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Warum einen monolithischen Server überwachen?

Es ist eine ziemliche Herausforderung, die Leistung einer monolithischen Serveranwendung zu verbessern . Veränderungen sind schwierig, wenn die Dinge eng miteinander verknüpft sind. Im Gegensatz zu Microservices, wo die Dinge eher von Entwicklungsteams verwaltet werden. Allerdings ist es nicht unmöglich, die Leistung einer monolithischen Anwendung zu optimieren, insbesondere wenn Sie über das richtige Toolset verfügen.

Es gibt viele Tools, die helfen können, viele Mainstream- APMs haben monolithische Server hinter sich gelassen und konzentrieren sich auf Microservices und verteilte Systeme. FusionReactor verfügt über ein On-Premise -APM , das speziell zur Verbesserung der Leistung auf monolithischen Servern entwickelt wurde . Es verfügt außerdem über eine Cloud- Observability -Plattform, die sich um verteilte Systeme kümmert. Sowohl die On-Premise- als auch die Cloud-Version werden weiterhin vom Softwarehaus Intergral GmbH in Deutschland entwickelt.

Mögliche Lösungen für monolithische Anwendungsprobleme

  • Im Laufe der Zeit wechseln Menschen von einem Team zum anderen oder von einer Organisation zur anderen. Aufgrund der zentralisierten Natur monolithischer Codebasen kann es mit der Zeit passieren, dass ein bestimmter Teil des Codes ungenutzt bleibt. Folglich gehört der Code möglicherweise niemandem mehr.
  • Da ein Team an verschiedenen Komponenten des Codes arbeitet, gibt es keine klare Trennung der Dienste und es gibt keinen Vertrag oder SLA.
  • Die fehlende Trennung der Dienste macht es schwierig, die Regression zu finden. Daher kann es schwierig sein, die Grundursache zu ermitteln, wenn sich eine Komponente zu verschlechtern beginnt.

Verbessern Sie die Leistung Ihres Monolithen

  • Eine API sammelt bei laufender Nutzung oft viele Daten an. Dadurch veralten diese mit der Zeit und sollten daher entsorgt werden, wenn sie nicht benötigt werden.
  • Die parallele Zusammenstellung ähnlicher Aufgaben kann sinnvoll sein, wenn Art und Leistung vergleichbar sind
  • Die Verwendung eines Caches auf Anforderungsebene ist in einer monolithischen Architektur wichtig, da eine Anforderung viele Aufrufe enthält und die Wahrscheinlichkeit, dass sie aufgerufen wird, größer ist. Nutzen Sie zur Auswertung den Request Scope Cache. Daher wird der erste Aufruf während der Ausführung zwischengespeichert.

Mit einem guten APM können Sie die Leistung eines Monolithsystems schnell und relativ einfach verbessern . Es ist schwierig, innerhalb eines Monolithen etwas zu ändern, da die Dinge so eng miteinander verbunden sind.

Die Wartung monolithischer Server ist aufgrund von Codeverfall und technischer Verschuldung oft schwierig

Laut einer aktuellen Umfrage nutzen 50 % der Entwickler sowohl monolithische als auch verteilte Umgebungen. Der Grund dafür ist, dass viele ältere Anwendungen für die Infrastruktur von entscheidender Bedeutung sind, aber unter technischen Schulden und Codeverfall leiden. Sie funktionieren einwandfrei, daher wäre es nicht die beste Option, sie neu zu schreiben, da die Entwicklung neuer Anwendungen oft eine höhere Kapitalrendite bietet. Die Überwachung von Monolithen ist ebenso wichtig wie die Überwachung verteilter Systeme. Dies gilt wohl umso mehr, als Apps auf Monolithen oft in älterem Code geschrieben sind, den moderne Entwickler einfach nicht mehr lernen. Anwendungen wie FusionReactor APM ermöglichen die effiziente Ausführung älterer Anwendungen, ohne dass eine Neucodierung oder Migration erforderlich ist.

Überwachen einer Java Virtual Machine (JVM)

Die Anwendungsarchitektur von Java basiert auf der JVM (Java Virtual Machine). Im Wesentlichen interpretiert und konvertiert es Java-Bytecode in Hostplattformoperationen. Sollten bei der Java Virtual Machine ( JVM ), die von allen Java-Middlewares wie Tomcat , JBoss EAP , WildFly, GlassFish und WebSphere verwendet wird, Leistungsprobleme auftreten, können die Auswirkungen auf die von ihnen unterstützten Dienste erheblich sein.

Die JVM- Überwachung ist ein wesentlicher Bestandteil jeder Java APM-Strategie. Um serverseitige Engpässe zu beheben, verwenden IT-Ops- und DevOps-Teams JVM- Leistungsmetriken , und die JVM-Überwachung kann Entwicklern und Architekten auch dabei helfen , Probleme auf Codeebene zu entdecken.

Mit einem APM wie FusionReactor können Sie Engpässe auf Codeebene wie Thread-Synchronisierungsprobleme, Deadlocks , Speicherlecks , Garbage-Collection-Probleme und unzureichenden Heap-Speicher identifizieren.

Wie kann ein APM bei der Verwaltung eines monolithischen Servers helfen?

Automatische Ursachenanalyse

Warum einen monolithischen Server überwachen, FusionReactor?

Wenn in Ihrem monolithischen Server ein kritischer Fehler oder eine Ausnahme auftritt, kann eine automatische Root Cause Analysis (RCA)-Funktion den Entwickler sofort alarmieren. Im Event Snapshot von FusionReactors können Entwickler den vollständigen Quellcode, Stack-Trace, Variablen und den Umgebungsstatus von Fehlern zum Zeitpunkt des Auftretens anzeigen. Dadurch sparen Sie mehrere Stunden beim Debuggen und reduzieren die mittlere Erkennungszeit (MTTD) erheblich.

Debuggen in einer Produktionsumgebung

QA-Phasen, Staging-Umgebungen und Automatisierung wurden alle eingesetzt, um zu verhindern, dass Fehler in die Produktion gelangen. Manchmal gelangen jedoch immer noch Fehler in die Produktion. Wann immer sie es tun, brauchen wir eine Strategie, um sicher und effizient mit ihnen umzugehen.

Mit den heutigen Debugging-Tools können Sie sicher und zuverlässig in einer Produktionsumgebung debuggen, ohne dass dies Auswirkungen auf die Benutzer hat oder Ausfallzeiten verursacht.

Was macht das Debuggen von Monolithen in der Produktion sicher?

Beim Debuggen in der Produktion sind einige Dinge zu beachten .

  • Die Leistung wird durch das Debuggen nicht wesentlich beeinträchtigt
  • Sie können Ihre App weiterhin verwenden und gleichzeitig debuggen
  • Sichere Daten sind von außen nicht zugänglich
  • Bugging liefert Ihnen genügend Informationen, um das Problem so schnell wie möglich zu lokalisieren und zu beheben.

Beim Debuggen möchten Sie so viele Informationen wie möglich in kürzester Zeit erhalten. Es erhöht nur den Stress bei der Bearbeitung eines kritischen Problems, zwischen mehreren Systemen zu wechseln und mehrmals erneut zu versuchen, die Fehler zu beheben.

Verwenden Sie kontinuierliches Profiling, um Leistungsprobleme zu finden

Beim kontinuierlichen Profiling werden Daten zur Anwendungsleistung im Laufe der Zeit gesammelt . Folglich analysieren Anwendungsentwickler diese Daten in Produktionsumgebungen.

Durch kontinuierliches Profiling wird ermittelt, welche Komponenten, Methoden oder Codezeilen am ressourcenintensivsten sind. Diese Erkenntnisse können verwendet werden, um die Leistung der profilierten Anwendung zu verbessern und das Laufzeitverhalten zu verstehen.

FusionRector Ultimate verfügt über eine Reihe kontinuierlicher Profilierungstools, darunter

Kontinuierlicher Code-Profiler

Der Code Profiler erleichtert die Durchführung einer Code-Leistungsanalyse in Ihrer Produktionsumgebung mit geringem Overhead. Da Profile automatisch generiert werden, verpassen Sie keine Probleme.

Der Code Profiler von FusionReactor bietet sofortige Einblicke in die Leistung Ihrer Anwendung bis hin zur Methodenebene.

Kontinuierlicher Gewindeprofilierer

Mithilfe kontinuierlicher Thread-Profilerstellung und Stack-Trace-Analyse können Sie Leistungsprobleme auf Ihrem Monolithen schnell und effizient aufspüren. Mit einem APM, das einen Thread-Profiler wie FusionReactor enthält, können Sie einen einzelnen Thread schnell profilieren oder stapeln, um Leistungs-, Deadlock- und Parallelitätsprobleme zu identifizieren.

Kontinuierlicher Speicherprofiler

Mit kontinuierlichen Speicherprofilern können Sie ein detailliertes Verständnis der Java-Speicherbereiche und der Garbage Collection erlangen . Folglich können Sie Speicherlecks identifizieren und die Speichernutzung in Ihren Produktions-Java-Anwendungen optimieren, indem Sie den FusionReactor- Speicherprofiler mit geringem Overhead verwenden und sofortige Einblicke in den Heap erhalten.

Was ist ein Speicherverlust?

Ein Anwendungsfehler verursacht einen Speicherverlust. Wenn ein Objekt also Speicher behält und aufgrund seines Verweises auf ein anderes Live-Objekt nicht erfasst werden kann, wird dies als Speicherverlust betrachtet. Daher sind durchgesickerte Objekte von mindestens einem GC-Root aus zugänglich oder sind selbst GC-Roots. Daher haben durchgesickerte Objekte einen Pfad, der mit GC Roots beginnt und mit dem durchgesickerten Objekt endet. Weitere Informationen finden Sie in unserem Artikel zum Auffinden von Speicherlecks in Ihrer Anwendung .

Durch die Nutzung der Heap-Nutzung erkennt der Speicherprofiler mögliche Speicherlecks oder übermäßige Objekterstellung in Echtzeit.

Kontinuierlicher CPU-Profiler

Mit einem CPU-Profiler in Ihrem APM können Sie ineffiziente Prozesse finden und optimieren, die auf Ihrem monolithischen Anwendungsserver laufen.

Java Profiler ist ein Tool mit geringem Overhead, das den ausgeführten Code anzeigt. Dadurch können Sie feststellen, welche Funktionen ausgeführt werden, die einen Thread verlangsamen könnten.

Fazit – Wie verbessert man also die Leistung eines monolithischen Servers?

Eine monolithische Leistung kann eine Herausforderung und schwer zu verwalten sein. Um es jedoch besser verwalten zu können, müssen Sie einen tiefen Einblick in die Kennzahlen erhalten . Manchmal sind die einfachsten Dinge die zeitaufwändigsten. Erwägen Sie den Einsatz von Tools wie Profilern und automatisierter Ursachenanalyse, nicht nur um deren Leistung zu messen, sondern auch um schnell den Grund zu ermitteln, wenn etwas schief geht.

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Why monitor a monolithic server https://fusion-reactor.com/blog/evangelism/why-monitor-a-monolithic-server/ Fri, 07 Jan 2022 14:12:32 +0000 https://fusionreactor.dev.onpressidium.com/?p=66943 Why monitor a monolithic server? It is quite challenging to improve the performance of a monolithic server application. Change is difficult when things are tightly coupled. Unlike microservices, where things are more likely to be managed by development teams. However, … Read More

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Why monitor a monolithic server?

It is quite challenging to improve the performance of a monolithic server application. Change is difficult when things are tightly coupled. Unlike microservices, where things are more likely to be managed by development teams. However, optimizing the performance of a monolithic application is not impossible, particularly if you have the right toolset.

There are many tools that will help, many mainstream APM’s have left monolithic servers behind and are focussing on microservices and distributed systems. FusionReactor has an on-premise APM that was built specifically to improve performance on monolithic servers. It also has a Cloud observability platform that looks after distributed systems. Both the on-premise and the Cloud versions continue to be developed by the Intergral GmbH software house in Germany.

Possible solutions to monolithic application issues

  • People move from one team to another or from one organization to another as time goes on. Due to the centralized nature of monolithic code-bases, with time a specific portion of code might become idle. Consequently, the piece of code may no longer belong to anyone.
  • With a team working on different components of the code, there is no clear separation of services, and there is no contract or SLA.
  • The lack of separation of services makes it difficult to find the regression. Consequently, it can be difficult to discover the root cause when a component starts to degrade.

Improve the performance of your monolith

  • An API often accumulates a lot of data as it keeps on being used. As a result, these become obsolete with time, so they should be disposed of if not needed.
  • Putting similar tasks together in parallel can be useful if their nature and performance are comparable
  • Using a request-level cache is important in a monolithic architecture because there are many calls within a request, which means it has a greater chance of getting invoked. Use the Request Scope Cache for evaluation. Therefore, the first invocation is cached during execution.

A good APM will enable you to improve the performance of a monolith system both quickly and with relative ease. Changing anything within a monolith is difficult as things are so tightly coupled together.

Maintaining monolithic servers is often difficult due to code decay and technical debt

50% of developers use both monolith and distributed environments, according to a recent survey. The reason for this is that many older applications are vital for infrastructure but suffer from technical debt and code decay. They function okay, so rewriting them would not be the best option, since developing new applications often provides a higher return on investment. Monitoring monoliths is equally important to monitoring distributed systems. Arguably more so as apps on monoliths are often written in older code, that modern developers simply no longer learn. Applications like FusionReactor APM enable older applications to run efficiently with no need to recode or migrate.

Monitoring a Java Virtual Machine (JVM)

Java’s application architecture is built around the JVM (Java Virtual Machine). In essence, it interprets and converts Java byte code to host platform operations. In the event that the Java Virtual Machine (JVM), which is used by all Java middleware, such as Tomcat, JBoss EAP, WildFly, GlassFish, and WebSphere, experiences performance issues, the impact on services they support can be significant.

JVM monitoring is an essential part of any Java APM strategy. To resolve server-side bottlenecks, IT Ops and DevOps teams use JVM performance metrics, and JVM monitoring can also help developers and architects by discovering code-level problems.

Using an APM such as FusionReactor, you can identify code-level bottlenecks such as thread synchronization issues, deadlocks, memory leaks, garbage collection issues, and insufficient heap memory.

How can an APM help manage a monolithic server?

Automatic Root Cause Analysis

automatic root cause analysis

When a critical error or exception occurs within your monolithic server, an automatic Root Cause Analysis (RCA) capability can alert the developer immediately. In FusionReactors’ Event Snapshot, developers can view the complete source code, stack trace, variables, and environment state of errors at the point of occurrence. As a result, you will save several hours debugging and dramatically reduce Mean Time to Detect (MTTD).

Debugging in a production environment

QA phases, staging environments, and automation have all been used to prevent bugs from reaching production. Sometimes, however, bugs still reach production. Whenever they do, we need a strategy to deal with them in a safe and efficient manner.

Today’s debugging tools allow you to safely and reliably debug in a production environment without affecting users or causing downtime.

What makes it safe to debug monoliths in production?

There are a few things to keep in mind when debugging in production;

  • Performance is not significantly affected by debugging
  • You can still use your app and debug at the same time
  • Secure data is not accessible from the outside
  • Bugging provides you with enough information to locate and resolve the issue as soon as possible.

When you are debugging, you want as much information as possible in the shortest amount of time. It only adds to the stress of dealing with a critical issue to jump between multiple systems and retry to fix the bugs several times.

Use continuous profiling to find performance issues

Continuous profiling is the process of collecting data on application performance over time. Consequently, application developers analyze this data in production environments.

Continuous profiling is used to determine which components, methods, or lines of code are the most resource-intensive. This insight can be used to improve the performance of the profiled application and to understand runtime behavior.

FusionRector Ultimate has a number of continuous profiling tools including

Continuous code profiler

The Code Profiler makes it easy to run code performance analysis in your production environment at low overhead. Since profiles are generated automatically, you won’t miss any issues.

FusionReactor’s Code Profiler provides instant insight into how your application is performing down to the method level.

Continuous Thread profiler

Using continuous thread profiling and stack trace analysis, you can track down performance issues on your monolith quickly and efficiently. With an APM that includes a thread profiler, like FusionReactor, you can quickly profile or stack an individual thread to identify performance, deadlock, and concurrency issues.

Continuous memory profiler

You can gain a detailed understanding of Java memory spaces and garbage collection with continuous memory profilers. Consequently, you can identify memory leaks and optimize memory usage in your production Java applications by using the FusionReactor low overhead memory profiler and getting instant insight into the heap.

What is a memory leak?

An application defect causes a memory leak. Consequently, when an object retains memory and cannot be collected due to its reference to another live object, it is considered a memory leak. Therefore, leaked objects are accessible from at least one GC Root or are themselves GC Roots. Therefore, leaked objects have a path that starts with GC Roots and ends with the leaked object.  Read our article on how to find memory leaks in your application for further details.

By utilizing heap utilization, the memory profiler detects possible memory leaks or excessive object creation in real-time.

Continuous CPU profiler

With a CPU profiler in your APM, you can find and tune inefficient processes running on your monolithic application server.

Java Profiler is a low-overhead tool that displays the code that’s being executed. As a result, you can determine what functions are running that might slow a thread down.

Conclusion – so how do you improve the performance of a monolithic server?

Monolithic performance can be challenging and hard to manage. However, to better manage it, you need to get deep insight into the metrics. Sometimes the simplest things are the most time-consuming. Consider using tools such as profilers and root automated cause analysis, not only to gauge their performance but also to quickly identify the reason if something goes wrong.

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