Application Performance Monitoring (APM)
Accélération du cycle de vie du développement logiciel depuis le pipeline jusqu'à la production
Bénéficiez d'une visibilité précise dans vos applications distribuées, cloud-native et d'IA générative, des microservices jusqu'aux grands modèles de langage (LLM). Ainsi, vous êtes en mesure d'identifier et de résoudre rapidement les causes premières des problèmes. Adoptez APM en douceur afin de détecter automatiquement les anomalies, de cartographier les dépendances des services et de simplifier les investigations des comportements anormaux et des aberrations. Optimisez le code de vos applications avec un support technique renforcé pour les langues populaires via OpenTelemetry.
Commencez à diffuser, visualiser et analyser les traces APM de vos applications à l'aide d'Elastic Cloud en seulement quelques minutes.
Lancez-vousDécouvrez pourquoi Elastic a été nommée Leader dans le Magic Quadrant™ 2024 de Gartner® pour les plateformes d'observabilité.
Consulter le rapportDécouvrez Elastic APM et ses dernières fonctionnalités à l'œuvre grâce à une démonstration animée par des experts.
Regarder maintenantAméliorez la qualité du code avec un traçage distribué de bout en bout
Capturez et analysez les transactions distribuées (microservices, composants sans serveur et LLM), y compris la prise en charge d'AWS Lambda et d'OpenAI, ainsi que l'instrumentation automatique pour les langages populaires comme Java, .NET, PHP, Python, Go et d'autres encore. Étudiez chaque niveau (client, application, cloud et services de LLM) à l'aide de l'étiquetage et des métadonnées enrichies des transactions afin de réaliser des analyses plus rapides. Réduisez les indisponibilités et optimisez l'expérience de la clientèle en annotant les transactions à l'aide des marqueurs de déploiement et des données sur les internautes.
Un échantillonnage plus intelligent pour ne plus manquer aucun problème
Qui dit architecture scalable et flexible, dit fidélité totale, capture des exemples de transactions à 100 %, stockage, analyse et recherche que vous pouvez scaler en fonction de vos besoins. Opérez un contrôle plus minutieux des conditions d'échantillonnage grâce à un échantillonnage en aval des transactions afin de bénéficier d'une visibilité optimale.
Identifiez rapidement les problèmes d'application avec le mapping des dépendances
Identifiez les problèmes de performances grâce à une représentation visuelle automatisée et organisée de toutes les dépendances, notamment le cloud, la messagerie, les datastores, les LLM et les services tiers, et de leurs données de performance. Étudiez les anomalies, les détails des transactions et les indicateurs pour réaliser des analyses approfondies.
Accélération de l'analyse des causes premières avec le Machine Learning et l'AIOps
En automatisant la détection des anomalies à l'aide du Machine Learning tout en mettant les latences, les erreurs et la défaillance en corrélation, vous pouvez identifier les problèmes plus rapidement, même ceux qui sont intermittents et difficiles à repérer, par rapport aux techniques de suivi classiques.
Déploiement en toute confiance grâce à la visibilité du pipeline d'intégration et de livraison continues
Identifiez les modifications dans les performances applicatives et quantifiez-les grâce à une visibilité continue lors des nouveaux déploiements ou des déploiements "bleus/verts". Trouvez la cause première des problèmes en affinant votre examen par version, sous-version ou nœud problématique, tout en ayant accès aux traces, logs et indicateurs contextuels. Obtenez des informations exploitables sur les tâches sources d'erreur, les développements lents et les tests peu fiables grâce aux normes ouvertes auxquelles Elastic a contribué qui sont fondées sur les plug-ins OpenTelemetry pour Jenkins, Maven et Ansible.
Prise en charge des standards ouverts pour les développeurs
L'instrumentation automatique des applications Java, .NET, Python, Node.js et PHP est activée via les SDK de langage inclus dans Elastic Distributions of OpenTelemetry (EDOT). La compatibilité avec les standards ouverts inclut aussi W3C Trace Context et Jaeger, ainsi que l'auto-instrumentation d'OpenAI (pour Java, Python et Node.js) via EDOT. Des bibliothèques tierces telles que LangTrace, OpenLIT et OpenLLMetry peuvent également être associées à OpenTelemetry pour le traçage de LLM. OpenTelemetry et les sources de données à standards ouverts pérennisent vos investissements dans l'observabilité en apportant un maximum de flexibilité et en réduisant le coût de vos futurs efforts d'intégration.
Le monitoring des performances applicatives (APM) est un moyen parmi d'autres pour observer vos applications
Monitorez votre infrastructure, vos logs et vos utilisateurs, à partir d'une seule et même solution.
