• Kesintisiz İş Akışı: Sistemlerin ve uygulamaların optimal düzeyde çalışmasını sağlayarak iş sürekliliğini garanti eder. Potansiyel darboğazlar veya hatalar ortaya çıkmadan önce tespit edilerek düzeltilir.
• Geliştirilmiş Kullanıcı Deneyimi: Hızlı ve yanıt veren uygulamalar, kullanıcı memnuniyetini artırır. Yavaşlıklar kullanıcıların siteyi veya uygulamayı terk etmesine neden olabilir.
• Kaynak Optimizasyonu: Hangi kaynakların (CPU, bellek, disk, ağ) ne kadar kullanıldığını anlamak, gereksiz harcamaları önler ve mevcut altyapının daha verimli kullanılmasını sağlar.
• Proaktif Sorun Tespiti: Sorunlar kritik hale gelmeden, hatta kullanıcılar etkilenmeden önce anormallikleri tespit etmeye olanak tanır. Bu, reaktifden proaktif bir yaklaşıma geçişi sağlar.
• Kapasite Planlaması: Geçmiş performans verileri, gelecekteki büyüme ve talep için doğru kapasite planlaması yapılmasına yardımcı olur.
• Hızlı Hata Ayıklama: Performans verileri, sorunların kök nedenini hızlı bir şekilde bulmak ve çözmek için kritik ipuçları sağlar.

• CPU Kullanımı: İşlemcinin ne kadar meşgul olduğunu gösterir. Yüksek CPU kullanımı, yetersiz kaynak, sonsuz döngüler veya verimsiz kod nedeniyle olabilir.
• Bellek Kullanımı: Uygulamaların ve sistemin kullandığı RAM miktarını gösterir. Bellek sızıntıları veya yetersiz bellek, performansı ciddi şekilde etkileyebilir.
• Disk G/Ç (Giriş/Çıkış): Diskin okuma ve yazma hızını ve sırasını ölçer. Yavaş disk performansı, özellikle yoğun veritabanı işlemleri olan sistemlerde büyük bir darboğaz olabilir.
• Ağ Trafiği: Ağ arayüzleri üzerinden geçen veri miktarını ve paket hatalarını izler. Ağdaki tıkanıklıklar veya hatalı konfigürasyonlar, uygulama yanıt sürelerini olumsuz etkiler.
• Uygulama Özel Metrikleri: Bunlar, bir uygulamanın kendi iç mantığına özel metriklerdir. Örneğin, web uygulamaları için istek sayısı, yanıt süreleri, hata oranları (HTTP 5xx), veritabanı sorgu süreleri; kuyruk sistemleri için kuyruk uzunlukları, işlem hızı gibi metrikler. Bu metrikler, uygulamanın iş mantığı açısından nasıl performans gösterdiğini gösterir.

• Ajan Tabanlı İzleme: İzlenecek sunucu veya uygulamanın üzerine küçük bir yazılım (ajan) yüklenmesini gerektirir. Bu ajan, sistemden ve uygulamadan metrikleri toplar ve merkezi bir izleme sunucusuna gönderir. Avantajları: Detaylı metrik toplama, uygulama içi görünürlük. Dezavantajları: Ajanın bakımı, kaynak tüketimi, uyumluluk sorunları.
• Ajansız İzleme: Uzaktan, SSH, WMI, SNMP veya API'ler gibi standart protokoller aracılığıyla sistemlerden ve cihazlardan metrik toplar. Avantajları: Ajan yönetimi yok, kolay dağıtım. Dezavantajları: Ajan tabanlıya göre daha az detaylı metrik, güvenlik duvarı konfigürasyonları gerektirebilir.
• Sentetik İzleme (Synthetic Monitoring): Gerçek kullanıcıları taklit eden otomatikleştirilmiş testler (örneğin, bir web sitesinde belirli bir işlem akışını simüle etme) kullanılarak uygulama performansının proaktif olarak ölçülmesidir. Belirli aralıklarla sentetik işlemler başlatılarak yanıt süreleri ve kullanılabilirlik izlenir. Avantajları: Kullanıcılar etkilenmeden sorunları tespit etme, belirli iş akışlarını sürekli test etme. Dezavantajları: Gerçek kullanıcı davranışını tam olarak yansıtmayabilir.
• Gerçek Kullanıcı İzleme (Real User Monitoring - RUM): Web sitelerine veya mobil uygulamalara entegre edilen JavaScript veya SDK'lar aracılığıyla gerçek kullanıcıların deneyimlerini pasif olarak izler. Sayfa yükleme süreleri, AJAX istek süreleri, hata oranları gibi veriler doğrudan kullanıcıların tarayıcılarından veya cihazlarından toplanır. Avantajları: Gerçek kullanıcı deneyimi hakkında doğru bilgiler, coğrafi dağılıma göre performans analizi. Dezavantajları: Yüksek veri hacmi, gizlilik endişeleri.
• Uygulama Performans Yönetimi (APM - Application Performance Management): Uçtan uca uygulama performansını izlemek, yönetmek ve optimize etmek için tasarlanmış kapsamlı bir araç ve metodoloji setidir. Kod düzeyinde görünürlük, bağımlılık haritaları, dağıtılmış izleme ve hata ayıklama yetenekleri sunar. APM araçları genellikle hem ajan tabanlı izlemeyi hem de RUM özelliklerini bir araya getirir.

• Prometheus & Grafana: Açık kaynak kodlu, güçlü bir metrik toplama ve görselleştirme ikilisi. Prometheus zaman serisi verilerini toplar ve depolar, Grafana ise bu verileri etkileyici panolarda görselleştirir. Özellikle Kubernetes ve bulut yerel ortamlar için popülerdir.
• ELK Stack (Elasticsearch, Logstash, Kibana): Log yönetimi ve analizi için yaygın olarak kullanılır, ancak performans metriklerini de toplayabilir ve görselleştirebilir. Elasticsearch verileri depolar, Logstash verileri işler ve Kibana ise görselleştirme arayüzüdür.
• Nagios: Eski ve köklü bir açık kaynak izleme aracıdır. Sunucuları, ağ cihazlarını ve uygulamaları izleyebilir, uyarılar gönderebilir. Genellikle kural tabanlı ve statik yapıların izlenmesi için tercih edilir.
• Zabbix: Promethus gibi, geniş bir metrik toplama yeteneği ve zengin uyarı mekanizmaları sunan kapsamlı bir açık kaynak izleme çözümüdür. Ağ cihazlarından sanal makinelere, uygulamalardan veritabanlarına kadar her şeyi izleyebilir.
• Dynatrace: AI destekli, uçtan uca gözlemlenebilirlik (observability) sunan ticari bir APM aracıdır. Tam yığın izleme, otomatik kök neden analizi ve sentetik izleme gibi özelliklere sahiptir.
• New Relic: Bulut tabanlı, geniş bir yelpazede izleme yetenekleri sunan bir diğer popüler APM platformu. APM, RUM, altyapı izleme ve log yönetimi gibi modülleri bulunur.
• AppDynamics: Cisco'ya ait güçlü bir APM çözümü. İş perspektifinden uygulama performansını izlemeye odaklanır, iş işlemlerini takip eder ve performans sorunlarının iş üzerindeki etkisini gösterir.
• Datadog: Log yönetimi, APM, altyapı izleme, güvenlik ve sentetik izleme gibi birçok özelliği tek bir platformda birleştiren bulut tabanlı kapsamlı bir gözlemlenebilirlik platformu.

• Temel Çizgi Oluşturma (Baselining): Sistemlerin normal çalışma koşullarındaki performans metriklerinin bir "temel çizgisini" belirlemek çok önemlidir. Bu temel çizgi, anormallikleri veya performans düşüşlerini tespit etmek için bir referans noktası görevi görür. Örneğin, bir web sunucusunun normalde %30 CPU kullandığını biliyorsanız, %80'e çıkması bir sorunun göstergesidir.
• Uyarı Mekanizmaları (Alerting): Kritik metrikler belirli eşik değerlerini aştığında veya anormallikler tespit edildiğinde otomatik uyarılar (e-posta, SMS, Slack vb.) gönderecek şekilde izleme sistemlerinizi yapılandırın. Aşırı veya yetersiz uyarıdan kaçınmak için akıllı eşikler ve gürültü filtrelemesi kullanılmalıdır.
• Etkili Kontrol Panelleri (Dashboards): Toplanan verileri anlaşılır ve etkileşimli panolar aracılığıyla görselleştirin. Panolar, farklı kullanıcı profillerine (geliştiriciler, operasyon ekipleri, iş birimleri) göre özelleştirilmeli ve kritik metrikleri bir bakışta gösterebilmelidir. Zaman serisi grafikleri, ısı haritaları ve durum göstergeleri yaygın görselleştirme türleridir.
• Otomasyon: İzleme sistemlerinin dağıtımını, konfigürasyonunu ve bakımını otomatikleştirmek, insan hatasını azaltır ve verimliliği artırır. Infrastructure as Code (IaC) yaklaşımları bu konuda yardımcı olabilir.
• Sürekli İyileştirme: Performans izleme stratejinizi ve araçlarınızı düzenli olarak gözden geçirin ve güncelleyin. Yeni uygulamalar ve altyapılar devreye girdikçe, izleme kapsamının da genişletilmesi gerekmektedir.

• Veri Gürültüsü ve Yanlış Alarmlar: Çok fazla metrik toplamak ve yanlış eşikler belirlemek, sürekli tetiklenen alarmlara ve "alarm yorgunluğuna" yol açabilir.
• Araç Entegrasyonu: Farklı sistemler ve uygulamalar için birden fazla izleme aracı kullanmak, veri siloları oluşturabilir ve bütünsel bir görünüm elde etmeyi zorlaştırabilir.
• Veri Depolama ve Yönetimi: Büyük hacimli performans verilerini depolamak, işlemek ve sorgulamak için ölçeklenebilir altyapılar gerektirir.
• Konfigürasyon Karmaşıklığı: Özellikle açık kaynak araçların kurulumu ve konfigürasyonu, teknik bilgi ve zaman gerektirebilir.
• Güvenlik Endişeleri: Hassas performans verilerinin toplanması ve iletilmesi, güvenlik ve uyumluluk konularında dikkatli olmayı gerektirir.

uyarı

Genişletmek için tıkla ...

SELECT * FROM orders WHERE user_id = [USER_ID];