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AppDynamics と ServiceNow の連携による効率的なアプリケーション性能管理・運用
アプリケーションCisco のオブサーバビリティ(アプリケーション可観測性)ソリューション,AppDynamics では,アプリケーション性能監視上発生したイベント,インシデントをEメール,HTTP リクエスト(Webhook)等により,様々な 3rd パーティ・ツールに通知することが可能ですが,それだけでなく,代表的な統合型IT運用マネジメントツール,ServiceNow とはイベントだけでなく,アプリケーション・トポロジー,ビジネス・トランザクション等より密接なデータ連携を行うことが可能です。
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Cisco AppDynamics が Gartner 社の 2021 年版 Magic Quadrant のアプリケーション パフォー マンス モニタリング部門で 9 度目のリーダーに
アプリケーションGartner 社の 2021 年版 Magic Quadrant のアプリケーション パフォーマンス モニタリング(APM)部門において、Cisco AppDynamics はその実行力とビジョンの完全性が評価されました
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AppDynamics インストール入門 Android SDK 編
アプリケーションAppDynamicsでは Android / iOS アプリにおけるユーザ操作等を監視する MRUM(Mobile Real User Monitoring) SDK(Software Development Kit) が提供されています。 本投稿ではAndroid アプリケーションを監視する手順に関して説明いたします。
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AppDynamics 外形監視ジョブスクリプトの作成
アプリケーションAppDynamics では世界中に分散したリモートサーバ上で Python スクリプトを定期的に実行し,スクリプトに記述された手順にしたがい,仮想ユーザが webブラウザを操作,webアプリケーションに性能上の問題や,障害は発生していないか監視を行うことが可能な Browser Synthetic Monitoring が利用可能です。 従来,Synthetic モニタリングにおいて実行する Python スクリプトの作成はやや煩雑でしたが,Chrome / Firefox 上で利用可能な拡張機能,Katalon Recorder ではAppDynamics 用の Python スクリプトの生成がワンクリックで行えるようになりました。
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IT のパフォーマンスとオブザーバビリティ(可観測性)が 2021 年におけるビジネスの成長に不可欠な理由
クラウド2021 年は技術者にとって、キャリアを高め、IT 業界に対する認識を大きく変えることができる、またとないチャンスの年となるでしょう。そして、2020 年はかつてないほど困難で、悲劇的で、あらゆることが複雑を極めた 1 年として過去の歴史に刻まれることになるでしょう。
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オブザーバビリティ(可観測性)と信頼性を確保しながら Kubernetes を拡張
クラウドKubernetes を利用するとマイクロサービス アプリケーションを簡単に導入できます。本ブログ記事では、AppDynamics を利用してマイクロサービス アプリケーションの正常性を大規模に確保する方法をいくつかご紹介しています。
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Lambda Extension による Python 関数性能監視
アプリケーション2020年10月にプレビューとなった AWS Lambda Extensions により,コード変更なしに AppDynamics で Lambda 関数の の監視が可能となりました。 これまでは,AppDynamics Tracer SDK を用いるため Lambda 関数のコード変更が必要でしたが, AppDynamics Extension Layer を追加することによりコード変更なしでモニタリング可能となりました。
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組織にとって最適なアプリケーション パフォーマンス モニタリング ツールを選定するための手引き
アプリケーション多すぎる APM ツールと、少なすぎる実践可能な分析情報に翻弄されていませんか? 多数のモニタリング製品をわずか 3 つにまで削減できる方法があります。ここでは、削減に向けて最初に検討すべき事項をご紹介します。
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アプリケーション パフォーマンス モニタリングとは
アプリケーション企業の IT 運用のパフォーマンスに対して責任を負う立場にある方は、ぜひこのガイドでアプリケーション パフォーマンス モニタリング(APM)のメリットをご確認ください。
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認知エンジンで AIOps にアプリケーション インテリジェンスを統合
アプリケーションAppDynamics は認知エンジンを組み込むことで、APM の機械学習と自動化を進化させ、修復や最適化にかかる時間の大幅な短縮を可能にしました。
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