Deployment Support

この機能は、20.10.1 以降の SaaS で使用できます。

AppDynamics が、パフォーマンスのトラブルシューティングおよび根本原因分析で使用するために、トランザクションパス内のすべてのイベントをキャプチャするトランザクション スナップショットを継続的に収集します。過剰なリソース消費を防ぐためのルールと制限がありますが、特定のパフォーマンスの問題を調査する際に、何百もの個別のスナップショットを調べることができます。 

自動トランザクション診断(ATD)機能を使用すると、異常なトランザクションの動作に対して、事後対応ではなく事前対応ができます。ATD では、機械学習を使用して、アラートをトリガーするほど重大ではないものの、将来的に生産の問題を引き起こすほど重大な異常が自動的に認識され、収集したスナップショットが活用されます。実際に生産の低下や顧客への供給の停止が生じる前に問題のあるビジネストランザクションを管理するために使用できる、原因となる要素であるトランザクションの優先順位付けされたリストが数秒で提供されます。 

ATD のガイド付き根本原因分析では、異常と、原因となっている階層、終了コール、または階層間ネットワークの問題が明らかになります。これにより、より専門知識が少ない幅広いユーザが、より正確に動作を分析し、修復時間を大幅に短縮することができます。 

診断プロセスの理解

AppDynamics は、体系的なアプローチを使用して問題のあるトランザクションを特定し、考えられる根本原因を特定して、診断で使用されたスナップショットのリストを提供します。診断プロセスを次に示します。

  • ビジネストランザクションの応答時間データを分析して、問題が発生したかどうか、および問題が続いた時間を判断します。 
  • ビジネス トランザクション パス全体のメトリックデータを分析して、疑わしい原因と問題のタイプを特定します。
  • スナップショットデータを使用して、ビジネストランザクションの異常を診断する詳細な根本原因分析を提供します。 

自動トランザクション診断のワークフロー

ビジネストランザクションを選択すると、[Transaction Diagnostics] パネルが表示されます。

診断プロセスは、パフォーマンスの問題を検出して、原因となっているトランザクションを自動的に特定し、根本原因分析を簡素化するレポートを提供します。これにより、生産の問題になる前に、問題を修正できます。 

  1. [Home] または [Applications] タブから、分析するアプリケーションを選択します。

  2. [Business Transactions] を選択します。

  3. トランザクションをダブルクリックして調べます。

  4. [Dashboard] タブから、右側のパネルにある [Transaction Diagnostics] を確認します。 

    1. サーバが問題を表示するまでに数秒かかる場合があります。サーバで問題が検出されなかった場合は、その時間範囲で何も識別されなかったことを示すメッセージが表示されます。より長い時間範囲の選択を試してください(最長で 8 日間)。

    2. 過去に正常性ルール違反が生じている場合は、リストされるパフォーマンスの問題が、表示されるビジネス トランザクション フロー マップに直接対応していない可能性があります。

  5. 強調表示されている異常を選択して、[Transaction Diagnostics] 詳細ページを開きます。 

インタラクティブグラフは 2 つのチャートで構成されています。上のグラフには、下のナビゲーションバーで選択した時間範囲に対応するトランザクション応答時間が表示されます。黄色のプロットバンドは、応答時間が異常に遅い期間を強調表示しています。

  1. 下部のナビゲーションチャートのスライダを使用して、5 分から 8 日間までの時間範囲を選択します。 

  2. ナビゲーションバーのプロットバンドをクリックして、その時間範囲の詳細を表示します。チャートが自動的に変化し、選択した時間範囲のインシデントが表示されます。また、トランザクションのベースラインが含まれています。 

  3. [Details of Performance Issue] セクションを確認して、[Suspected cause. ] を確認します。異常期間のスナップショットを手動で確認する場合は、下側の [Snapshots of Impacted Transactions] リストを確認します。

  4. リスト内のスナップショットをダブルクリックして、トランザクションの詳細を表示します。