터링하고 추적할 수 있는 엔터티 그룹과 골든 메트릭을 기반으로 하는 최상위 상태 점수를 통해 새로운 문제를 신속하게 식별할 수 있습니다.
서비스 전반의 상태 관계와 종속성을 시각적으로 나타내는 토폴로지 맵, 성능 문제를 코드 라인까지 격리하는 라이브 코드 프로파일링과 같은 기능을 사용하면 애플리케이션 개발 중에 성능을 최적화하고 생산 시 문제를 찾아낼 수 있습니다.
인프라 및 애플리케이션 메트릭 전반에 걸친 통합 보기
Java 애플리케이션, 해당 서비스, 데이터베이스, 네트워크 및 최종 사용자에 대한 전체 스택 애플리케이션 성능 모니터링은 영향력 있는 운영 인텔리전스를 제공합니다. 통합 대시보드를 갖춘 SolarWinds Observability SaaS는 애플리케이션과 해당 인프라 간의 경계를 제거하여 Java 성능 모니터링 및 튜닝에 대한 전체적인 접근 방식을 제공합니다.
최신 웹 애플리케이션과 클라우드 및 하이브리드 인프라의 데이터 포인트를 연결하도록 내장된 SolarWinds Observability SaaS를 사용하면 병목 현상이 어디에서 발생하는지에 상관없이 병목 현상을 일으키는 문제 지점을 식별할 수 있습니다.
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