apm 主要是关注业务功能,比如网银的查询动作,是否执行成功,和效率。但查询业务,由某个业务系统完成,这个业务系统,由若干应用,以及地下所制成应用的中间件,数据库,操作系统支撑,这些系统的性能,和时间在同一时间轴上是会联动的,ib
如果环境大部分是IBM的产品,比如webpshere,mq,mb,ihs,等等,apm能覆盖的范围会比较大,如果不是,只能局部获得监控。另一个好处是,交易监控通常结合底层资源监控一起来做,ibm的apm在纵向的覆盖度比较完整,从底层的资源监控,到交易监
如果是运行在IBM APM支持的中间件,比如大部分的J2EE中间件,MQ,MB,IHS,等等,无需对应用改造,如果不是,只能通过旁路监听获取机器节点之间的交易,如果应用层协议加密,看不到交易中具体内容,只有交易的整体相应时间,成败结果,交易体的
基于上下文传递关键字及指定时间段做相关数据挖掘,分析从时间到空间上的发生频率与分布。
需求决定一切。关联搜索包括以上下文传递或手工输入的关键字查找指定时间段内相关日志、事件、告警发生的规律,包括从时间和空间上的分布规律、发生频率等。
话题很大,也需要结合现状和需求,建议联系IBM客户代表做专题交流。
不限系统平台,关注一是事件、日志和告警,二是基于时间序列的指标周期性采样分析。
互相补充。各种工具采集得到的数据都可以成为IBM智能运维的数据源泉。
方案集成度,成熟度,算法设计与实现等等都有很大区别。
大数据智能分析的目标就是尽量减少人工经验的预警设置,当然要做到这点,应用相关影响因素的指标覆盖要全,尽可能会影响应用的IT元素指标采样都能拿到,这里谈到的智能分析完全来自大数据体现的内在数学关系,持续跟踪历史数据
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