概述
OpManager Nexus（前稱 OpManager Plus）幫助您透過端到端效能追蹤與程式碼層級洞察，掌握並控制企業應用程式基礎架構。您可以簡化 DevOps 實踐、優化應用程式資源使用，並監控數位體驗，以確保業務連續性與營運順暢。
監控應用程式效能
- 捕捉並分析遙測資料，深入了解您的應用程式堆疊健康狀況與效能，無論是 Java、NET、NET core、Node.js、Python、PHP 或 Ruby。
- 識別錯誤與例外，深入探究每個問題的根本原因，並分析交易中的例外率以進行深入影響分析。
- 執行執行緒剖析，診斷生產環境中的複雜效能問題，無需浪費時間手動分析原始資料。
- 應用程式可觀察性 結合來自指標、日誌與追蹤的遙測資料，提供更深入的洞察，幫助您更快偵測、排除並修復複雜的效能問題。
將原始日誌轉化為結構化洞察
- 透過自動解析海量日誌，實時識別關鍵錯誤與系統異常。
- 將日誌資料與應用程式效能指標關聯，準確定位複雜問題的根本原因。
- 使用進階篩選器搜尋已編入索引的日誌，快速隔離安全事件調查中的特定事件。
獲得應用程式依賴關係的可視性
- 建立自動化服務地圖，識別複雜應用架構中每個服務節點的效能瓶頸、實時健康分數與回應時間。
- 追蹤分散式微服務中交易的流程，精確定位延遲或錯誤發生的位置。
- 利用色碼狀態指示器，快速偵測故障元件，防止問題擴散成全面系統中斷。
深入追蹤與程式碼分析
- 透過內建交易追蹤與回應時間監控，簡化複雜微服務架構的管理與除錯。
- 啟用對導致錯誤的程式碼行更深入的調查，精確找出效能問題的根本原因。
- 透過對交易與程式碼的實時可視性，簡化影響分析、測試、部署與更新。
追蹤 DevOps、QA 與生產階段的里程碑
- 透過記錄效能里程碑，衡量應用程式在重大部署前後的效能變化。
- 將里程碑標記直接疊加於效能圖表上，以關聯特定事件與回應時間的變動。
- 在 DevOps 團隊間分享已記錄的里程碑，提升排錯過程中的協作與透明度。
常見問題
分散式追蹤與標準應用程式日誌有何不同？
標準日誌記錄單一服務中某一時間點的離散事件，如錯誤訊息或「任務完成」狀態。雖然有用，但在複雜環境中常缺乏上下文。分散式追蹤 則使用唯一的 Trace ID，追蹤單一請求跨多個微服務與資料庫的整個旅程。日誌告訴您某地發生了什麼，追蹤則告訴您整個交易鏈中延遲發生的位置。結合兩者，開發人員可以看到與追蹤中高延遲區段相關的特定錯誤日誌，完整呈現效能瓶頸的全貌。
自動化服務地圖在 DevOps 環境中的價值為何？
在容器與服務快速擴展的動態環境中，手動架構圖很快就會過時。自動化服務地圖（或依賴地圖）利用實時流量資料，視覺化每個元件——網頁伺服器、API 與資料庫——的互動。這對「影響分析」至關重要；若某資料庫開始延遲，服務地圖立即顯示哪些上游應用程式將受影響。這避免團隊間的「推諉責任」，提供單一真實來源，讓工程師看到一個微服務的故障實際上是其他三個看似無關模組錯誤的根本原因。
日誌關聯如何加速平均修復時間（MTTR）？
日誌關聯是自動將應用程式日誌與效能指標及追蹤連結的過程。若無關聯，管理員可能會在儀表板看到記憶體飆升，然後必須手動搜尋數千行日誌找出原因。使用 APM，當效能門檻被觸發，系統會自動拉取該時間窗內產生的特定日誌。透過在同一視圖呈現程式碼層級追蹤、基礎架構指標及相關日誌條目，排除「搜尋」階段，讓開發人員直接進入「修復」階段，大幅縮短 MTTR。
為何資料庫除錯需要程式碼層級可視性？
資料庫常見「緩慢」問題並非因伺服器硬體，而是應用程式查詢方式所致。程式碼層級可視性 讓開發人員看到觸發特定 SQL 指令的 Java、.NET 或 Python 程式碼行。它能識別「N+1 查詢問題」，即應用程式發出數百個小請求而非一次有效批次，或發現缺失索引導致全表掃描。透過精確定位產生低效查詢的應用程式原始碼方法，團隊可優化軟體邏輯，而非浪費預算升級不必要的資料庫硬體。