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Synthetic monitoring: 7 razões para considerar essa ferramenta

Synthetic monitoring: 7 razões para considerar essa ferramenta

O synthetic monitoring é uma ferramenta de monitoramento ativo de performance, disponibilidade e transações que usa scripts para emular a intervalos determinados, de vários locais, o comportamento do usuário real, tal como ele interage com um site ou aplicação web. 

O objetivo é verificar a existência de erros, bugs, velocidade de carregamento e funcionamento geral de aplicações web para otimização e melhorias que, evidentemente, vão se converter em uma melhor experiência para o usuário.

Essa é, portanto, uma ferramenta que permite que a sua equipe de TI olhe o nível mais alto da aplicação.

Ainda assim, quando pensamos em um plano tático de performance monitoring, temos muitas opções de ferramentas, para todas as camadas da aplicação. E embora uma ferramenta de synthetic monitoring soe poderosa, não é raro que ela não conste da lista prioritária de ferramentas de observability das empresas.

Quando, então, considerar o synthetic monitoring? É o que veremos neste artigo.

 

Leia também: Observability: quais os benefícios já consolidados no mercado?

 

7 motivos para considerar a adoção de uma ferramenta de synthetic monitoring

1- Não consegue monitorar ou não tem volume alto de dados de usuários reais (RUM)

Se você já tem uma ferramenta de RUM mas, por falta de tráfego ou outro impeditivo, precisa aumentar a profundidade da análise, o synthetic monitoring pode ser a sua escolha para complementar a imagem do desempenho da aplicação.

Você poderá, por exemplo:

  • Identificar problemas potenciais antes que os usuários sintam: no RUM, essa análise é a posteriori, logo quando o usuário já está sendo afetado.
  • Comparar os dados reais com os dados sintéticos: as análises convergem ou não? 

Veja também: 6 tendências da Splunk sobre observability

2- Quer fazer testes de escalabilidade 

Se você tem picos sazonais e precisa garantir que sua aplicação esteja disponível e com boa performance nesses momentos, os testes de carga sintéticos ajudam você a avaliar se há condições para isso.

3- Precisa garantir altos níveis de disponibilidade

Se, para atender os SLAs ou as exigências dos usuários de sua aplicação, você precisa garantir uma disponibilidade de alto nível 24×7, é interessante considerar o synthetic monitoring. Ele permite que você faça análises sob condições diferentes em termos de dispositivos, condições de rede e até localização geográfica.

4- Tem necessidade de monitorar transações complexas 

No caso de aplicações com transações complexas, o synthetic monitoring pode oferecer uma visão de diferentes lugares da aplicação ou de ponta a ponta, ajudando você a garantir que tudo está funcionando corretamente.

5- Deseja validar atualizações e lançamentos 

Quando você tem uma aplicação em pleno estágio evolutivo e está fazendo mudanças constantes nela, é interessante utilizar o synthetic monitoring como ferramenta de teste automatizado do ponto de vista do usuário para garantir que tudo está funcionando corretamente, com o desempenho esperado.

6- Quer fazer benchmarking

Como você não precisa controlar o site onde está rodando o teste, você pode fazer um benchmark das transações de seus concorrentes para comparar com a sua performance.

7- Você quer identificar mudanças na aplicação ao longo do tempo

Um segundo a mais de latência pode fazer você perder o usuários. Como os testes sintéticos são rodados a intervalos regulares, você tem um histórico e, olhando para ele, é capaz de observar a linha do tempo e quando um problema acontece, permitindo uma tomada de decisão mais precisa. 

 

Limitações que você precisa considerar ao implantar uma ferramenta de synthetic monitoring

Não tem ferramenta tudo em um. Com o synthetic monitoring não é diferente. Há limitações e você também deve conhecê-las para tomar uma boa decisão. Veja as principais:

  • Falta de fidelidade ao uso real: testes sintéticos emulam usuários reais com base em scripts programados, não são usuários reais. Logo, você nem sempre terá uma reprodução fiel.
  • Escopo de testes sintéticos limitado: pela mesma razão exposta acima, você vai ficar limitado ao escopo definido em cada teste, e nada mais que isso (desde que você crie novos testes).
  • Esforço da equipe: os scripts precisam ser criados e configurados, o que toma tempo da equipe e dá trabalho.
  • Exigência de manutenção: sua aplicação mudou? Consequentemente os testes sintéticos precisam mudar também, pois do contrário não se aplicarão.

 

Synthetic monitoring: tenha ajuda para tomar a sua decisão

Quando você está planejando sua transição para a observability, várias ferramentas podem fazer parte dela. As organizações maduras em observability geralmente contam com 11 a 15 ferramentas. 

É normal haver dificuldades sobre o que incluir e o que não incluir – o que pode tornar seu stack complexo em vez de completo.

Nós da DataRunk podemos ajudar você a entender como construir esse toolset sob medida para as demandas da sua organização. Mais que isso, podemos ajudar você a desdobrar isso em projeto, implementar e evoluir com você.

 

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