От верхнеуровневого анализа для бизнеса до детализации ошибок на уровне кода для разработчиков
Запросить триал
БольБизнес узнаёт о сбое от клиентов, а не от мониторинга, и непонятно, какие сервисы влияют на выручку.
ProtoПоказывает здоровье критичных бизнес-приложений на понятном для бизнеса дашборде, проактивно оповещает о начале проблемы, помогает быстро расследовать инцидент.
БольРучная инструментация внедряется долго, часть транзакций остаётся невидимой, нет корреляции с логами, инфраструктурой и пользователями.
ProtoАвтоматически инструментирует 100% распределённых транзакций без модификации кода и семплирования — детальный анализ всех запросов из коробки.
БольИнцидент в микросервисах — где в цепочке проблема: приложение, база данных, Kubernetes или очередь?
ProtoАвтоматически анализирует влияние компонентов инфраструктуры, баз данных, Kubernetes и очередей на приложения и показывает, где именно в цепочке возникла проблема.
БольНе все транзакции одинаково важны — критичные для бизнеса операции теряются среди тысяч запросов.
ProtoАвтоматически отслеживает ключевые бизнес-операции, отрисовывает схему бизнес-транзакции, оценивает их исполнение, показывает ошибки и оповещает, когда деградируют критичные для бизнеса сценарии.
БольТехнические метрики оторваны от бизнес-целей, поэтому непонятно, соблюдаются ли договорённости по надёжности сервиса.
ProtoСвязывает технические метрики с целями уровня сервиса (SLO) и контролирует error budget по всем сервисам, операциям и кастомным метрикам.
БольОшибки сыплются потоком, разработчики тонут в логах и не понимают, что и где чинить.
ProtoАвтоматически группирует ошибки по типу и показывает стек-трейс, сообщение, частоту и место возникновения вплоть до строки кода.
БольПлатежи или проверки зависли, но кто виноват — ваш код или внешний провайдер?
ProtoАвтоматически выделяет внешние сервисы и отслеживает их работу. Вы сразу видите на чьей стороне проблема и у вас есть доказательства для разговора с провайдером.
БольАлерты приходят разрозненно, появляется шум, расследование инцидента занимает часы или даже дни.
ProtoГруппирует связанные алерты в инциденты, маршрутизирует оповещения, показывает топ проблем и историю алертов, производит MTTR-анализ и с помощью ML-алгоритмов выявляет аномалии — расследование ускоряется до минут.
Регистрация, маршрутизация и анализ инцидентов в реальном времени, с указанием причин проблемы и рекомендаций по устранению.
Гибкий контроль доступа к данным и функциям с разграничением по ролям, ресурсам, сервисам и командам.
Автоматическое построение топологий и связей между сервисами, приложениями и инфраструктурой с индикацией проблем.
Управление уровнем обслуживания и контроль error budget по ключевым сервисам и бизнес-операциям.
Кастомные дашборды, OLAP и PromQL отчёты, конструктор бизнес-процессов под любые сценарии без ограничений.
Бот-трафик и парсинг цен – взгляд со стороны владельца e-commerce и методы защиты от парсинга
Мониторинг приложений (Application Performance Monitoring, APM) - это процесс сбора, измерения, анализа и визуализации данных о работе приложений и их компонентов с целью обеспечения их надежности, производительности и эффективности. Мониторинг приложений позволяет DevOps и разработчикам в режиме реального времени следить за состоянием и поведением приложений, а также выявлять и устранять проблемы и узкие места, которые могут влиять на работу приложения.
Инструменты мониторинга (Application Performance Monitoring tools, APM) работают путем отслеживания времени, затрачиваемого функциями в коде вашего приложения. Как правило, на серверах приложений устанавливается агент мониторинга, который затем инструментирует и собирает метрики производительности ключевых функций. Агент мониторинга также позволяет настраивать инструментарий с помощью конфигурации или API и группировать метрики по источникам событий - обычно это HTTP/API-запросы или вызовы сервисов/баз данных - для получения представления о состоянии и потенциальных узких местах в производительности приложения.
Мониторинг приложений играет ключевую роль в современной разработке и эксплуатации приложений, и его важность обусловлена тем, что он обеспечивает оперативное обнаружение и реагирование на проблемы в работе приложений, повышает надежность и производительность, сокращает время простоя, улучшает опыт пользователей, и помогает оптимизировать использование ресурсов, что имеет критическое значение для успешной эксплуатации приложений и успеха бизнеса.
Проактивный мониторинг - Proto Observability благодаря использованию Machine Learning алгоритмов предоставляет из коробки обнаружение аномалий в работе приложений и автоматически уведомляет вас об отклонениях от нормы в производительности.
Улучшенный пользовательский опыт - платформа обеспечивает своевременное выявление пострадавших пользователей, своевременно выявляя и локализуя проблему в работе приложения до строчки кода.
Повышение прибыльность бизнеса - Proto Observability улучшает бизнес-показатели за счет ускорения выявления узких мест производительности приложений и отслеживания влияния технических ошибок на бизнес KPI. Платформа не требует ручной настройки, отладки и обновлений как open-source и самописные инструменты. Пользователи Proto Observability получают готовое решение для улучшения производительности приложений и как результат повышают удовлетворенность пользователей и успех бизнеса.
