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Application Behaviour Analytics: l’Apm evoluto

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Application Behaviour Analytics: l’Apm evoluto

24 Feb 2014

di Nicoletta Boldrini

La nuova maturità dell’Application Performance Management si caratterizza per l’introduzione non solo di sistemi di monitoraggio end-to-end, ma anche di sofisticati modelli di analytics che ‘guardano il comportamento’ delle applicazioni. Tenendo sempre prioritaria la vista sulla user experience.

Negli ultimi cinque/sei anni si è verificato il passaggio da una visione più tradizionale dell’Apm (Application Performance Management) a quella di ‘analisi comportamentale’ attraverso tecnologie di Application Behavior Analytics e il monitoraggio end-to-end. “La maturità su queste tematiche è sicuramente maggiore di quella che era qualche anno fa”, esordisce Luigi Benocci, Principal Consultant, Presales di CA Technologies. “Le aziende che hanno alte aspettative e necessità sul fronte dell’Apm, infatti, negli ultimi anni hanno evoluto le proprie strategie di monitoraggio applicativo introducendole all’interno dei cicli di sviluppo e testing, dove l’Apm non è rappresentato solo da tool tecnologici, ma anche da processi nuovi in un’ottica DevOps (dove la collaborazione tra team di sviluppo e team di operation diventa molto stretta); non solo: a livello di operation si sta sempre più passando a un approccio end-to-end e si stanno sviluppando strategie analitiche”.

Il motivo di questa ‘nuova maturità’ è da ricercarsi nei cambiamenti in atto nei sistemi informativi aziendali: i dipartimenti It subiscono enormi pressioni per fornire un numero maggiore di servizi agli utenti (esterni ed interni) a ritmi più veloci; la consumerizzazione It, accelerata da fenomeni come mobility, cloud e social, spinge poi a focalizzare sempre più l’attenzione sull’esperienza utente dalla quale dipendono non più solo la soddisfazione dell’utente stesso ma anche capacità produttiva, di risposta al mercato, di assistenza al cliente, di nuove modalità di proposta…

L’elemento cardine

Luigi Benocci, Principal Consultant, Presales di Ca Technologies

Le applicazioni aziendali sono generalmente molto complesse e poggiano su infrastrutture eterogenee (ambienti fisici, virtuali e oggi anche cloud). Garantire elevate prestazioni e qualità della user experience in linea con le aspettative (sempre più alte) degli utenti, riducendo al tempo stesso o quanto meno governando al meglio il livello di complessità, è una sfida intricata per l’It. Ed è proprio in contesti così complessi che stanno mostrando la propria validità le tecnologie di Application Behavior Analytics (componente che CA Technologies ha introdotto nella suite di Apm 9.5). “Nel nostro caso si tratta di una componente fondamentale della ‘nuova visione’ dell’Apm che consente, attraverso approfondite analisi e correlazioni, di identificare automaticamente l'insorgere di complessi problemi prestazionali, anche prima che si verifichino problemi percepibili all’utente”, osserva Benocci. “Il punto di vista dell’utente finale è diventato l’elemento cardine dell’Apm: per un responsabile applicativo sapere che una determinata applicazione gira su uno specifico server virtuale e che occupa il 95% di Cpu, non è più sufficiente. È di assoluta importanza sapere se su quel server girano altre applicazioni, se queste applicazioni generano dei picchi di richiesta delle risorse di rete o di Cpu, ecc. Tutte informazioni che, se opportunamente correlate e analizzate, sapranno dire come si comporterà una determinata applicazione e che tipo di ripercussioni avrà sull’utente finale”.

Un approccio proattivo

Il motore di CA Application Behavior Analytics è dotato di capacità di autoapprendimento e analizza automaticamente il repository di dati complessi creato da CA Apm: “L’approccio analitico consente di scoprire condotte anomale delle applicazioni attraverso un’analisi multivariata in grado di verificare tutti i componenti interessati, ossia tutte le risorse coinvolte nel funzionamento dell’applicazione e che incidono quindi sul suo ‘comportamento’ – conclude Benocci -. Di fatto, il motore analitico permette di avere una panoramica dei problemi effettivi o potenziali che possono verificarsi tra componenti correlati (facendo un’analisi a cascata di tutte le dinamiche e gli effetti che può provocare un dato evento sull’applicazione, sull’infrastruttura e su tutti gli altri componenti che sono correlati a tale applicazione o alle risorse infrastrutturali sottostanti), prima ancora che questi causino delle conseguenze visibili e percepibili all’utenza, consentendo all’It di muoversi con un approccio proattivo”.

Nicoletta Boldrini

Giornalista

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