Qu'est-ce que l'APM ? Guide de surveillance des performances des applications

Quel est l'objectif de l'APM ?

L'APM surveille de manière proactive les performances et le comportement des applications et des systèmes sur lesquels elles s'exécutent. L'objectif est de détecter et de corriger rapidement les problèmes de performances, idéalement avant que les utilisateurs de l'application ne soient affectés de manière notable. L'APM aide également les équipes de développement à réduire le temps moyen nécessaire pour réparer les défauts logiciels à l'origine d'erreurs ou de pannes d'applications.

Sans les outils et processus APM, identifier et corriger les problèmes de performances des applications serait beaucoup plus difficile. Dans les environnements informatiques modernes, les applications impliquent souvent de nombreux microservices (parfois plusieurs dizaines) qui s'exécutent sur des systèmes distribués. Chaque service gère une partie de la charge de travail de traitement. L'utilisation de conteneurs, de différentes API et de divers services cloud, y compris ceux de tiers, augmente encore la complexité des applications.

Il est très difficile d'identifier manuellement la cause des ralentissements ou des erreurs dans ce type d'applications, par exemple en lisant le journal d'une application. L'APM simplifie les choses en collectant différents types de données de performances facilement accessibles par les développeurs, les analystes d'applications et autres professionnels de l'informatique. Outre la surveillance en temps réel des performances, elle permet d'analyser les données historiques conservées afin d'identifier les tendances en matière de performances ou les facteurs cachés qui contribuent aux problèmes.

Pourquoi l'APM est-elle importante ?

Il est indispensable pour toute organisation de s'assurer que ses applications fonctionnent correctement. La disponibilité ininterrompue des applications et leur performance efficace sont essentielles au bon déroulement des processus métier. Les efforts fructueux en matière d'APM qui contribuent à cet objectif se traduisent par des résultats commerciaux positifs et permettent aux entreprises d'éviter les résultats négatifs potentiels. Par exemple, une performance élevée des applications prévient les perturbations commerciales, améliore la satisfaction client et optimise les performances financières.

Même avec l'APM, certains problèmes de performances sont inévitables, en particulier dans les applications complexes comptant un grand nombre d'utilisateurs. Mais les capacités de détection et de diagnostic rapides de l'APM permettent de minimiser la durée des problèmes de performances ou, dans le pire des cas, les temps d'arrêt des applications. Cela réduit le niveau de frustration des utilisateurs internes et des clients. Cela limite également les dommages causés à la marque et à la réputation de l'entreprise.

De plus, le dépannage et la correction des applications coûtent cher et prennent un temps précieux aux développeurs. L'APM peut permettre de réaliser des économies directes dans ces deux domaines, ce qui permet aux entreprises de consacrer une plus grande partie de leur budget et de leurs ressources de développement à de nouvelles applications ou à des fonctionnalités supplémentaires.

Quels sont les composants de l'APM ?

Sans surprise, la fonctionnalité de surveillance est l'élément central du processus APM. Mais il existe différentes formes de surveillance : les outils APM collectent des données provenant de presque tout ce qui joue un rôle dans les performances d'une application. Une fois collectées, les différentes métriques sont généralement affichées dans des visualisations de données et des tableaux de bord afin d'être utilisées pour le suivi et l'analyse des performances.

Au début des années 2000, le cabinet de conseil Gartner a défini cinq dimensions fonctionnelles de la surveillance des performances des applications. Énumérées ci-dessous, elles sont encore largement citées comme cadre conceptuel pour l'APM, même si Gartner a par la suite révisé son modèle.

1. Surveillance de l'expérience utilisateur

Cela implique la collecte de données afin de comprendre les performances d'une application pour les utilisateurs finaux et d'évaluer les problèmes de performances potentiels. Par exemple, l'APM peut surveiller les temps de réponse d'un site web et signaler ceux qui dépassent un seuil prédéfini afin d'alerter les développeurs sur d'éventuels problèmes de latence ou de réponse de l'application. Ces activités peuvent être réalisées grâce à la surveillance de l'expérience utilisateur final (EUEM) ou à la pratique plus large de la surveillance de l'expérience numérique (DEM), qui mesure toutes les interactions numériques d'un utilisateur sur différents canaux, processus et appareils.

Dans le cadre de l'une ou l'autre approche, voici les deux principales méthodes pour suivre l'expérience utilisateur :

• Surveillance réelle des utilisateurs (RUM). Le RUM suit les sessions des utilisateurs dans les applications en direct afin de fournir une vue réelle des niveaux de performance et de disponibilité. Les équipes de développement et d'exploitation informatique peuvent voir exactement ce qui se passe dans les applications lorsque les employés ou les clients les utilisent. Le RUM est décrit comme une méthode de surveillance passive, car il s'appuie sur les données générées par les utilisateurs des applications.
• Surveillance synthétique. Décrite comme une méthode de surveillance active, la surveillance synthétique simule des sessions utilisateur afin de détecter et d'identifier les problèmes de performances. Elle peut être effectuée pendant le développement et les tests ou dans des applications en production afin de vérifier de manière proactive l'absence de problèmes. Elle est également utilisée pour surveiller les accords de niveau de service (SLA) associés aux applications.

2. Découverte et modélisation de l'architecture d'exécution des applications

Cet aspect modélise les différents composants matériels et logiciels qui exécutent une application, ainsi que les chemins qu'ils utilisent pour communiquer entre eux. Lorsqu'un problème de performances est détecté, les équipes informatiques peuvent analyser l'architecture de l'application afin d'identifier l'étendue potentielle du problème et d'orienter le travail de surveillance de manière plus granulaire. La reconnaissance de modèles peut également être utilisée pour anticiper les problèmes potentiels futurs et planifier des mises à niveau préventives, telles que l'augmentation des ressources CPU ou de stockage.

3. Profilage des transactions défini par l'utilisateur

Également appelé « surveillance des transactions commerciales », ce processus consiste à examiner les interactions spécifiques des utilisateurs avec une application afin de comprendre les conditions qui ont conduit à un problème de performances. Cela aide les organisations à suivre les événements de performances discrets et à localiser précisément où ils se produisent lorsque les demandes des utilisateurs transitent par les différents composants d'une application, tels que différents microservices. Cela permet également de déterminer si l'efficacité des performances est optimisée à chaque étape du processus.

4. Surveillance approfondie des composants

Cela implique de suivre tous les composants d'une architecture d'application afin d'évaluer les causes des problèmes de performances identifiés. Cela comprend une surveillance et une analyse approfondies des composants de l'application et de l'infrastructure informatique sous-jacente, tels que les serveurs d'applications et autres middleware, les bases de données et les flux réseau. La surveillance des composants permet de mieux comprendre les différents éléments et chemins d'une application.

5. Analyse des performances et rapports

Cela implique de traduire les données de performance recueillies à partir des processus ci-dessus en informations exploitables pouvant être utilisées pour :

• Identifier et résoudre les problèmes de performance et leurs causes profondes.
• Définissez une base de référence de performance à l'aide des données historiques et actuelles afin de définir une attente en matière de performance normale des applications.
• Identifiez les domaines susceptibles d'être améliorés en comparant les changements apportés aux applications et à l'infrastructure aux changements observés au niveau des performances.
• Prévoir les problèmes potentiels futurs et élaborer des plans pour les éviter.

Les outils APM offrent généralement des fonctionnalités interactives d'exploration et d'analyse des données. Ils prennent de plus en plus en charge l'utilisation de l'IA et du machine learning pour automatiser l'analyse des données de performance et effectuer des analyses avancées, telles que l'exploration de données ou la détection d'anomalies. Des tableaux de bord prédéfinis et personnalisés peuvent être utilisés pour visualiser, partager et générer des rapports sur les données de performance, les problèmes identifiés et les initiatives APM.

Comment fonctionne l'APM ?

Les outils de surveillance des performances des applications suivent les performances des applications et vérifient si elles se comportent comme prévu. Si une application ne fonctionne pas correctement, les données de performance sont analysées afin d'identifier la source du problème et d'effectuer une analyse des causes profondes. Une fois la situation comprise, des mesures sont prises pour résoudre le problème. En outre, l'environnement de l'application peut être corrigé si nécessaire afin d'éviter que le problème ne se reproduise ou que des problèmes similaires ne surviennent dans d'autres composants de l'application.

Au niveau des applications, les outils APM mesurent les temps de réponse moyens, les taux d'erreur, la disponibilité et d'autres indicateurs de performance. Ils surveillent également l'exécution du code afin de détecter d'éventuels goulots d'étranglement lors des fonctions de l'application, telles que les étapes de traitement, les requêtes de base de données ou les appels API. Au niveau de l'infrastructure, les outils recherchent les pics soudains dans l'utilisation des ressources système qui pourraient indiquer des problèmes de performance. Tout cela s'ajoute à la surveillance approfondie des composants effectuée après l'identification des problèmes.

La surveillance peut être effectuée avec ou sans l'aide d'agents logiciels. Dans le cas d'une surveillance basée sur des agents, ceux-ci sont installés dans les applications afin de collecter des données sur les performances. Les données collectées sont déterminées par des commandes et des scripts dans le code ajouté à l'application, un processus appelé « instrumentation ». La surveillance sans agent, quant à elle, utilise des protocoles de communication standard pour collecter des données sur le trafic réseau.

Les agents peuvent généralement collecter des données de performance plus détaillées sur un plus large éventail de métriques en fonction de leur instrumentation, mais ils ajoutent des frais généraux de traitement et de gestion. À l'inverse, la surveillance sans agent nécessite moins de ressources et peut être déployée et mise à l'échelle plus facilement, mais ses capacités de collecte de données sont généralement plus limitées. Par conséquent, le choix entre les deux dépend de l'environnement applicatif, des besoins en matière de surveillance des performances et du budget de l'organisation.

Les outils d'IA et d'apprentissage automatique peuvent également faciliter le processus APM au-delà de l'analyse des données de performance. Par exemple, les algorithmes d'IA intégrés aux plateformes APM peuvent cartographier les interdépendances entre les différents composants d'applications complexes et détecter et corriger automatiquement les problèmes de performance. L'IA peut également automatiser les procédures d'alerte, de notification et d'escalade des problèmes.

En quoi l'APM diffère-t-il de l'observabilité ?

La surveillance des performances des applications et l'observabilité, qui sont apparues plus récemment en tant que processus informatiques, sont parfois considérées comme une seule et même chose. À première vue, elles partagent le même objectif : mesurer les performances et identifier les problèmes potentiels dans les applications et les systèmes sous-jacents. Mais leur portée diffère, car l'observabilité offre une vue plus complète de l'état et du comportement des applications.

Fondamentalement, la différence entre l'observabilité et l'APM réside dans la quantité de données collectées et dans la manière dont elles sont traitées et analysées. L'observabilité vise à évaluer l'état interne des applications et des systèmes en collectant un ensemble plus large de données télémétriques et en prenant en charge des analyses exploratoires plus sophistiquées. Alors que l'APM traditionnelle se concentre principalement sur les mesures de performance, l'observabilité intègre également les types de données suivants :

• Traces. Une trace mesure la durée de chaque partie du travail de traitement lorsqu'une requête utilisateur passe d'un service à l'autre et d'une fonction à l'autre dans un système distribué. Ces données peuvent indiquer l'emplacement d'une erreur d'application ou d'un goulot d'étranglement dans les performances du système.
• Journaux. Créés automatiquement par une application ou un système d'exploitation, les fichiers journaux contiennent des informations de base sur les actions des utilisateurs, les messages d'erreur et d'autres événements dans l'application. Les journaux peuvent aider les développeurs à diagnostiquer les problèmes de performances en fournissant des informations sur tout ce qui se passe dans une application.

Les métriques, les traces et les journaux sont souvent décrits comme les trois piliers de l'observabilité. En ce sens, l'APM peut être considéré comme un élément de l'observabilité. Gartner, par exemple, a adopté ce point de vue ; son rapport annuel Magic Quadrant sur les outils APM, publié depuis longtemps, a été élargi pour couvrir les outils APM et d'observabilité en 2022, puis recentré en 2024 sur les plateformes d'observabilité, dont la plupart intègrent des fonctionnalités APM.

En quoi l'APM diffère-t-il du traçage distribué ?

Le traçage distribué est le processus qui consiste à capturer les traces dans les applications. D'un point de vue technique, l'APM et le traçage sont deux processus distincts. Alors que l'APM fournit une vue d'ensemble des performances des applications, le traçage distribué offre aux développeurs une vue détaillée des performances d'une application sur des requêtes utilisateur spécifiques qui transitent par divers services et autres composants d'un système distribué. Les traces sont divisées en segments, qui représentent les unités de travail individuelles effectuées par différents services. Des diagrammes arborescents ou en cascade sont couramment utilisés pour visualiser les traces, chaque intervalle apparaissant dans une barre distincte.

Lorsque les développeurs résolvent un problème de performances, le temps de traitement moyen enregistré pour chaque intervalle dans une trace peut être utilisé pour identifier le service qui ralentit le processus ou provoque des erreurs d'application. Cependant, l'APM et le traçage distribué sont souvent utilisés conjointement, car les métriques et les traces constituent deux des piliers de l'observabilité. Alors que les outils de traçage distribué constituaient initialement une catégorie technologique à part entière, de nombreuses plateformes APM offrent désormais des fonctionnalités de traçage.

Il existe une dynamique similaire entre le traçage distribué et la journalisation. Les journaux d'application textuels fournissent une liste chronologique des événements avec des horodatages, des informations sur l'état, des codes d'erreur et d'autres données. Les fichiers journaux offrent des indices pour le débogage des problèmes de performances, mais ne montrent pas facilement la chaîne des étapes de traitement comme le font les traces. Par conséquent, le traçage et la journalisation se complètent et peuvent tous deux être utilisés parallèlement à l'APM.

Indicateurs clés APM

De nombreux indicateurs peuvent être utilisés pour mesurer les performances et l'état d'une application. Voici quelques indicateurs courants de performances applicatives suivis dans le cadre des initiatives APM :

• Temps de réponse. Il s'agit du temps total nécessaire à une application pour traiter les demandes ou les requêtes des utilisateurs.
• Latence. Partie intégrante du temps de réponse, la latence mesure le délai entre le moment où les requêtes utilisateur sont initiées et celui où l'application commence à les traiter.
• Taux d'erreur. Il mesure le pourcentage de requêtes utilisateur qui aboutissent à des erreurs par rapport au nombre total de requêtes traitées.
• Disponibilité et temps de fonctionnement des applications. Les taux mesurant la fréquence à laquelle une application est en cours d'exécution et disponible pour les utilisateurs sont souvent utilisés pour suivre la conformité aux SLA, en plus de leur utilisation APM.
• Débit. Il s'agit du nombre total de requêtes ou de transactions traitées par une application dans un laps de temps défini, par exemple par seconde.
• Taux de requêtes. Il mesure le volume de trafic reçu par une application afin d'identifier les augmentations ou diminutions significatives de l'utilisation qui pourraient affecter les exigences de performance.
• Score Apdex. L'indice de performance des applications, ou Apdex en abrégé, est une norme permettant de calculer un score de satisfaction perçue par les utilisateurs en comparant les temps de réponse à un seuil prédéfini.
• Utilisation du processeur. Cette mesure indique le pourcentage de ressources processeur consommées par une application afin de détecter les niveaux d'utilisation anormalement élevés susceptibles de ralentir les performances.
• Utilisation de la mémoire. De même, une utilisation élevée de la mémoire peut affecter les performances des applications, ce qui en fait un indicateur que les équipes de développement et d'exploitation informatique surveillent généralement.

Quels sont les avantages et les défis de l'APM ?

Les stratégies APM efficaces offrent divers avantages commerciaux aux organisations, notamment les suivants :

1. Réduction du temps de récupération. En accélérant les efforts visant à détecter et à résoudre les problèmes de performances, l'APM réduit les temps de récupération après les pannes d'applications et autres incidents.
2. Diagnostic plus rapide des défauts. APM aide les développeurs à identifier précisément les causes des problèmes de performances, éliminant ainsi les conjectures et les approches par essais et erreurs pour les diagnostiquer.
3. Augmentation de la productivité en matière d'ingénierie logicielle. L'APM permet d'identifier les problèmes de performances pendant le processus de développement, ce qui permet aux équipes de corriger les défauts en amont et d'éviter les retouches après la mise en service des applications.
4. Amélioration de la stabilité et de la disponibilité des applications. Les initiatives APM réussies permettent d'obtenir des applications plus stables et moins de temps d'arrêt, à la fois en corrigeant les problèmes plus rapidement et en les évitant dès le départ.
5. Moins de perturbations dans les activités. En retour, une meilleure stabilité et une disponibilité accrue grâce à l'APM minimisent les perturbations dans les opérations commerciales causées par des problèmes de performances des applications.
6. Réduction des coûts et utilisation plus efficace des ressources informatiques. Les informations fournies par l'APM permettent de réduire les coûts de développement et les dépenses liées aux mises à niveau de l'infrastructure système d'une application afin d'améliorer ses performances.
7. Meilleure expérience utilisateur. L'APM aide les équipes de développement et d'exploitation informatique à optimiser les performances des applications pour les utilisateurs finaux, ce qui se traduit par une amélioration de l'expérience utilisateur.
8. Niveaux de satisfaction client plus élevés. Un processus APM bien géré conduit à une plus grande satisfaction des clients, qu'il s'agisse de clients réels ou d'utilisateurs internes.

L'APM offre des avantages techniques supplémentaires, tels que le suivi simplifié de la conformité aux accords de niveau de service (SLA) et la possibilité de résoudre les problèmes de performances dans un environnement contrôlé. Elle prend également en charge les programmes de gestion du cycle de vie des applications qui fournissent une approche structurée du processus de développement logiciel, depuis la définition des exigences d'une application jusqu'à son déploiement et sa maintenance continue.

Cependant, l'APM pose également des défis aux entreprises. Comme mentionné précédemment, les architectures d'applications modernes peuvent être extrêmement complexes. Elles impliquent souvent de nombreux services dans des systèmes distribués sur plusieurs sites, y compris le cloud et les centres de données sur site. Les applications natives du cloud et l'utilisation croissante de l'IA dans les applications métier ajoutent à cette complexité. Il est donc difficile de surveiller efficacement les performances des applications sans une planification et une supervision rigoureuses des programmes APM.

Voici quelques défis spécifiques et erreurs potentielles dans le processus APM :

• Utilisation de mesures inappropriées. L'APM n'est pas automatique ; c'est à l'organisation de choisir les mesures de performance les plus pertinentes pour l'application surveillée.
• Ne pas utiliser les mesures collectées. Les mesures sont inutiles si elles ne sont pas activement utilisées pour suivre les performances des applications et aider à identifier les problèmes.
• Compétences techniques insuffisantes. La complexité des applications modernes exige que les tâches APM soient effectuées par des professionnels de l'informatique possédant les compétences appropriées pour ce travail.
• Objectifs peu clairs. Il est indispensable de bien comprendre les exigences en matière de performances et les objectifs d'une initiative APM. La surveillance des performances en soi n'a aucune valeur pour l'entreprise ou les utilisateurs finaux.

Que peut-on surveiller avec l'APM ?

Les initiatives APM brisent les silos de surveillance traditionnels pour permettre un suivi transparent des applications. Cela comprend les éléments suivants :

• La surveillance frontale évalue les performances d'une application du point de vue de l'utilisateur.
• La surveillance back-end suit les différents services utilisés par l'application et leurs dépendances.
• La surveillance de l'infrastructure permet d'évaluer si les applications fonctionnent sur une infrastructure système bien configurée et fonctionnelle.

Les développeurs peuvent hiérarchiser les applications à surveiller en fonction de leur importance pour l'entreprise. De plus, les équipes peuvent créer des règles et sélectionner des paramètres de surveillance afin de déclencher des alertes lorsqu'un problème est détecté ou que les performances d'une application s'écartent d'une base de référence établie. Dans de nombreux outils APM, les règles d'alerte peuvent être dynamiques, avec des conditions qui varient en fonction de la charge de travail des applications ou d'autres facteurs.

Le cloud introduit une multitude de dépendances supplémentaires dans les performances des applications, même lorsque celles-ci ne sont pas basées dans le cloud. La surveillance des performances des applications cloud est une forme d'APM qui suit les applications exécutées dans le cloud, y compris celles déployées dans des clouds privés ou hybrides. Par exemple, une plateforme APM surveillera les problèmes de communication entre une application cloud et les autres services cloud auxquels elle se connecte. Elle recherchera également les problèmes de latence entre l'application et les utilisateurs finaux.

D'autres types de surveillance peuvent être mis en place, notamment la surveillance des applications mobiles pour suivre et optimiser leurs performances, la surveillance des microservices pour fournir des informations sur les performances dans les environnements de microservices, et la surveillance des performances des sites Web qui se concentre sur les applications Web.

De plus, l'application automatisée ou l'équilibrage de charge réseau qui répartit le trafic entre différents serveurs peut induire les équipes informatiques en erreur en leur faisant croire que tout fonctionne correctement, car les performances combinées des serveurs semblent satisfaisantes. En réalité, l'équilibrage automatisé peut masquer des problèmes qui font que certains serveurs supportent une charge plus importante que d'autres. L'APM peut aider à éviter ce problème en suivant simultanément les performances de tous les serveurs afin d'identifier les sources des problèmes.

Meilleures pratiques en matière de surveillance des performances des applications

L'APM pouvant être complexe et exigeant, il nécessite une réflexion approfondie, une planification complète et un examen régulier. Les meilleures pratiques suivantes en matière d'initiatives APM peuvent aider les entreprises à tirer le meilleur parti de leurs investissements dans ce processus :

• Définissez des objectifs clairs en matière de performances des applications. Si vous ne fixez pas de niveaux de performances minimaux acceptables pour les différentes applications, les équipes de développement et d'exploitation informatique auront du mal à savoir où concentrer leurs efforts lorsque des problèmes surviennent dans plusieurs applications.
• Collectez des données de performance granulaires. Des mesures détaillées permettent aux équipes de traiter plus efficacement les problèmes de performance, en particulier dans les applications complexes.
• Ne collectez pas de données non pertinentes. D'autre part, la collecte de données de performance inutiles ajoute de la complexité et des coûts supplémentaires aux processus APM.
• Configurez des seuils d'alerte dynamiques. Les équipes doivent tirer parti des capacités d'alerte dynamique des outils APM afin d'éviter les alertes inutiles concernant des éléments qui ne constituent pas réellement des problèmes.
• Établissez un plan d'intervention en cas de problèmes de performance. Les équipes doivent également être prêtes à réagir lorsque des problèmes de performance surviennent, avec des instructions claires sur qui fait quoi.
• Élaborez des politiques efficaces de conservation des données. Les données de performance sont souvent conservées afin d'analyser les tendances en matière de performance, mais les conserver plus longtemps que nécessaire entraîne un gaspillage d'argent en termes de stockage.
• Optez pour une technologie de stockage rentable. Une infrastructure de stockage qui concilie les considérations de coût et les besoins en matière de performances d'E/S peut également réduire les dépenses liées à l'APM.
• Anonymisez et sécurisez les données APM. Toutes les données de performance ayant des implications en matière de sécurité ou de conformité doivent être correctement sécurisées et anonymisées si nécessaire.
• Envisagez la correction automatisée des problèmes. L'utilisation de l'IA et des capacités d'automatisation pour résoudre les problèmes de performances peut réduire la charge de travail des développeurs et résoudre les problèmes avant qu'ils n'affectent les utilisateurs.

Outils et fournisseurs APM

Les organisations peuvent choisir parmi une large gamme d'outils APM. Certains sont dédiés aux tâches APM, tandis que d'autres ont été rebaptisés « plateformes d'observabilité » plus complètes. Dans d'autres cas, la fonctionnalité APM a été intégrée à des outils de surveillance informatique d'entreprise dotés de fonctionnalités plus étendues.

Voici une liste alphabétique de certains outils populaires compilée par les rédacteurs d'Informa TechTarget à partir d'une étude des offres disponibles et du rapport Magic Quadrant de Gartner sur les plateformes d'observabilité. Les fournisseurs sont indiqués entre parenthèses s'ils ne sont pas mentionnés dans les noms de produits :

• Amazon CloudWatch (AWS)
• Azure Monitor Application Insights (Microsoft).
• BMC Stackify.
• DataDog
• Gestion des performances des applications DX (Broadcom).
• Dynatrace.
• EG Enterprise.
• Observabilité élastique.
• Observabilité Google Cloud.
• Grafana Cloud
• Nid d'abeilles.
• Observabilité IBM Instana.
• LM APM (LogicMonitor).
• Logz.io.
• Éclairage.
• Gestionnaire d'applications ManageEngine.
• New Relic.
• Plateforme Oracle Cloud d'observabilité et de gestion.
• Surveillance des performances des applications Raygun.
• Riverbed APM.
• Surveillance des éclaireurs.
• Sentinelle.
• Observabilité du cloud ServiceNow.
• SolarWinds Observability SaaS.
• Splunk AppDynamics.
• Splunk Observability Cloud.
• Observabilité des applications Sumo Logic.

Des outils APM open source sont également disponibles ; Apache SkyWalking, Scouter, SigNoz et Uptrace en sont quelques exemples notables. En outre, de nombreux outils commerciaux et open source prennent en charge OpenTelemetry, un framework d'observabilité open source. Il fournit des API, des SDK et des outils pour simplifier le processus de collecte des métriques, des traces et des journaux et éviter la dépendance vis-à-vis d'un fournisseur particulier.

En fonction de leurs besoins, les organisations peuvent plutôt opter pour des déploiements plus restreints d'outils de surveillance de l'expérience utilisateur final qui se concentrent sur la surveillance RUM et synthétique. Ces outils, parfois appelés outils de surveillance de l'expérience numérique, sont des modules distincts dans de nombreuses plateformes APM et d'observabilité. Ils sont également proposés par des fournisseurs spécialisés dans l'EUEM et la DEM.

Principales fonctionnalités des outils APM

Compte tenu de tous les choix possibles entre les différents outils, les organisations doivent consacrer beaucoup de temps et d'efforts à l'évaluation des fonctionnalités dans le cadre du processus de sélection technologique afin de s'assurer qu'elles disposent des capacités de surveillance requises. Chaque outil présente des atouts dans différents aspects de l'APM.

En général, cependant, un outil APM doit être capable de collecter efficacement des données de performance à grande échelle, de surveiller l'ensemble de l'infrastructure qui prend en charge une application, de rationaliser l'analyse des problèmes de performance et d'identifier les liens entre les performances des applications et les résultats commerciaux.

Voici quelques fonctionnalités spécifiques généralement proposées par les outils APM :

• Prise en charge de la collecte de divers types de mesures de performance.
• La possibilité de créer des indicateurs personnalisés.
• RUM, y compris les métriques côté client et côté serveur.
• Replay des sessions pour recréer et visualiser les sessions utilisateur.
• Surveillance synthétique.
• Surveillance avec ou sans agent.
• Traçage distribué.
• Journalisation des applications et gestion des journaux.
• Cartographie des dépendances des applications.
• Signalement des erreurs pour les défauts et les bogues de l'application.
• Analyse des causes profondes des problèmes de performance.
• Analyses basées sur l'IA et l'apprentissage automatique.
• Tableaux de bord prédéfinis et personnalisables.
• Alerte, notification et autres fonctions de réponse automatisée.
• Tests de charge pour évaluer l'évolutivité des applications.
• Intégrations avec des services et applications tiers.

Intégrer l'APM dans votre entreprise

Les outils seuls ne suffisent pas à garantir le succès d'une initiative APM. Les responsables commerciaux et technologiques doivent se poser les questions suivantes avant de lancer un programme APM :

• Existe-t-il des applications ou des services qui pourraient bénéficier d'une surveillance des performances ? Il s'agit généralement de charges de travail critiques dont les interruptions auraient un impact sur les opérations commerciales.
• Quelles sont les données de performance les plus pertinentes pour ces applications ou services ? Déterminez les métriques à collecter concernant les charges de travail applicatives qui seront surveillées. Un outil APM est susceptible de capturer beaucoup plus de données que nécessaire, alors soyez sélectif et ne retenez que celles qui sont vraiment utiles.
• Quels sont les éléments nécessaires pour l'analyse, les alertes et les rapports ? Discutez de la manière dont les mesures et les données doivent être traitées, des cas dans lesquels des alertes doivent être déclenchées, des éléments à inclure dans les rapports et des types d'informations requises pour l'analyse.
• À qui appartient l'APM ? Prenez en considération les parties prenantes impliquées dans le déploiement d'un APM, des propriétaires d'applications aux administrateurs informatiques. Déterminez qui est responsable de l'initiative APM.
• Comment utiliser un outil APM ? Définissez le rôle d'un outil dans le processus APM, depuis la surveillance et la collecte de données jusqu'au déclenchement d'alertes ou à la mise en œuvre de réponses automatisées.
• Quels outils APM répondent à ces critères ? Évaluez les outils APM potentiels par rapport aux exigences et dressez une liste restreinte des candidats potentiels à évaluer.
• Les outils APM évalués peuvent-ils fonctionner dans l'environnement applicatif ? Utilisez des tests de validation de principe pour vérifier que les outils répondent aux exigences et sont adaptés à l'environnement.
• Les plans APM peuvent-ils être facilement modifiés ? Évaluez la facilité avec laquelle les processus et outils APM potentiels peuvent être adaptés aux nouveaux besoins de l'entreprise, par exemple pour créer des indicateurs personnalisés ou prendre en charge de nouveaux cas d'utilisation.

Une fois ces questions résolues, une entreprise peut décider de poursuivre ou non le déploiement d'un système APM. Il est souvent préférable de commencer modestement avec une seule application, d'acquérir de l'expertise, puis d'étendre systématiquement les pratiques APM.

Note de la rédaction : Cet article a été mis à jour en avril 2025 afin d'être plus actuel et d'ajouter de nouvelles informations.

Craig Stedman est rédacteur spécialisé chez Informa TechTarget. Il crée des contenus approfondis sur l'analyse, la gestion des données et d'autres domaines technologiques.

Stephen J. Bigelow, rédacteur technique senior chez Informa TechTarget, possède plus de 30 ans d'expérience dans la rédaction technique dans le secteur des ordinateurs personnels et des technologies.