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Trace

ホーム画面 > プロジェクト選択 > ダッシュボード > コンテナマップ > 対象選択後詳細分析画面へアクセス > トレース

コンテナ化されたアプリケーショントレース​

Kubernetesをモニタリングする場合、Kubernetes環境内で実行中のアプリケーションを追跡せずにクラスターをモニタリングするだけでは、現在の状態や問題の原因を特定することは容易ではありません。

問題の原因を追跡する場合、特定のトランザクションのSQL処理の遅延、ビジネスロジックのエラーなど、アプリケーションレベルの問題である場合が多いからです。

WhaTap Kubernetesのトレース機能は、コンテナ上で実行中のアプリケーション状態のモニタリング情報を提供します。

ノート

Kubernetes上で実行中のアプリケーションを追跡するには、Java、Node.js、Pythonなどの各アプリケーションコンテナにWhaTapモニタリングエージェントがインストールされている必要があります。エージェントインストールの詳細については、次の文書を参照してください。

トレース

ダッシューボード​

ダッシュボードは、次のようなアプリケーションのコア情報を一目で確認できます。

  • Active Transaction：現在実行中のトランザクションで、トランザクションの実行時間によって色分けされます。

    • 赤色(Very slow): 8秒以上
    • オレンジ色(Slow): 3秒~8秒
    • 青色(Normal): 0秒~3秒

  • Active Transaction Count(アクティブトランザクションの推移)

  • Htimap(ヒットマップ)：終了したトランザクションレスポンス時間の分布図

    • 横軸：トランザクションの終了時間
    • 縦軸：実行時間
    • 実行時間の長いトランザクションは、分布図の上部にあります。
    • 特定の領域をドラッグすると、トランザクション情報を確認できます

  • TPS(Transaction Per Second)：毎秒処理されたトランザクション数

  • Conrurrent User：同時ユーザー

  • Apdex * 100(Application Performance Index)：ウェブアプリケーションのユーザー満足度の測定

  • HTTP Call Count：HTTP呼び出し件数

  • HTTP Call Error Count：HTTP呼び出しエラー件数

  • SQL Count

  • SQL Error Count

  • Transaction Total Conunt：トランザクション件数

  • Transaction Error Conunt：トランザクションError件数

  • Response Time：レスポンス時間

  • Heap Memory Usage：Heap Memory使用量、使用可能な最大/現在のメモリ

    • 時間の経過に伴うメモリ使用量の変化をリアルタイムに把握可能
    • PythonのProcess Totalメモリ使用量

  • ThreadCount：Thread件数、Node.js、Pythonを除く

  • GC Count：GC回数、Node.js、Pythonを除く

  • GC Old Generation Count：Old領域のGC回数、Node.js、Pythonを除く

トレース分析​

ダッシュボード内Hitmapで照会を希望する区間をドラッグするとトレース分析を確認できます。トランザクション一覧から目的のトランザクションを選択した後、各トランザクションの下位のステップ情報を一度に確認できます。

ノート

トレース分析の詳細については 次の文書を参照してください。