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应用和网络性能监测
利用综合 APM 和 NPM 工具，对网络和应用性能实施主动监测
通过综合监测最大限度减少中断
综合网络性能监测（NPM）和应用性能监测（APM）工具可以仿真真实世界中的流量，跟踪网络、网站和应用的响应时间——以便抢在用户之前发现问题。
了解网络和应用性能监测软件
什么是综合监测？
与依赖真实网络和应用流量的真实用户监测（RUM）工具不同，综合监测工具可生成仿真的应用流量并发送给网络和应用，然后测量流量到达预期目的地所需要的时间。 持续测试使网络运营和应用交付团队能够监测各种条件下的体验质量和服务质量——帮助他们查明造成服务降级、网络/应用延迟或瓶颈问题的原因。
综合 APM 和 NPM 工具有什么作用？
预防网络延迟，确保服务质量始终如一
不要让瓶颈、延迟、Wi-Fi 问题和其他难以确定的问题影响网络服务（如统一通信、VoIP、SaaS和企业应用）和性能。 Hawkeye 通过仿真一系列真实的流量负载、交互和应用组合，可以定期运行验证测试，以便监测网络性能、隔离故障以并主动检测问题。 人工智能支持的异常检测和合格/不合格指标可以帮助您确定故障诊断的优先级，然后逐跳进行分析，以便您轻松分析根本原因，进而修复问题区域。
为所有移动用户提供始终如一的体验
保持各种移动应用和网站的服务质量不能只依靠传统的应用性能监测。 它意味着要管理各种各样的变量——包括器件、操作系统等。 Eggplant 监测工具能够在苹果和安卓环境中仿真屏幕分辨率、上传、下载和网络延迟，使您能够在所有可访问的系统、网站和应用中确保获得始终如一的移动体验和功能。
更快进行故障诊断，优化从核心到边缘的服务质量
不要让复杂的拓扑结构和盲点影响您在分散的混合网络中保持服务质量。 随着关键的计算资源和工作负载从云端转移到网络边缘，网络运营团队需要使用综合 NPM 工具来检测影响性能的因素，并找出根本原因。 通过一系列基于硬件和软件的网络端点，Hawkeye 可以执行从核心到边缘的端到端服务检查。 同时，节点到节点的流量可视化功能可以加快故障诊断，最大限度减少上门服务。
从用户的视角监测网站和应用
最大限度地减少影响性能的网络因素，如大型 JavaScript 文件、未压缩的图像和视频等。 Eggplant 监测工具可以仿真用户行为，并持续测试网站和应用的加载时间、下载速度和其他关系到用户体验的性能指标。 仿真客户端因素（重试逻辑和变量参数）和后端交互，例如 API、移动、FTP 和双重身份验证，从而显示客户操作历史，找出性能瓶颈，确定改进机会。
关于应用和网络性能监测软件的常见问题解答
网络性能监控（NPM）工具可以帮助您可视化、监视、排除故障并最大化特定网络的性能、可用性和服务质量。
这些工具有两种操作方式：报告实时网络流量或生成合成流量并将其发送到各种基于硬件或软件的端点。通常，这些工具显示关键指标和KPI，如丢包率、抖动、延迟、响应时间和平均意见分数。利用人工智能或机器学习的高度可视化的实时仪表板使网络运营团队能够识别异常值和潜在问题，以便跟进。
应用性能监控（APM）工具使IT人员和DevOps团队能够确保企业和面向客户的应用程序达到用户期望的性能、可靠性和用户体验（UX）目标。
APM工具通常分为两类：实时用户监控（RUM）或综合监测。实时用户监控平台捕获并报告来自实际应用程序用户的流量指标和性能检查，提供对UX和性能的实时洞察。相反，综合监测工具模拟用户交互以基准测试应用程序在各种条件和场景下的性能，使运营团队能够更快地识别和解决潜在瓶颈。
传统的监控工具依赖于实际的流量数据，有时被称为被动数据。综合监测（主动监控）工具生成模拟的应用程序流量，将其注入到您的网络中，并捕获关键性能指标。运行模拟使您能够观察您的网络在各种条件下的性能，并注意到性能不符合预期的地方。
这个过程是主动的，因为您可以控制每个模拟中应用程序类型和混合以及流量量。由于您的监控工具不依赖于实时流量，您可以预测性能问题并测试潜在修复的影响。您从被动和反应性转变为主动。"
综合监测非常适合在部署SD-WAN、分布式统一通信、云应用程序或语音和视频服务（如Microsoft Teams或Zoom）之前评估网络准备情况。由于这些工具依赖于模拟流量来测量响应时间、质量或延迟，因此您可以预测性能并在正式上线之前精确定位瓶颈。此外，大多数行业领先的工具提供应用程序签名库，使您能够使用准确的测试构建精确的测试，具有您期望的确切类型的流量，同时可以根据需求变化来改变流量量。
灵活的监控平台让您能够模拟分布式网络中各种端点的流量，以便您可以在各种操作场景中测量性能。您可以测试分布式网络中的节点到节点连接，使用基于云的应用程序验证终端用户体验，或确保大规模网络部署已准备好发布。
除了部署前和实时网络评估之外，您还可以使用持续的主动监控来主动维护QoS。跟踪每天的模拟结果使得很容易识别与正常情况的偏差，提前指示性能低于最低服务水平的迹象。
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