A próxima fase do monitoramento de aplicações é preditiva

O monitoramento de desempenho de aplicativos (APM) é um setor experiente. Suas raízes remontam a antes do surgimento da Internet como plataforma. Inicialmente confinado ao data center, ele surgiu em resposta à necessidade de entender a experiência do usuário no contexto da Internet.

Monitoramento Passivo

A primeira fase foi dominada por técnicas passivas que tentavam entender a experiência do usuário usando transações sintéticas. Dominado por fornecedores que possuíam pontos de presença altamente distribuídos pela Internet, o monitoramento passivo fornecia aos operadores de sites uma visão histórica do desempenho de seus aplicativos a partir de uma base de usuários cada vez mais distribuída ao redor do mundo.

Técnicas passivas foram a primeira tentativa real de medir a experiência do usuário. Eles ofereceram uma visão média genérica do desempenho, amplamente baseada nos caminhos de rede entre o ponto de presença e o aplicativo. Como a maioria dos pontos de presença estavam localizados no backbone da Internet ou próximos a ele, eles não conseguiam levar em consideração o impacto da "última milha" entre o backbone e o cliente.

Além disso, a dependência de transações sintéticas muitas vezes não conseguia representar com precisão uma interação ou transação real do usuário. Assim, as medições resultantes foram mais indicativas da saúde da Internet e da disponibilidade de um aplicativo do que da experiência do usuário.

Os sistemas de monitoramento passivo eram muito bons em identificar nós intermediários na Internet como uma fonte de problemas de desempenho de aplicativos. Eles não eram muito bons em identificar problemas de clientes ou aplicativos, nem em monitorar a experiência real do usuário. 

Monitoramento Ativo

Essas inadequações deram origem a uma técnica mais agressiva: o monitoramento ativo . Essa fase foi dominada por fornecedores que inseriam pequenos trechos de código no aplicativo cliente, que posteriormente forneciam dados de desempenho mais precisos. Essas soluções resolveram a última milha e também reconheceram o impacto da renderização no desempenho do aplicativo. Ao monitorar interações ao vivo, o monitoramento ativo forneceu uma perspectiva muito mais realista sobre a experiência do usuário.

O monitoramento ativo resolveu as inadequações do monitoramento passivo e hoje podemos coletar dados em toda a experiência do usuário, do cliente à rede, aos aplicativos e seus sistemas de back-end. 

Mas isso não significa que terminamos com a evolução do monitoramento. Porque, embora tenhamos abordado a necessidade básica de identificar problemas de desempenho existentes, isso não é mais suficiente. Quase um terço (32%) de todos os clientes "parariam de fazer negócios com uma marca que amavam depois de uma experiência ruim". ( PWC ) 

Não basta identificar o que deu errado depois do fato. É cada vez mais importante para as empresas identificar onde os problemas podem ocorrer antes que aconteçam.

É por isso que acreditamos que a próxima fase do monitoramento será preditiva.

Monitoramento Preditivo

O monitoramento preditivo é frequentemente associado ao aprendizado de máquina por um bom motivo. A capacidade de prever falhas ou problemas de desempenho depende totalmente da experiência. No caso do desempenho do aplicativo, essa experiência é derivada de dados sobre centenas e milhares de experiências anteriores do usuário.

Com um conjunto robusto de dados sobre experiências do usuário que abrangem a amplitude e a profundidade de todo o caminho de dados do aplicativo, a análise pode descobrir padrões e relacionamentos entre um conjunto complexo de variáveis, como hora do dia, localização, função comercial, navegador, sistema operacional e rede. A capacidade de prever um problema é baseada no relacionamento, na interação e no estado atual de todos esses componentes.

Ao ser capaz de reconhecer o desempenho atípico e anômalo de um determinado componente, o monitoramento preditivo pode identificar as condições sob as quais a experiência do usuário pode sofrer e emitir um alerta.

Se o alerta for emitido cedo o suficiente, medidas podem ser tomadas para corrigir a situação antes que ela se torne um problema que afete os negócios.

Acreditamos que a previsão não é apenas a próxima evolução do monitoramento de desempenho de aplicativos, mas que é uma evolução necessária. À medida que as organizações continuam a aumentar a dependência de aplicativos, esses aplicativos se tornam tão essenciais quanto qualquer máquina em uma linha de montagem para a saúde do negócio.

Assim como a manutenção preditiva é um recurso essencial na fabricação de bens duráveis, o monitoramento preditivo será um recurso crucial na entrega de experiências digitais.