NetInside应用状态分析

NetInside应用性能与端到端监控
NetInside提供详细的应用实时状态分析,涵盖性能、流量和访问次数等多个维度。性能分析关注用户体验、连接时间等;流量分析涉及吞吐量;访问分析包括成功数、失败数等。此外,应用端到端监控深入到前置负载、服务器等多个端点,全面展示性能和流量状况。用户可选择不同层级的业务架构进行监控场景切换。

NetInside应用实时状态分析

应用实时状态根据应用性能、应用流量、应用访问分析当前选中的应用整体状况。

性能分析包括用户体验、连接时间、服务器响应时间、内容传输时间、重传时延;

流量分析包括流入方向吞吐量、流出方向吞吐量以及吞吐量总和;

访问次数分析应用请求数、失败数、成功数、交互数。

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应用列表

应用列表按字节数从大到小的顺序排列,包含应用名称、字节数、接收失败率和用户体验时间。

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应用性能分析

以曲线图显示选中的当前应用的性能状况,包括用户体验、连接时间、服务器响应时间、内容传输时间、重传时延。

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应用流量分析

以曲线图显示选中的当前应用流量状况,包括流入方向吞吐量、流出方向吞吐量以及吞吐量总和。

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应用访问分析

应用访

业务事件监测通知技术是保障业务高效稳定运行的关键,以下是一些常见的技术: ### 日志监控技术 日志监控是最基础的业务事件监测手段,通过收集、分析系统和应用程序产生的日志,及时发现异常事件。例如,在服务器上部署日志收集工具(如 Filebeat),将各个服务的日志统一收集到日志存储系统(如 Elasticsearch)中,再利用 Kibana 等工具进行可视化展示和分析。当日志中出现特定的错误关键字或异常信息时,触发通知机制,通过邮件、短信或即时通讯工具通知相关人员。 ### 指标监控技术 指标监控主要关注系统和业务的各项性能指标,如 CPU 使用率、内存使用率、网络带宽、请求响应时间等。常见的指标监控工具包括 Prometheus 和 Grafana。Prometheus 负责收集和存储指标数据,Grafana 用于可视化展示和设置告警规则。当指标超过预设的阈值时,系统会自动发送通知,帮助运维人员及时发现潜在的性能问题。 ```python # 示例:使用 Prometheus 客户端库在 Python 中收集指标 from prometheus_client import start_http_server, Summary import random import time # 定义一个指标 REQUEST_TIME = Summary('request_processing_seconds', 'Time spent processing request') @REQUEST_TIME.time() def process_request(t): """处理请求的函数""" time.sleep(t) if __name__ == '__main__': # 启动 HTTP 服务器,暴露指标 start_http_server(8000) while True: process_request(random.random()) ``` ### 全流量回溯技术 全流量回溯系统(如 NetInside)可以对网络中的所有流量进行记录和分析,提前发现潜在的风险隐患。它可以监控网络连接、数据传输等信息,当检测到异常流量模式(如 DDoS 攻击、异常数据泄露等)时,及时发出通知,为企业预留足够的时间进行预防和优化,提升企业的应变能力和竞争力[^3]。 ### AOP 监测技术 AOP(面向切面编程)可以在不修改原有业务代码的情况下,对业务事件进行监测和记录。通过定义切面和通知,可以在方法执行前后、异常抛出等关键点插入监测逻辑。例如,使用 Spring AOP 可以实现对业务方法的调用记录和异常捕获,将监测信息存储到日志或数据库中,并在必要时发送通知。 ```java import org.aspectj.lang.JoinPoint; import org.aspectj.lang.annotation.AfterThrowing; import org.aspectj.lang.annotation.Aspect; import org.springframework.stereotype.Component; @Aspect @Component public class ExceptionLoggingAspect { @AfterThrowing(pointcut = "execution(* com.example.service.*.*(..))", throwing = "ex") public void logException(JoinPoint joinPoint, Exception ex) { String methodName = joinPoint.getSignature().getName(); System.out.println("方法 " + methodName + " 抛出异常:" + ex.getMessage()); // 可以在这里添加通知逻辑,如发送邮件、短信等 } } ``` ### 分布式链路追踪技术 在微服务架构中,分布式链路追踪技术(如 Jaeger、Zipkin)可以帮助跟踪请求在各个服务之间的调用路径和执行时间。通过收集和分析链路数据,可以发现服务调用中的性能瓶颈和异常情况。当某个服务的响应时间过长或出现错误时,系统可以及时发出通知,帮助开发人员快速定位问题。
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