Alexが「エンドポイントパフォーマンス」カードでエンドポイントを確認する

Alex は APM で依存関係マップを開きます。Buttercup Games アプリはモノリスアーキテクチャを使用するため、依存関係マップを使用してコンポーネントサービスにドリルダウンすることはできません。そこで、Alex は [Endpoint Performance] カードを確認し、[Endpoint Performance] カードに 2 秒以上の P90 遅延を示している精算エンドポイントがあることに気づきます。

Alexが「エンドポイントパフォーマンス」でエンドポイントをソートし、フィルタリングする

Alexは、「エンドポイントパフォーマンス」カードを選択して完全な「エンドポイントパフォーマンス」のページに移動し、どの精算エンドポイントに2秒以上の時間がかかっているかの詳細を確認します。

「エンドポイントパフォーマンス」内で、AlexはP90レイテンシでエンドポイントをソーティングし、レイテンシが最も高いエンドポイントをすぐに確認できるようにします。

また、Alexは検索を使って、パスに/checkout/が含まれるエンドポイントにフィルターをかけます。

Alex が直近 1 時間のパフォーマンスを昨日の同じ時間と比較する

Alexは、今朝リリースがあったことを知っているため、時間のドロップダウンを「-1h」に更新し、比較に「-24h」を選択して、直近の1時間を昨日の同じ時間枠と比較できるようにします。

Alexは、checkout/{cardId}のエンドポイントのP90レイテンシが昨日の同じ時間に比べて110%増加していることに気がつきます。

AlexがTag Spotlightを使用して詳細なコンテキストを取得する

Alex はこのエンドポイントを選択し、Tag Spotlight の詳細を確認します。Alex は、http.status_code 503 が上位の高遅延タグであることに気付きます。Alex は Tag Spotlight でこのタグを選択して調べます。

Tag Spotlight で Alex は 503 ステータスコードを見つけ、Tag Spotlight に 503 応答のフィルタを追加します。今日リリースされた最新バージョンが 503 応答の大半を占めていることがわかります。最新バージョンの 503 応答に関連する遅延を特定した後、Alex は 503 応答の原因についてチームに相談します。

概要

Alex は、エンドポイントパフォーマンスを使用してモノリス内のエンドポイントを監視しました。エンドポイントパフォーマンス内でフィルタ、ソーティング、および比較の機能を使用して、リリースの後に遅延が増加したエンドポイントを迅速に区別しました。

さらに詳しく

• Tag Spotlight の詳細については、「Tag Spotlight を使用してサービスパフォーマンスを分析する」を参照してください。

• APM の主要な概念の一覧は、「Splunk APM の主要な概念」を参照してください。

• その他の Splunk APM の例については、Examples for troubleshooting errors and monitoring application performance using Splunk APM を参照してください。