エンドユーザー・レスポンス・タイム|エンドユーザー・モニタリング|フルーク・ネットワークス

エンドユーザー・レスポンス・タイム

ネットワークが稼働していても、必ずしもアプリケーションのパフォーマンスが高いとは限りません。ネットワーク・エンジニアは、かつてないほど自社ネットワークを監視するためのデータ・ポイントを入手でき、機器の正常性、使用率、廃棄パケット数、トラフィック・フローなどの収集データをネットワーク管理ツールに取り込み、これらを分析する能力を持っています。しかし、このような可視性を獲得しながらも、遅いアプリケーションへの対応がどうしても遅れがち(事後的)になります。これらの傾向を解決し、事前に察知できるようにするための鍵は、エンドユーザー・レスポンス・タイム分析を通して提供される可視性を活かすことです。

エンドユーザー・レスポンス・タイムの測定と監視が重要な理由

ネットワーク・エンジニアには、ネットワークの正常性を監視するためのツールやシステムが手に余るほど持っているのに、アプリケーションとネットワークのモニタリングとの間にギャップが存在するため、異なるアプローチを取る必要がでてきています。それは、エンドユーザー・モニタリングです。また、エンドユーザー・モニタリングを導入して、エンドユーザーのニーズにより良く応え、エンドユーザーの満足度を向上させなければならないというプレッシャーも高まっています。

アプリケーションの複雑さや規模が大きくなるにつれ、この問題はますます悪化していきます。実際、IT 組織の 75%1 が、基幹系システムも含め、動きが遅いビジネスアプリケーションのために苦しんでいます。

たとえ高度なモニタリング・ツールがあっても、ネットワーク・エンジニアが発見する遅いアプリケーションの問題の 70%2 は、エンドユーザー体験についての否定的な反応から知ることになります。これはつまり、ネットワーク・エンジニアが問題に対応する頃には、すでにビジネスが影響を受けていることを意味します。社員の生産性はビジネスに直接的な影響を及ぼすため、IT 組織はエンドユーザー・モニタリングだけではなく、エンドユーザーがどのように IT サービスを体験するかに焦点を当てなければなりません。

これらの傾向を解決し、事前に察知できるようにするための鍵は、エンドユーザー・レスポンス・タイム分析を通して提供される可視性を活かすことです。

 

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What is important for end-user response time?

ネットワークの正常性と稼働時間に対して、緑色を示してくれるツールは重要です。システム全体の正常性を教えてくれるだけでなく、障害がいつどこで発生しているのかも教えてくれます。一方で、健全なネットワークであっても、動きの遅いアプリケーションのせいで、エンドユーザー体験が悪くなるかもしれません。

これらのツールは、複雑化の一途をたどる今日のアプリケーション問題に向き合い、解決するために必要な情報を提供してくれません。ネットワーク・エンジニアは、全体的なエンドユーザー・レスポンス・タイムに影響を与えるクライアント、ネットワーク、サーバー/アプリケーションを示すデータ・ストリームやユーザー・トランザクションにアクセスできなければなりません。これらエンドユーザー・モニタリング・データがないと、問題が長期化し、責任のなすり合いや当て推量によるトラブルシューティングに発展する可能性があります。これは、クラウドベース・アプリケーションの問題をトラブルシューティングする場合に特に当てはまります。なぜならば、エンジニアはこれらアプリケーションを支えるシステムに対して、フルアクセス権を持たないからです。

IT 部門は、アプリケーションのパフォーマンス問題を過小評価し、いかに多額の費用を発生させているか理解していません。これらの問題は、社員の生産性や顧客の信用の低下を招きます。また、問題の複雑さが原因で、解決するのに多くの時間がかかります。これらの問題に立ち向かうにあたって、ネットワーク・エンジニアが自社のインフラストラクチャを分析し、エラーを探し、ネットワークが原因ではないと判明した時点で別の IT 部門に問題を押し付けるだけでは、十分ではありません。より深く切り込み、エンドユーザー・レスポンス・タイムをモニタリングすることによって得られる情報を活用しなければなりません。

 

 

Best Practices to improve end-user response time

エンドユーザーの体験の良し悪しは、アプリケーションとのトランザクションの成功とパフォーマンスの高さによって決まります。遅いあるいは問題のあるトランザクションが生じると、たとえそれが過去に起きたものであっても、エンジニアは問題領域を正確に特定し、単に問題をエスカレートしたり、引き継がせるのではなく、解決策に導くデータに焦点を当てることができます。

ネットワーク・エンジニアは、トラフィックが通るあらゆる経路を管理しているため、アプリケーション・システムに流れるエンドユーザー・トラフィックにアクセスできます。これらのデータ・ストリームを収集し、エンドユーザー・レスポンス・タイムに対して自動解析できるエンドユーザー・モニタリング・システムが必要です。1 分間に数千ものトランザクションが発生するデータ・センターでは特にそうなります。パケット・レベルの可視性を得ることで、エンジニアはユーザーがどのようにシステムとやりとりしているか監視することができ、そして何よりも重要なのが、システムのどのコンポーネントが遅いのか素早く特定できます。

  • アプリケーションの遅延
  • サーバーの遅延
  • ネットワークの遅延
  • クライアントの遅延

一部のアプリケーションがクラウド上にホストされるハイブリッド環境においては、解析システムの模擬試験からこれらのメトリクスを測定できます。遅延が生じると、エンジニアはイベントの発生時間のほか、根本原因の一因になった問題領域について、通知を受けることができます。ユーザーがアプリケーションの正常性を評価するのを頼るのではなく、エンジニアは積極的にこれらシステムを監視し、エンドユーザーにとって高いパフォーマンス水準を発揮しているかどうかを確認できます。

パフォーマンスの高いアプリケーションが、質の高いエンドユーザー体験を実現し、最終的に会社の生産性の向上を促進させます。

 

 

 
 
 
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