發揮應用程式最佳化的潛力

發揮應用程式最佳化潛力的關鍵 報告內容 引言 第一章最佳化應用程式的流程 數位轉型的速度愈來愈快，IT體驗對企業的成功也變得比以往更重要。因此，應用程式變得越來越強大，不但更具調適力，也更為複雜。為因應此種狀況，企業必須顯著提升整個技術堆疊中的應用程式效能和使用者體驗，才能維持及改善其市場地位。 第二章可觀察性對最佳化應用程式的重要性 不過，最佳化應用程式並不是一門孤立的專業。相反地，最佳化應用程式必須採取結合數個跨功能實務的全面性應用程式管理方法，以提供最理想的使用者體驗、優異的應用程式效能，以及更多商業價值。 第三章DEM在最佳化應用程式中的重要作用 企業為了發揮最佳化應用程式的潛力，就需要認清關鍵挑戰、瞭解其影響，以及執行能推動其應用程式和革新其數位環境的策略。 第四章AI能如何最佳化應用程式？ 結論現代的可觀察性平台能如何協助應用程式最佳化 第一章 最佳化應用程式的流程 隨著企業面對的客戶要求和雲端複雜性日異增加，為了維持競爭力，企業便需要將應用程式最佳化。從較高層面來看，最佳化應用程式包括提升應用程式效能、反應能力和完整性，才能推動更出色的業務成果，並盡可能提供最佳的使用者體驗。 長期以來，企業一向只依賴應用程式效能監控(APM)來改善關鍵績效指標(KPI)，IT團隊則是使用應用程式追蹤和跨度來測量反應和載入時間，以及其他效能指標。 不過最近已有愈來愈多企業採用更全面的策略，以全面監控及改善應用程式的完整脈絡，及其提供的使用者體驗。這類策略提倡以整合方法來提升應用程式效能，包括特定的實務和能力。 儘管最佳化應用程式包含許多子流程，但有一些關鍵實務對整體流程而言是不可或缺的，這些實務包含以下幾項： 相反地，若是預測、因果和生成式的多種獨特的AI模型會彼此相輔相成，則確保了應用程式最佳化工作的成效。不過，許多企業經常會忽略其中一種或多種AI形式，進而犧牲了多模式組合的潛力，因此，企業需要一套整合統一AI的方法。 應用程式效能監控(APM) 數位體驗監控(DEM) DEM會提供資料和洞見資訊，以深入瞭解使用者如何和所有數位管道和接觸點中的應用程式及服務互動。企業使用DEM改善使用者體驗(UX)，以盡可能提高這些應用程式和服務的效能、反應能力和可用性。 APM工具透過蒐集並整理有關應用程式效能、連線和互動的資料，因此能夠準確指出潛在問題，以及精簡應用程式整合。 不過，即便是最先進的APM功能，只要未和能提供系統健康狀況和效能更全面樣貌的可觀察性框架連線，同樣會變得不夠充分。 企業透過確定APM、可觀察性、DEM和AI等專業的優先處理順序，就能開始全面最佳化其應用程式，並利用靈活、可靠且高效能的服務，提供無與倫比的使用者體驗。 DEM包括真實使用者監控(RUM)、合成監控和會話重播等流程。在理想情況下，DEM會提供使用者體驗的端到端情境，但是孤立和不充分的工具往往會在客戶的數位之旅中留下多個監控缺口。 可觀察性 可觀察性是指根據系統產生如日誌、指標和追蹤等資料，以衡量系統當前狀態的能力。可觀察性涵蓋APM和其他關鍵流程，會從多個來源蒐集即時資料，再進行分析，最後根據資料所識別出的模式採取行動。 人工智慧 由於雲原生服務具有分散式特性，因此AI已成為最佳化應用程式和維持數位市場競爭力的必要資產。此外，AI能力也不限於單一功能或用例。 不過，儘管可觀察性有許多優點，卻也存在挑戰，包括工具鏈擴散、龐大的資料量和複雜性、可擴充性問題，以及在整個多雲環境中的可觀察性缺口。 第二章 可觀察性對最佳化應用程式的重要性 透過提供來自資料的關鍵洞察力，可觀察性可簡化並精簡最佳化應用程式的流程。團隊能利用可觀察性從海量資料中提供精確回答，不用被手動分析壓的喘不過氣來。 對於想要充分運用其應用程式和客戶體驗的企業，就必須具備能提供廣泛能力的強大可觀察性基礎。以下說明可觀察性的具體應用程式最佳化公能。 漏洞偵測與預防 效能監控 根源分析 容量規劃 可觀察性平台方法也能偵測，甚至是預防應用程式漏洞。透過持續監控整個數位環境，可觀察性平台就能識別安全性漏洞。 當應用程式確實發生問題時，統一的可觀察性平台方法就能處理大量資料，以確定問題的確切根源。 可觀察性能針對如延遲、回應時間、錯誤率、事件、停機時間等應用程式效能提供關鍵指標。 可觀察性透過提供對於資源消耗、CPU使用量和磁碟空間的資訊，可協助企業主動管理應用程式容量。 團隊在取得這些洞見資訊後，可以更瞭解如何充分利用資源、擴大或縮小資源規模，並在容量過載問題發生前加以預防。 根源分析能讓補救流程省去猜測的步驟，因此能迅速解決問題，並實現最佳的使用者體驗和正常運行時間。 此外，統一的可觀察性平台方法也能為如何改善這類指標提供端到端情境，以及可行答案。 可觀察性藉著提供情境並將漏洞的嚴重性分級，協助安全性團隊有效率地解決系統弱點，並確定其優先處理順序。 第三章 DEM在最佳化應用程式中的重要作用 數位體驗監控會蒐集和使用者在整個應用程式中一系列互動有相關的資料和洞見資訊。和應用程式效能有關的DEM指標包括回應時間、延遲、錯誤率、正常執行時間和停機時間，還有其他影響使用者透過應用程式進行數位旅程的因素。 因此在制定及執行最佳化應用程式的計畫時，使用者體驗應該是首要的考量。應用程式使用者體驗的關鍵因素包括以下幾點： •可用性會測量應用程式的存取頻率，以及使用者和應用程式互動的頻率。•效能會涵蓋應用程式功能的整體狀態，如回應時間和錯誤率。•易用性是指應用程式對使用者的友善程度，是與效率和效能有關的指標。 不過，除了這些指標，DEM也能對於如點閱率、購物車放棄率和工作階段持續時間等使用者行為和模式提供洞見資訊。因此，強大的DEM規範對於最佳化應用程式以及改善使用者體驗極為重要。 最佳的使用者體驗能提高客戶滿意度和黏著度，而這正是最佳化應用程式的重要目標。儘管應用程式最佳化能為企業帶來大量好處，例如提高營運效率和降低成本，但應用程式最佳化真正的效用在於提升客戶價值， 業務影響 DEM的關鍵組成要素 不過，DEM和這些使用者體驗的核心面向及其最佳化有何關聯？其中一個就是DEM能幫助釐清應用程式效能和業務影響之間的關係。透過深入了解使用者的數位旅程，團隊就能更清楚瞭解使用者體驗的特定面向會如何導致特定的業務結果。 使用者體驗和應用程式最佳化的好處是來自於下列的DEM關鍵組成要素： 舉例來說，電子商務企業遇到購物車放棄率提高的問題，DEM可協助團隊判斷造成此問題的潛在因素，例如緩慢的載入時間或高延遲。此外，DEM還能顯示受到特定問題和品質影響的使用者數量，並把對收入和其他KPI的相關影響量化。 真實使用者監控(RUM)是追蹤真實使用者，以及真實使用者和應用程式或服務互動的做法，會對環境中發生的實際數位交易提供深入見解。 即時的使用者資料 DEM除了會測量業務影響，也會提供即時的使用者資料，以幫助改善使用者體驗。這項功能對確保快速的修復流程以及增加正常運行時間特別有幫助。應用程式出現問題時，迅速的反應時間對於維持最佳使用者體驗，以及盡量減少負面的業務影響是非常重要的。即時的使用者資料透過提供最新的情境和洞察資訊，讓團隊能在環境中一出現問題便即刻採取行動。 綜合監控和RUM相反，是利用應用程式模擬人工交易的過程。這些模擬的目的是為了先行評估及解決潛在的問題，預防對真實使用者產生影響。 會話重播是一種具透過視覺方式，記錄使用者在整個應用程式中的歷程的工具，可為團隊提供類似影片的紀錄視圖，展示使用者在和應用程式互動的過程中所看見的內容和體驗。 三種AI模式 第四章 預測型AI會預報和建議行動，以解決未來的應用程式需求、效能和潛在的問題，可協助主動維護和預防。 AI能如何最佳化應用程式？ 單靠手動應用程式管理和最佳化流程的能力，已經遠遠追不上現代雲端複雜性的需求。由於隨著客戶期望逐漸增加，這個複雜性會不減反增，因此AI已成為企業想在目前數位環境中維持競爭力的必備條件。 因果型AI會處理大量資料集，以識別影響應用程式效能、反應能力和可用性的因果依賴關係。因果型AI不只是單純識別系統事件的相互關係，還能有效地確定問題的根源、將安全性風險分級、評估業務影響，甚至是協助觸發自動修復的工作流程。 AI不只是盛行一時的流行語，也是最佳化應用程式流程中的強大工具。具體來說，在可觀察性的情境中，多模型或「超模態」的AI方法會產生對最佳化應用程式效能和使用者體驗帶來紅利。這三種主要AI形式結合起來，能提供一加一大於二的強大最佳化能力。 生成式AI藉著產生查詢、程式碼建議、儀錶板、筆記本和其他資產最佳化應用程式，就能減少手動執行的工作量。另外，生成式AI也能透過提供關於資料集、系統效能、最佳實踐和操作指南問題的回答，讓系統變得淺顯易懂。 AI能透過主動警示來協助預防，在像是容量限制、漏洞和內送伺服器當機等潛在的系統問題發生之前就通知團隊。在特定的情況下，AI能更進一步透過執行自動修復流程、擴充或其他行動，解決系統問題或疑慮，以達到提升應用程式效能的目的。 即時回答實現持續改進 即時回答的作用 AI的主要優勢之一就是能為應用程式和數位環境的持續改善提供即時回答。這些回答能在APM、可觀察性和DEM的脈絡下解決問題，並觸及如業務影響、軟體問題和使用者體驗等因素。例如，即時回答可立即回覆以下問題： 不過，持續改進的概念才是AI支援即時回答的真正價值所在。持續改善意味著，為了提升應用程式效能和使用者體驗，會不斷採取行動，以因應數位環境持續變化的變數，以及使用者與其互動的方式。AI驅動的可觀察性會持續監控和分析這些持續變化的變數，並提供相關且適合的回應。即時提供這些回答就能持續改進，動態提升業敏捷性和價值。 即時回答的及時性和準確性都無法只靠手動執行達成。因此，無論是預測型、因果型或生成式AI的能力，對於任何有效率、有效或有意義的應用程式最佳化方式都是不可或缺的。 •新的應用程式功能會如何影響轉換率？•是什麼有問題的程式碼在使用者體驗中造成瓶頸？•能夠如何擴充資源以解決容量限制？•為了解決應用程式停機時間，必須採取什麼樣的行動？•可以執行哪些工作流程來提高作業效率？ 這類問題的可行答案對於最佳化應用程式效能和使用者體驗相當珍貴。更重要的是，這些回答的即時特性能讓團隊迅速、有效地採取行動，並盡量減少應用程式問題的負面業務影響，甚至在某些情況下完全預防這些問題。 結論 現代的可觀察性平台能如何協助應用程式最佳化 對於想在雲端複雜性之中提供無與倫比的使用者體驗和應用程式效能的企業而言，全面性的應用程式最佳化流程已不可或缺，但挑戰依然存在。企業利用Dynatrace統一的可觀察性和安全性平台，迎頭解決這些挑戰。 Dynatrace平台以預測型、因果型和生成式AI為核心，並透過Davis AI找出關鍵依賴關係、顯示應用程式拓撲，以及自動偵測異常。此外，Davis AI支援的根源分析是以因果關係為基礎，而非相互關係，並可省去修復過程中的人工猜測步驟。更甚者，這個平台提供全面的DEM解決方案，包括RUM、綜合監控和會話重播等功能，以提升使用者體驗。 Dynatrace平台提供所有必要元件，能在企業的整個應用程式最佳化過程及後續階段中提供支援。Dynatrace配備由AI和自動化支援的整合式可觀察性，透過提供精確且具情境感知的應用程式環境分析，超越了傳統的APM，並能不受應用程式或服務地點限制。此外，Dynatrace PurePath能實現端到端可見性，自動擷取和分析應用程式堆疊每一層的交易，以提供程式碼級的可見性。 最佳化應用程式必須投入多項專業。不過，將這些專業整合到統一的AI可觀察性平台，有助於團隊判斷效能會如何影響業務KPI，以及釐清使用者體驗和業務影響之間的關係。 岞⺭㛡ꦴ梫㗟氳舅Ⳃ┦保ⴭ氳⺎鈶㴖䓪 我們希望本電子書能激勵您在數位之旅中邁出下一步。Dynatrace致力為