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    This page introduces you to the AppDynamics Application Performance Management (APM) Platform.

    About the AppDynamics APM Platform

    The AppDynamics APM Platform enables management and monitoring of your application delivery ecosystem, ranging from mobile/browser client network requests to backend databases/servers and more.

    AppDynamics APM offers a global view across your application landscape and allows you to quickly navigate through the distributed application into the call graphs/ exception reports generated on individual hosts. 

    Application Performance Monitoring

    At the tier level, AppDynamics provides a view of the runtime operation of your code via an AppDynamics App Server Agent. The agent detects calls to a service entry point at the tier and follows the execution path for the call through the call stack. It sends data about usage metrics, code exceptions, error conditions, and exit calls to backend systems to the Controller, either a SaaS or on-premises:  

    AppDynamics App Server Agent Diagram

    To get started with application monitoring, see Install App Server Agents.

    Most application environments contain more than one application server. They may contain distributed, interconnected servers and processes that participate in fulfilling a given user request. In this context, AppDynamics tracks transactions across distributed, heterogeneous services.  

    Infrastructure Visibility with Database Visibility

    For greater visibility into your application delivery environment, you can add AppDynamics Database Visibility to the deployment.

    App Agents provide information about calls to backend databases, including errors and call counts. The Database Visibility module extends your visibility into the workings of the database server itself by providing you with information about query execution and performance with an agent-less profile.

    AppDynamics Server Visibility contributes to your view of the data center by adding valuable information on the performance of the machines and networks in your environment.

    In this deployment, the Database Agent collects information from the database servers and sends it to the Controller, which persists some of that information in the Events Service. Database analytics features may use the Events Service, the document storage component of the platform that AppDynamics has optimized for searching and storing high volumes of information.    

    End User Monitoring for Client Experience

    While server-side monitoring provides insight into the end user's experience with application performance and suggests performance improvements to the server, end-user monitoring extends those insights from the initial client request to the client device response. AppDynamics End User Monitoring allows you to collect the information about where your requests are coming from, what devices/channels your users are using, and your code performance once deployed on your users' devices. Additionally, AppDynamics provides you with the visibility you need to investigate mobile crashes by displaying stack traces and other contextual data at the time of the crash and tying that to the Business Transaction data from the server.

    Business iQ and Application Analytics for Business Impact

    How does the overall performance of your application environment affect your business? Business iQ, powered by AppDynamics Application Analytics, helps you understand how the performance of your application environment and end-user applications ties to the business data of the transactions. It lets you sort, order, and understand the data that composes the Business Transactions. It also enables you to drill into the varieties of log data that your environment generates. See Using Application Analytics Data for information about how to install and use Application Analytics. 

    Using Metrics

    A metric is a particular class of measurement, state, or event in the monitored environment. Many defaults relate to the overall performance of the application or business transaction, such as request load, average response time, or error rate. Others describe the state of the server infrastructure, such as percentage CPU busy or percentage of memory used.

    Agents register the metrics they detect with the Controller. They then report measurements or occurrences of the metrics (depending on the nature of the metric) to the Controller at regular intervals. You can view metrics using the Metric Browser in the Controller UI.

    Information points are a particular type of metric that enables you to report on how your business (as opposed to your application) is performing. For example, you could set up an information point to total the revenue from the purchase on your website of a specific product or set of products. You can also use information points to report on how your code is performing, for example, how many times a specific method is called and how long it is taking to execute.

    You can create extensions that use the machine agent to report custom metrics that you define. These metrics are base-lined and reported in the Controller, just like the built-in AppDynamics metrics.

    As an alternative to using the Controller UI, you can access metrics programmatically with the AppDynamics APIs.

    Baselines and Thresholds

    The AppDynamics Platform uses both self-learned baselines and configurable thresholds to help identify application issues. A complex distributed application has a large number of performance metrics, and each metric is important in one or more contexts. In such environments, it is difficult to:

    • Determine the values or ranges that are normal for a particular metric
    • Set meaningful thresholds on which to base and receive relevant alerts
    • Determine what is a 'normal' metric when the application or infrastructure undergoes change

    For these reasons, anomaly detection based on dynamic baselines or thresholds is one of the essential features of the AppDynamics platform.

    The AppDynamics platform automatically calculates dynamic baselines for your metrics, defining what is 'normal' for each metric based on actual usage. Then the platform uses these baselines to identify subsequent metrics whose values fall out of this normal range. Static thresholds that are tedious to set up and, in rapidly changing application environments, error-prone, are no longer needed.

    You can create health rules with conditions that use baselines, allowing you to trigger alerts or kick off other types of remedial actions when performance problems are occurring or may be about to happen. See Alert and Respond and Health Rules and Dynamic Baselines for more detail.

    AppDynamics thresholds help you to maintain service level agreements (SLAs) and ensure optimum performance levels for your system by detecting slow, very slow and stalled transactions. Thresholds provide a flexible way to associate the right business context with a slow request to isolate the root cause. See Transaction Thresholds.

    Health Rules, Policies, and Actions

    AppDynamics uses dynamic baselining to establish what is considered normal behavior for your application automatically. Then you can set up health rules against those standard baselines (or use other health indicators) to track non-optimal conditions. A health rule might be, for example, to create a critical event when the average response time is four times slower than the baseline.

    Policies that allow you to connect such problematic events (such as the health rule critical event) with actions that can trigger alerts/remedial behavior addresses the system's issues long before your users will be affected. 

    AppDynamics supplies default health rules. You can customize the default health rules and create new rules specific to your environment. 

    The out-of-the-box health rules test business transaction performance as follows:

    • Business Transaction response time is much higher than normal: Defines a critical condition as the combination of an average response time higher than the default baseline by three standard deviations and a load greater than 50 calls per minute. This rule defines a warning condition as the combination of an average response time higher than the default baseline by two standard deviations and a load greater than 100 calls per minute.
    • Business Transaction error rate is much higher than normal: Defines a critical condition as the combination of an error rate greater than the default baseline by three standard deviations and an error rate higher than ten errors per minute and a load greater than 50 calls per minute. This rule defines a warning condition as the combination of an error rate greater than the default baseline by two standard deviations and an error rate greater than five errors per minute and a load greater than 50 calls per minute.

    For more information, see Alert and Respond.

    Infrastructure Monitoring

    While Business Transaction performance is typically the focus of a performance monitoring strategy, monitoring infrastructure performance can add insight into underlying factors about performance. AppDynamics can alert you of the problem at the Business Transaction and infrastructure level. 

    AppDynamics provides preconfigured application infrastructure metrics and default health rules to enable you to discover and correct infrastructure problems. You can also configure additional persistent metrics to implement a monitoring strategy specific to your business needs and application architecture.

    In addition to health rules, you can view infrastructure metrics in the Metric Browser. In this context, the Correlation Analysis and Scalability Analysis graphs are particularly useful to understand how infrastructure metrics can correlate or relate to Business Transaction performance. 

    Integrating and Extending AppDynamics

    AppDynamics provides many ways for you to extend AppDynamics Pro and integrate metrics with other systems. The AppDynamics Exchange contains many extensions that you can download and if you can't find what you need, you can even develop your own.

    Extensions for AppDynamics come in the following categories:

    • Monitoring Extensions add metrics to the existing set of metrics that AppDynamics agents collect and report to the Controller. These can include metrics that you obtain from other monitoring systems. They can also include metrics that your system extracts from services that are not instrumented by AppDynamics, such as databases, LDAP servers, web servers, or C programs. To write specific monitoring extensions, see Extensions and Custom Metrics.
    • Alerting Extensions let you integrate AppDynamics with external alerting or ticketing system and create custom notification actions. To learn how to write specialized custom notification see Build a Custom Action. Also, see Email Templates and HTTP Request Actions and Templates
    • Performance testing extensions consist of performance-testing extensions, such as the one described on Integrate AppDynamics with Apica.
    • Built-in integration extensions are bundled into the AppDynamics platform and only need to be enabled or configured. These include:

    For creating custom extensions and integration components for AppDynamics, see AppDynamics APIs

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    このページでは、AppDynamics アプリケーション パフォーマンス管理(APM)プラットフォームについてご紹介します。

    AppDynamics APM プラットフォームについて

    AppDynamics APM プラットフォームでは、モバイルアプリケーションやブラウザクライアントのリクエストから、お使いのネットワーク、バックエンドデータベース、およびアプリケーションサーバなどに至るまで、アプリケーション配信エコシステム全体をモニタリングおよび管理することができます。 

    AppDynamics APM では、アプリケーション ランドスケープ全体にわたって単一のビューを使用できるため、分散アプリケーションのグローバルビューから、個々のホストで生成された呼び出しグラフまたは例外レポートまで、すばやくナビゲーションできます。 


    AppDynamicsを利用することにより、ティアレベルでAppDynamics App Serverエージェントを通じてコードのランタイムオペレーションを確認することができます。エージェントは、ティアでサービスエントリポイントに対するコールを検出し、コールスタックを通じてコールに対する実行パスに従います。また、使用メトリック、コードの例外、エラー状態、バックエンドシステムの終了コールに関するデータをコントローラ(SaaSまたはオンプレミス)に送信します。

    アプリケーション モニタリングを始めるには、「Install App Server Agents」を参照してください。

    大半のアプリケーション環境は、複数のアプリケーションサーバーで構成されています。これには、特定のユーザリクエストの実行に参加する複数の分散および相互接続されたサーバとプロセスが含まれている場合があります。このコンテキストでは、AppDynamics は分散された異種サービス間でトランザクションを追跡します。  



    アプリケーション エージェントは、エラーやコールの数など、バックエンドデータベースへのコールについて通知できます。データベース可視性モジュールは、データベースサーバ自体の動作に対する可視性を拡張します。これにより、クエリの実行とパフォーマンス、およびエージェントレス プロファイルに関する詳細情報が表示されます。


    このデプロイメントでは、データベースエージェントはデータベースサーバから情報を収集し、コントローラに送信します。コントローラはこの情報の一部をイベントサービスに保存します。データベース分析機能は、プラットフォームのドキュメント ストレージ コンポーネントであ(大容量情報の検索と保存に最適化された)イベントサービスを使用できます。    


    サーバ側のモニタリングでは、エンドユーザにとってのアプリケーションパフォーマンスの体験や、特にサーバ側からそのパフォーマンスを向上させる方法について大量の情報を得られますが、エンドユーザのモニタリングでは、最初のクライアント要求からクライアントデバイスでの応答に至るまでの全域にインサイトを拡張できます。AppDynamics エンドユーザモニタリングを使用すると、世界中の要求の送信元の場所、およびユーザが使用しているデバイスとチャネル、およびコードがユーザのデバイスに配置された後のコードのパフォーマンスに関する情報を収集できます。クラッシュの時点でスタックトレースやその他のコンテキストデータを確認することで、モバイルクラッシュを調査することもできます。また、AppDynamics は、サーバ側からそのデータをビジネス トランザクション データに関連付けることができます。

    ビジネスへの影響を把握するためのBusiness iQおよびアプリケーション分析

    アプリケーション環境の総合的なパフォーマンスは、ビジネスにどのような影響を与えているのでしょうか。AppDynamicsアプリケーション分析が搭載されたBusiness iQは、アプリケーション環境とエンドユーザーアプリケーションのパフォーマンスがトランザクションのビジネスデータにどのように関係しているかを理解する上で役立ちます。ユーザーは、ビジネストランザクションを構成するデータを整理し、順序づけて、理解することができます。また、環境から生成されたさまざまなログデータを掘り下げることもできます。アプリケーション分析をインストールおよび使用する方法については、「Using Application Analytics Data」を参照してください。 



    エージェントは、検出したメトリックをコントローラに登録します。その後、定期的にメトリックの測定値やオカレンスを(メトリックの特性に応じて)コントローラにレポートします。メトリックは、コントローラ UI のMetric Browserを使用して表示できます。


    ユーザが定義するカスタムメトリックをレポートするためにマシンエージェントを使用する拡張を作成できます。このメトリックは、あらかじめ用意されている AppDynamics メトリックと同様に、コントローラでベースライン化およびレポートされます。

    コントローラ UI を使用する代替手段として、AppDynamics APIs を使用してプログラムでメトリックにアクセスできます。


    AppDynamics プラットフォームでは、自己学習したベースラインと構成可能なしきい値の両方を使用して、アプリケーションの問題を特定できます。複雑な分散アプリケーションには多数のパフォーマンスメトリックがあり、各メトリックは 1 つ以上のコンテキストで重要です。このような環境では、次の作業が困難になります。

    • 特定のメトリックの標準的な値または範囲を判断する
    • 関連アラートをベース化および受け取るための、意味のあるしきい値を設定する
    • アプリケーションやインフラストラクチャが変更されたときの「標準的な」メトリックが何であるかを判断する



    ベースラインを使用する条件を持つ正常性ルールを作成することで、プラットフォームの問題が発生、または発生しそうなときにアラートをトリガーしたり、その他のタイプの救済アクションをキックオフしたりすることができます。詳細については、「Alert and Respond」、「Health Rules」、および「Dynamic Baselines」を参照してください。

    AppDynamicsのしきい値は、トランザクションの遅延、過剰遅延、および停滞を検出することでサービス水準合意(SLA)を守り、システムの最適なパフォーマンスレベルを維持するのに役立ちます。しきい値があれば、正しいビジネスコンテキストとリクエストの遅延を柔軟に関連づけ、根本原因を特定できます。詳細については、Transaction Thresholdsを参照してください。




    AppDynamics は、デフォルトの正常性ルールを提供します。ユーザは、環境に合わせてデフォルトの正常性ルールをカスタマイズしたり、新しいルールを作成したりすることができます。 


    • Business Transaction response time is much higher than normal クリティカルな状態は、デフォルトのベースラインよりも 3 標準偏差高い平均応答時間と、1 分あたり 50 コールより大きい負荷を組み合わせたものとして定義されます。このルールが定義する警告状態とは、デフォルトのベースラインよりも 2 標準偏差高い平均応答時間と、1 分あたり 100 コールより大きい負荷を組み合わせたものです。
    • Business Transaction error rate is much higher than normal クリティカルな状態は、デフォルトのベースラインよりも 3 標準偏差高いエラー率、1 分あたり 10 エラーより高いエラー率、および 1 分あたり 50 コールより大きい負荷を組み合わせたものとして定義されます。このルールにより、警告状態は、デフォルトのベースラインよりも 2 標準偏差高いエラー率、1 分あたり 5 エラーより高いエラー率、および 1 分あたり 50 コールより大きい負荷を組み合わせたものとして定義されます。

    詳細については、Alert and Respondを参照してください。


    パフォーマンスモニタリング戦略では一般的にビジネストランザクションのパフォーマンスが重視されますが、インフラストラクチャパフォーマンスをモニタリングすることで、ビジネストランザクションのパフォーマンスの下層ファクタに対する情報を得ることができます。AppDynamics では、ビジネス トランザクション レベルとインフラストラクチャ レベルで問題を警告することができます。 


    正常性ルールに加えて、メトリックブラウザではインフラストラクチャメトリックを確認することができます。このコンテキストでは、インフラストラクチャ メトリックがビジネストランザクションのパフォーマンスにどのように相関または関連しているかを理解する上で、相関分析スケーラビリティ分析グラフが特に役に立ちます。 


    AppDynamics は、AppDynamics Pro を拡張し、他のシステムとメトリックを統合するためのさまざまな方法を提供します。AppDynamics Exchange では、膨大な数の拡張をダウンロードできます。また、必要なものが見つからない場合は自分で開発することも可能です。


    • モニタリング拡張は、AppDynamics エージェントが収集し、コントローラにレポートする既存のメトリックセットにメトリックを追加します。これには、ユーザが他のモニタリングシステムから収集するメトリックを含めることができます。また、データベース、LDAP サーバ、Web サーバ、C プログラムなど、AppDynamics によってインストゥルメント化されないサービスからお使いのシステムが抽出するメトリックを含めることもできます。特定のモニタリング拡張を記述する場合は、「Extensions and Custom Metrics」を参照してください。
    • アラート拡張では、AppDynamicsを外部のアラートまたはチケットシステムと統合し、カスタム通知アクションを作成することができます。特殊なカスタム通知を記述する方法については、「Build a Custom Action」を参照してください。また、「Email Templates」および「HTTP Request Actions and Templates」を参照してください。 
    • パフォーマンステスト拡張は、Integrate AppDynamics with Apica で説明されているパフォーマンステスト拡張などで構成されています。
    • あらかじめ用意されている統合拡張は、AppDynamics プラットフォームにバンドルされていて、有効化や構成のみが必要です。これには、以下が含まれます。

    AppDynamics 用のカスタム拡張や統合コンポーネントを作成する場合は、AppDynamics API の情報を参照してください。