UX (ユーザー エクスペリエンス) は、分散システムにおけるアプリケーションまたはプラットフォームの成功を決定する中心的な要素です。 具体的には、開発者はアプリケーション スタック全体内のインフラストラクチャを理解し、当てずっぽうで顧客の期待に応えるユーザー エクスペリエンスを改善および洗練する必要があります。
システムのダウンタイムは依然として、企業、従業員、顧客にとって重要な収益源であり、評判の損失でもあります。 可観測性プラットフォームを使用して、システムの健全性を示すユーザー エクスペリエンスとデータ ソースをさらに詳しく調べることで、DevOps と ITOps は、停止のリスクを軽減し、信頼性を維持し、ユーザー エクスペリエンスを向上させるために積極的に取り組む機会を得ることができます。
可観測性: UX の推進力
可観測性 (o11y) を通じて、開発者は、レイテンシ、エラー率、スループット、応答時間などの主要な出力を解釈することで、IT システムの内部健全性を判断できます。 DevOps は、統合データベースを介してユーザー メトリック、イベント、ログ、トレース (MELT) からこの UX 動作データを推定できます。 可観測性は、UX イニシアチブの有効性を評価する際に必要な参照を提供します。
従来の MELT データ タイプとは別に、最新のソフトウェア開発者はユーザー ベースラインの予測子として合成モニタリングを実装しています。 合成モニタリングには、エンドユーザーの応答をエミュレートするシミュレートされたアクションとリクエストが含まれます。 DevOps は、合成モニタリングを通じて、実際のユーザーに展開する前に、制御された環境内でユーザー ジャーニーを繰り返しテストできます。
合成モニタリングの XNUMX つの大きな利点には、開発者がソフトウェア エラーをエンド ユーザーに到達する前に修正できるように、プロンプト アラートを生成することが含まれます。 合成データは、最小限の遅延で現実世界のデータの構成をエミュレートします。 XNUMX 番目の利点は、そのスケーラビリティにあります。 チームは、プライバシー/機密保持の手順や、さまざまな形式の複数のソースからのデータの編集を行わずに、拡張するために追加のデータを生成できます。 これにより、IT チームが APM のニーズに基づいてデータをシームレスに構造化、構成、ラベル付けするための適切な環境が提供されます。
ユーザーエクスペリエンスの力
高品質の UX は ROI の向上とユーザー維持率の向上につながり、アプリケーションやプラットフォーム全体の長期的な成功を促進します。 研究によると、 UX 開発に 100 ドル投資すると、平均 XNUMX ドルの収益が得られます。 同様に、ユーザーの 88% は、ユーザー エクスペリエンスが劣悪だった後にアプリやプラットフォームを再訪問する可能性は低いです。
したがって、UX はあらゆるソフトウェア開発プロセスの不可欠なコンポーネントとして機能する必要があります。 UX テストは、一貫した監視と開発を必要とする必要な手段であり、可観測性を信頼できる基準として利用するプロセスです。
可観測性における UX の目的
可観測性は、開発者が独自の複雑なデジタル システムに関して抱いている質問に対する詳細な回答を提供します。 を使って 監視と可観測性 プラットフォームを使用すると、チームは単一の信頼できる情報源内で照合されたソフトウェア データを詳しく調べることができます。これは、チームが次のようなさまざまな方法でパフォーマンスを向上させるのに役立ちます。
- 状況に応じた洞察を提供し、UX を損なう盲点のリスクを軽減します。
- インストルメンテーション データを実用的なポイントに変換し、学際的なチーム (運用スタッフや DevOps チームなど) 間のコラボレーションを促進します。
- 継続的な自動化を適用することで、手動プロセスとそれに伴うエラーのリスクを軽減します。
- 可観測性を強化するオープン データ システム (独自ソースとオープン ソースを組み合わせたもの) を実現する
これらの洞察は、ソフトウェアを展開する前に問題を効果的にデバッグするために使用され、マイナスのユーザー エクスペリエンスを制限します。 従来の可観測性は内部プロセスに重点を置いていますが、現代の開発者はエンドユーザーの UX から得られる貴重な洞察を無視するわけにはいきません。
効果的な活動には、以下の包括的な蓄積が必要です。 テレメトリー データ (収集されたパフォーマンス データ。二次的なリモートの場所に転送され、二次的な場所で監視および分析されます)。 モニタリングのための洞察を提供するために使用されるテレメトリ ツールには、最終的な結果を得るためにオープンソースおよび独自のデータが含まれている必要があります。 これらのセットアップは、DevOps チームがより迅速かつ効率的にソリューションに到達するのに役立ちます。
すべてのアプリケーションで追跡すべき重要なメトリクス
最高のアプリ健全性管理システムには、正確な指標が含まれます。 メトリクスは、アプリのパフォーマンスの最適化を目指すすべてのチームにとって、可観測性における MELT アプローチの重要な出発点として機能します。
メトリクスは、アプリケーション プロセスの背後にあるストーリーを伝える収集されたデータの集合体を表します。 通常、最も重要なメトリクスには、値、ラベル、タイムスタンプが含まれます。 開発者はアラート システムにメトリクスを適用し、値が指定されたしきい値を超えたときに応答をトリガーします。 基本的に、これらの値はアプリケーションの健全性を決定します。
ただし、最新の可観測性は標準の MELT データを超えています。 現在の IT チームは、斬新で複雑な分散システム内で発生する問題を迅速に追跡して解決するという増大するプレッシャーに直面しています。
メトリクスは、システム レコードに基づいて既知の問題と想定される問題を特定するデータ ポイントを提供しますが、動的なユーザー ランドスケープに関連することが多い新しい課題を考慮することはできません。
そのため、企業には、あらゆるタイプの問題の発見と解決に役立つ、アプリのパフォーマンスの完全な内訳を提供する、信頼できるインスツルメンテーション/モニタリングと可観測性ソリューションの組み合わせが必要です。
UX と可観測性の利点
UX と可観測性は連携して、最新の IT システムの合理化と最適化に必要な定性的および定量的データを DevOps チームに提供します。
チームは、ログ、メトリクス、トレース、リアルタイム監視を提供する統合された可観測性および監視ツールを実装する必要があります。 システムがバラバラだと、データの不一致やコストのかかる遅延が発生し、全体の効率が低下する可能性があります。
マイクロサービスやデータ移行などのプロセスがますます洗練され、多面化するデジタル世界では、高品質の UX および可観測性ソリューションに対する需要が高まるでしょう。
LogicMonitor のフルスタック監視および可観測性プラットフォームを通じて、APM 専門家は必要なすべてのデータをワンクリックで照合し、毎回最良の決定を下すことができます。 14 日間のトライアルにサインアップする プラットフォームに完全にアクセスできるようになります。