根据2019的Adobe报告,企业大力发展数字化建设不无道理。报告显示,数字化企业比其他公司实现业务目标的可能性要高64%。应用程序是数字业务模型背后的基本驱动力,支撑着从核心业务流程、交易到服务交付、协作的所有过程。
当应用程序性能下降时,企业的业务运营会变慢,导致创收交易失败,用户丢弃并规避关键应用程序,员工生产力下降、客户体验和保留率下降。例如,一家现场活动公司将其票务系统、音乐会促销系统和场地运营业务扩展到37个地区,为大型活动提供服务时,该公司在出售门票时业务系统遇到了性能问题,造成严重的用户体验问题。
另一个例子是利用无线信号发送紧急警报的医护人员。由于性能问题将1-2秒的响应时间变成3-4分钟的等待时间时,患者护理和结果都会受到影响。简而言之,如果不及时维护应用程序性能可能会使企业的业务停滞不前。所有应用程序流量都通过网络传输。虽然应用程序性能管理工具可以熟悉关键应用程序的工作方式,但它们无法提供更广泛的网络环境的可见性。如果不能解决这个难题,运维团队就无法判断性能低下是否是由于低效率的网络流量模式造成的延迟,瓶颈,数据包丢失和网络抖动等。
如今,某些网络性能管理和诊断解决方案提供了应用程序智能,使网络运维团队可以了解网络性能与应用程序性能之间的关联。这可以帮助打破网络管理员和应用程序团队之间的孤岛,并确保关键的应用程序可以可靠地支持业务运营。
为了优化应用程序性能,企业需要一些关键功能。下面三个步骤可以帮助运维团队更好地支持业务所依赖的关键应用程序:
1.建立有效的应用程序可见性
为了全面了解应用程序性能,尤其是性能下降时,运维人员需要实际的网络流量数据,而不是模拟数据。他们需要能够访问和检查来自网络流记录协议的数据,该协议支持提供关键元数据(例如NBAR和AVC)的流记录扩展。最重要的是,运维人员需要一个可以跨整个网络的每个域收集此数据的平台。这个平台会提供端到端可见性,方便运维人员去查看具有应用程序运行过程的的全局流量数据。
2.评估应用程序性能
企业需要深入了解几种类型的网络数据,才能成功的评估和理解应用程序性能。具有IPFIX或NetFlow扩展的网络流非常有用,因为它们可以提供特定于应用程序性能的报告。IPSLA和基于代理的综合监视解决方案可以测试应用程序流量路径的运行状况和性能。深度数据包检查(DPI)可以让运维人员深入了解应用程序流量,提供有关网络上的问题以及关键应用程序如何执行的详细过程。一些基础设施供应商甚至将DPI元数据嵌入可扩展的流记录中。评估应用程序性能的关键在于企业是否具有收集、关联和分析所有这些不同数据类型的能力。
3.适当优化网络
在建立了对应用程序性能的必要可见性并且运维团队进行有效分析之后,下一步就是去优化网络来支持最佳应用程序性能。机器学习、大数据和预测分析技术可以向我们展示网络如何影响应用程序性能以及如何解决潜在问题。
当今的数字业务必须确保用户在使用各种应用程序时达到理想的体验感。不良的应用程序性能可能会对员工的生产力,产品和服务功能以及客户满意度产生负面影响。运维人员需要对整个网络基础结构以及依赖于该基础结构的关键业务应用程序建立全面可见性。
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