别不信,防止客户流失,没有 APM 真不行!

使用手机时,往往会遇到加载缓慢、访问出错等问题,甚至抢单时也会发生 APP 崩溃……..所有这些 Bug,都可能是导致用户体验不佳的“罪魁祸首”。

有数据显示

移动端页面的响应时间增加 1 秒

会降低 7% 的访问量

33% 的用户选择竞争对手的产品

30% 的用户不再考虑使用这款产品

糟糕的用户体验会导致严重的用户流失

影响企业收益

移动用户非常关注与应用互动,经常在一个小小的屏幕上触发强烈的交互。他们完全无法容忍那些设计不良或效果很差的应用。这对移动应用运维管理是一个巨大的挑战。

这种监管方式 你遇到过吗

纯人工式应用状态监控

应用的健康状态对运维人员来说就像一团迷雾,只能通过外部数十、上百个指标来猜测应用是否健康运行;更有甚者,运维人员每天上班后的第一件事,就是根据运维清单逐个应用访问,查看是否存在宕机现象。

不得不说,这种运维方式还停留在刀耕火种的时代。

主观臆测式用户行为监控

很多做移动购物应用的企业,特别想知道为什么用户明明把商品放到购物车了,可就是没付款呢?

其实当用户点击付款的时候,却跳转到登录界面,登录时,密码输入超过 3 次需要解锁,而解锁的过程中却发现解锁界面有 Bug,反复几次后,用户就放弃了。

对于上述场景,传统运维产品是无法解释的,只能凭借猜测来判断原因。

买彩票式异常原因排查

当应用出现异常后,解决的难点在于快速定位异常原因,只有快速定位,才能有针对性的解决问题。

但排查异常需要查看应用、中间件、数据库、网络、服务器等资源的各项指标与日志。

排查异常原因无异于大海捞针,及时恢复正常服务更是无从谈起了。

看到以上三种方式,各位脸上肯定有一个大大的“囧”字。如今,各种各样的问题影响着用户体验,如网络中断、应用卡顿、响应速度过慢,甚至应用崩溃等。让企业不得不愈发关注 APM 应用性能管理产品。

利用 APM 的优势可以更加有效地解决移动应用所面临的运维问题。

整合应用性能指标
将应用不同阶段的性能指标,聚合成简单直观的应用健康指标。例如应用性能指数(APDEX),通过简单的一两个指标来反应应用的整体健康状态,使企业对产品的健康状况一目了然。
统计关键用户行为
通过对用户来源、浏览行为、回访行为的监测,可以帮助企业优化媒介入口、网页结构的设计以及页面内容,提高用户体验,让企业更好地留住客户以实现转化。
快速定位异常原因
应用及应用相关的中间件、数据库、网络、服务器的指标及日志数据采集后,通过对这些数据的融合分析,帮助运维人员降低定位异常原因的难度,快速发现并解决异常,进而恢复正常服务。

由此可见, APM 产品正推动着传统人工式运维向智能运维转变,并已成为移动应用的“标配”。

但仅拥有上述优势

远!远!不!够!

提前定位风险并及时预防

才是应用性能管理的关键

如何做到定位风险、提前防御

想要准确定位风险,异常检测是智能运维领域一种比较先进的做法。

异常检测主要是通过系统指标等时间序列数据,对系统当前及未来可能出现问题的指标进行告警。将传统被动式风险告警、处理转为智能分析、主动规避是当前保障应用性能的主流趋势。
甄别 APM 产品的三大要点
近年来 APM 领域被越来越多的企业所关注,更加激发了人们对这个行业前景的无限期待。究竟什么样的 APM 能成为企业更得力的帮手,你了解吗?

让东软 RealSight APM 来告诉你。

东软 RealSight APM 持续关注移动应用的性能管理,在近期的版本升级中,着重对以下功能进行了提升,实现智能化运维的新突破。
整合应用性能指标,灵活定制监控仪表盘
RealSight APM 面向 iOS 和 Android 应用提供 360 度全方位监控,包含了应用性能及用户体验的整体状况。

利用关键的聚合指标,让企业清晰掌握自己的应用状态,包括实时在线用户、用户分布、聚合多指标的应用整体健康度、用户点击 TOP 榜、实时点击统计、应用卡顿统计和应用崩溃统计等。

另外,新版本还提供了移动应用运营情况统计分析功能,使用户不仅了解移动应用的运维情况,对运营情况也能有一定的了解。具体包括用户活跃量、地域分布、业务办理量及其他业务相关统计信息。

深度分析用户行为,提高用户体验
监控用户行为,并对其加以分析是企业优化用户体验、提升营销效益的有效方式。

通过对用户行为数据的分析,可以让企业更加详细、清楚地了解用户的行为习惯,从而找出网站、推广渠道等企业营销环境存在的问题。

有助于企业发掘高转化率页面,让企业的营销更加精准、有效,进而提高业务转化率,提升企业广告等收益。

关联分析监控指标,快速定位异常根源
基于 RealSight APM 智能算法的异常检测、指标关联性分析功能的产品化, RealSight APM 向智能运维的方向又前进了一步。

异常检测会对系统指标数据进行分析,当数据出现:数值过小、数值过大或序列出现陌生波动时,则认为数据出现异常。

在对指标数据进行异常数据时间点分析的同时,为了更具体地定位问题所在,RealSight APM 会给出异常时刻的垃圾回收、网络访问等关联指标数据,来辅助运维人员快速定位问题。

RealSight APM 除了在上述三点作出突破, 还引入了网络嗅探和日志采集两个关键数据采集手段,其中网络嗅探通过解析应用相关报文,从网络应用层对服务性能进行分析,同时日志采集把系统日志统一收集并建立索引后,支撑问题快速检索。

通过多维度功能提升,RealSightAPM 有效帮助企业提升运维敏捷性、降低运维成本、规避运维风险。帮助企业从众多同类产品中脱颖而出,让良好的用户体验成为企业的核心竞争力。

防止用户流失,RealSight APM 是必选项!

 

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2019-04-02T18:53:05+00:00