性能领袖发布jClarity旗舰性能监控工具

jClarity推出了一款适用于云环境和企业环境的Java性能监控工具,该工具不仅能够深入分析问题,还能用简单易懂的语言描述问题及解决方案。与其他工具不同的是,jClarity可以在生产和QA环境中运行,并且在不触发诊断时几乎不会对系统性能产生影响。

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成立于伦敦的jClarity宣布它们已经推出了自己的旗舰产品,该产品的定位是云环境和企业环境中的Java性能问题。

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jClarity由Ben Evans、Martijn Verberg和Kirk Pepperdine三位Java大师创立,并在去年12月份首先发布了它们的Censum垃圾收集分析工具,InfoQ对此也进行了报道

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jClarity宣称它们现在的客户包括Google、VMWare、BNP Paribas以及许多其他的公司。

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新工具的要求很低,云系统和企业系统中都能安装。该工具和其他性能监控工具之间的一个区别是,它简化了问题报告并用简单的英语描述了建议解决方案。

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InfoQ采访了jClarity的CEO Ben Evans以期获取更多与该发布相关的信息。

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InfoQ:在市面上有很多Java性能工具,与它们相比jClarity有哪些特色?

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Ben:jClarity对问题做了深入分析而不仅仅是数据。这意味着工程师能够对一个问题有更加深入的了解。我们对jClarity的用户体验做了设计,QA团队、管理者、运营团队和开发者能够共享同一个易用的性能问题视图——制定会话并且提供更好的信息从而能够更快、更好地做出管理决策。

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大多数工具很显然要么是针对云环境,要么针对企业环境。jClarity在这两种情况下都能使用,能够在PROD和QA中运行,它的分析能力远超APM,能够自动化错误发现并降低项目风险。

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InfoQ:工程师应该如何使用它?

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Ben: 在云部署环境下,jClarity收集代理会被安装到所有运行了应用程序JVM的主机上,并且它会把收集到的信息报告给jClarity性能控制台。对于企业而言,我们能够完全地将其部署在公司防火墙之后,包括Web控制台。

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InfoQ:你说它能够在产品中运行?

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Ben: jClarity可以运行在产品中,为产品问题提供良好的反馈。它还能够在QA或者性能测试环境中非常良好地运行,同时我们有很多客户还发现通过在QA中部署jClarity他们能够在用户遇到问题之前发现问题并解决它们。

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InfoQ: 运行这个工具有哪些性能影响?

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Ben: 大多数时间没有影响或者影响很小。在jClarity收集代理被触发之前它们一直都非常安静,而触发它们要么通过一些外部事件,要么通过一个显式的诊断命令。诊断流程最多持续几秒钟,之后代理会再次安静下来。

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InfoQ:那么该产品如何收费呢?

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Ben:jClarity基本上有14天的免费试用期,之后每个云服务器每月24美元(年度合同或者大订单有一定的折扣)。企业价格依赖于应用程序,如果你想尝试一下那么请联系sales@jclarity.com

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InfoQ:还有其他的内容要告诉大家么?

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Ben: jClarity能够在任何基于JVM的应用程序上运行——不仅仅是Java。如果你是一个Scala或者Groovy或者Clojure商店,那么没问题,试试我们的jClarity吧——尝试一下是非常简单的、也是免费的,并且有很多初始用户告诉我们它能够立即找到问题。最后,我想要大声地宣传一下我们这个特棒的社区,它是jClarity的朋友。在过去的一年中Java和性能专家组为我们提供了很多优秀的反馈、使用案例和发人深省的讨论。它们都已经经过验证并且让我们备受挑战,有这样的一个社区作为我们的客户和同事我们感到非常骄傲。

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你可以访问http://www.jclarity.com 下载免费试用版。

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下面是一些截图,它们说明了使用jClarity定位性能问题的一个简单流程。

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1——jClarity 控制台:从这里,我们能够看到在线并且被管理的收集代理。这里会显示最后一次诊断的时间,同时还会显示一个简单的图标计划(包括硬件/操作系统、垃圾收集和Java应用程序代码)表明隐藏的问题:

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2 —— 在某个诊断结果上单击,会显示受影响JVM进程的完整详细信息,以及一个自动发现的问题的及时描述(这种情况下一个线程死锁):

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3 —— 控制台会自动保存过去的诊断结果,在问题被初步确定的时候允许所有的利益相关方查看同一个详细信息,并为如何解决问题的会话提供一个焦点。

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查看英文原文Performance Gurus Release jClarity Flagship Performance Monitoring Tool

内容概要:本文详细探讨了基于MATLAB/SIMULINK的多载波无线通信系统仿真及性能分析,重点研究了以OFDM为代表的多载波技术。文章首先介绍了OFDM的基本原理和系统组成,随后通过仿真平台分析了不同调制方式的抗干扰性能、信道估计算法对系统性能的影响以及同步技术的实现与分析。文中提供了详细的MATLAB代码实现,涵盖OFDM系统的基本仿真、信道估计算法比较、同步算法实现和不同调制方式的性能比较。此外,还讨论了信道特征、OFDM关键技术、信道估计、同步技术和系统级仿真架构,并提出了未来的改进方向,如深度学习增强、混合波形设计和硬件加速方案。; 适合人群:具备无线通信基础知识,尤其是对OFDM技术有一定了解的研究人员和技术人员;从事无线通信系统设计与开发的工程师;高校通信工程专业的高年级本科生和研究生。; 使用场景及目标:①理解OFDM系统的工作原理及其在多径信道环境下的性能表现;②掌握MATLAB/SIMULINK在无线通信系统仿真中的应用;③评估不同调制方式、信道估计算法和同步算法的优劣;④为实际OFDM系统的设计和优化提供理论依据和技术支持。; 其他说明:本文不仅提供了详细的理论分析,还附带了大量的MATLAB代码示例,便于读者动手实践。建议读者在学习过程中结合代码进行调试和实验,以加深对OFDM技术的理解。此外,文中还涉及了一些最新的研究方向和技术趋势,如AI增强和毫米波通信,为读者提供了更广阔的视野。
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