Punti chiave
- Focus sull’esperienza utente: Misura la latenza, la larghezza di banda e i tassi di errore in relazione ai risultati aziendali, non solo alle metriche dei server.
- Implementa il Full Stack: Tracce, log e metriche provenienti dai livelli dell’app, del server, della rete e del client servono a garantire il contesto e la rapidità della valutazione iniziale.
- Definisci SLO chiari e limiti di errore: Definisci la latenza e la disponibilità previste prima di generare avvisi o automatizzare i rollback.
- Ottimizza avvisi e dashboard: Organizza i dati per livelli di responsabilità, includili nelle guide operative, elimina l’eccesso di avvisi e visualizza i golden signal per servizio.
- Prova i risultati ottenuti: Pubblica un report mensile sulle prestazioni che riporti il raggiungimento degli SLO, le tempistiche degli incidenti, l’MTTR e le cause principali risolte.
I sistemi dei clienti sono costituiti da una complessa rete di applicazioni che ne supportano il funzionamento. Anziché limitarsi a gestire le applicazioni separatamente, i team IT possono privilegiare un approccio completo che consenta di gestire le infrastrutture da una prospettiva d’insieme e di seguire le best practice di monitoraggio delle prestazioni delle applicazioni (APM).
Questo articolo spiega come sviluppare un modello di dati APM a più livelli che aumenti la visibilità, migliori il rilevamento delle minacce e favorisca la crescita.
In che modo le best practice di monitoraggio delle prestazioni delle applicazioni semplificano la conformità
L’adozione delle best practice APM consente di soddisfare le aspettative degli utenti e di accelerare il processo di triage.
📌 Prerequisiti:
- Percorsi utente definiti e transazioni aziendali chiave (login, checkut, creazione di ticket ecc.)
- Accesso alla telemetria a livello di app, infrastruttura e rete
- Turni di reperibilità e procedure di escalation ben definiti
- Un archivio di dashboard, avvisi e report mensili con dati
Fase 1: Inizia con SLO incentrati sull’utente
Definisci obiettivi di livello di servizio (SLO) che rispecchino l’esperienza reale degli utenti. Gli SLO puntano sulla coerenza, ma possono variare a seconda del settore. Per esempio, gli SLO nell’e-commerce possono consistere nel ridurre i livelli di latenza durante le procedure di pagamento degli utenti nell’arco di 30 giorni, oppure nel garantire un tasso di successo del 99,95% per il caricamento delle pagine in un secondo.
Inoltre, calcola il margine di errore (100% – obiettivo SLO) e configura avvisi automatici in caso di errori ricorrenti. Ciò contribuisce a eliminare i falsi positivi e a misurare la velocità con cui si raggiunge il limite di tolleranza all’errore, consentendo di monitorare in modo efficiente le prestazioni dell’applicazione.
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Fase 2: Sfrutta i golden signal
I golden signal sono i quattro indicatori chiave: latenza, traffico, errori e saturazione costituiscono il fondamento dei principi di Site Reliability Engineering (SRE) di Google. Per attuare le best practice di monitoraggio delle prestazioni delle applicazioni, tieni sotto controllo questi indicatori per ogni livello del tuo stack:
- Livello delle applicazioni (APM)
- Gateway API
- Sistemi di database e di gestione delle code
- Indicatori di saturazione delle infrastrutture
Fase 3: Ottimizzare l’osservabilità e il flusso di dati telemetrici
Non aspettare che qualcosa si guasti per implementare misure di monitoraggio e applicare i principi di osservabilità in tutta l’architettura APM. Ciò significa integrare log, metriche e tracciamento distribuito nel processo di sviluppo, in modo da individuare tempestivamente i problemi ed eliminare ogni margine di incertezza.
Da un punto di vista pratico, l’ottimizzazione dell’osservabilità si presenta così:
- Utilizzo di strumenti di gestione degli endpoint per un sistema di logging più efficace.
- Correlazione tra le le prestazioni lato client e la telemetria del backend per fornire un contesto.
- Mantenimento di dati centralizzati per facilitarne la gestione.
- Automazione dell’analisi dei dati per ridurre i costi generali.
- Limitazione dei log superflui per un monitoraggio più rapido.
Fase 4: Rendere gli avvisi utilizzabili
I tuoi avvisi devono individuare il tecnico giusto e fornire istruzioni chiare (ovvero “guide operative”) per la situazione in questione. Ecco come rendere utili gli avvisi sulle prestazioni delle applicazioni:
- Inviando le notifiche al team giusto: Ciò garantisce risposte rapide da parte di personale qualificato.
- Includendo istruzioni precise: Il collegamento alle soluzioni documentate semplifica il processo di correzione.
- Prevenendo lo stress da eccesso di avvisi: Accelera la risoluzione dei problemi grazie ai ping raggruppati.
- Fornendo il contesto: Un recente cambiamento o implementazione potrebbe essere all’origine dell’errore.
Fase 5: Correlare i segnali per una diagnosi più rapida
Collegare i dati relativi alle metriche provenienti da diverse parti del sistema consente di identificare rapidamente la causa principale. Un elevato utilizzo della CPU su un container di autenticazione o un picco nelle query al database potrebbero essere la causa del rallentamento della tua API di accesso.
La correlazione dei segnali consente di individuare la sequenza di eventi all’origine del problema, consentendo di risparmiare tempo nella risoluzione dei problemi. Ciò sottolinea l’importanza di attenersi alle best practice relative al monitoraggio delle prestazioni delle applicazioni.
Sebbene non dispongano di funzionalità specifiche per l’APM, gli strumenti di gestione unificata degli endpoint (UEM) offrono scansioni di rete, controlli dello stato dei dispositivi e avvisi in un’unica piattaforma, eliminando la necessità di gestire più strumenti contemporaneamente.
Fase 6: Rafforzare l’apprendimento post-incidente
Quando le cose non vanno come previsto, è più importante concentrarsi sulle lezioni da trarne piuttosto che sul responsabile. Dopo ogni incidente, esamina gli indicatori relativi alla risoluzione, aggiorna le tue guide operative e documenta i risultati ottenuti.
Le analisi post-incidente “senza colpe” aiutano i tuoi team a concentrarsi sul miglioramento, garantendo al tempo stesso di essere preparati per la prossima volta. Anziché concentrarti sugli aspetti negativi, pianifica tempi di ripristino più rapidi e un numero minore di avvisi, in modo da fare meglio la prossima volta.
Risolvere un problema è positivo, ma imparare da esso è altrettanto importante.
Fase 7: Dimostrare le prestazioni con dati concreti
Infine, prepara dei report con prove mensili per tenere aggiornati i soggetti interessati. Questo permette a tutti di rimanere allineati tra una revisione trimestrale delle attività (QBR) e l’altra, e favorisce una cultura improntata alla trasparenza e alla fiducia.
Assicurati che sia di facile consultazione per il cliente e includi quanto segue:
- Tasso di successo dello SLO
- Con quale rapidità avete risolto i problemi nelle varie applicazioni
- Miglioramenti apportati ai flussi di lavoro di monitoraggio
Tabella riassuntiva delle best practice
Pratica | Scopo | Valore ottenuto |
| SLO e margine di errore | Soddisfare le aspettative degli utenti | Avvisi e priorità incentrati sull’utente |
| Golden signal di tutti i livelli operativi | Maggiore visibilità | Risoluzione dei problemi rapida ed efficiente |
| Osservabilità fin dalla progettazione | Resilienza operativa | Riduzione del tempo medio di risoluzione (MTTR) |
| Avvisi che consentono di intervenire | Flusso di lavoro ottimizzato per la correzione dei problemi | Avvisi mirati e misure concrete per la risoluzione del problema |
| Report mensile con dati e prove | Trasparenza | Instaurare un rapporto di fiducia con le parti interessate |
Esempio di punto di contatto dell’automazione
La correlazione tra i tracciati APM e le metriche relative ai server e alla rete, l’associazione degli avvisi alle guide operative e le decisioni relative al margine di errore tollerato sono elementi fondamentali delle best practice relative al monitoraggio delle prestazioni delle applicazioni. L’automazione elimina gli errori umani e riduce i costi generali, soprattutto per le PMI.
Ecco alcuni esempi di come è possibile automatizzare le attività nell’ambito dell’architettura APM:
- Utilizza le API (New Relic/Datadog/AWS) per recuperare le tracce e le metriche dell’infrastruttura e arricchire i monitoraggi con gli URL delle guide operative.
- Esporta settimanalmente la documentazione relativa allo stato di avanzamento degli SLO e gli elenchi degli incidenti dalle tue piattaforme di monitoraggio.
- In test con un numero limitato di utenti, implementa le modifiche all’app in modo graduale e configura il rollback automatico quando superi il limite di errori consentito.
L’integrazione con NinjaOne semplifica il monitoraggio delle prestazioni
Le piattaforme di gestione centralizzata possono integrare i dati telemetrici nelle dashboard APM esistenti per semplificare il monitoraggio delle prestazioni delle applicazioni. Ecco in che modo NinjaOne supporta le best practice di monitoraggio delle prestazioni delle applicazioni:
Fase | Con NinjaOne |
| SLO incentrati sull’utente | Il tempo di attività e le prestazioni degli endpoint vengono monitorati per raggiungere obiettivi incentrati sull’utente. |
| Sfrutta i golden signal. | L’utilizzo della CPU, della memoria, del disco e della rete vengono monitorati a integrazione del monitoraggio delle prestazioni delle applicazioni. |
| Ottimizza l’osservabilità e il flusso di dati telemetrici. | I dati e i log a livello di dispositivo contribuiscono a fornire un contesto alla telemetria delle app. |
| Rendi gli avvisi utilizzabili. | Il sistema di ticketing consente di inoltrare avvisi personalizzati al team competente. |
| Metti in relazione i dati per una diagnosi più rapida. | Integra i dati relativi allo stato di integrità degli endpoint per fornire una visione d’insieme. |
| Rafforza l’apprendimento post-incidente. | Archivia i report sugli incidenti, le guide dettagliate e i tempi di risoluzione in un unico repository. |
| Dimostra le prestazioni con dati concreti. | Genera report e grafici relativi ai tempi di operatività, alla conformità alle patch e ai tassi di risoluzione dei problemi da mostrare ai partner. |
Gestisci il monitoraggio delle prestazioni delle applicazioni con soluzioni centralizzate
Tenere conto delle esigenze degli utenti e definire misure complete per monitorare le prestazioni garantisce il successo in tutte le fasi dello sviluppo e dell’implementazione. Con gli strumenti giusti, i team IT possono garantire tempi di ripristino più rapidi senza compromettere la qualità.
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