Denkt man an Performance, so fallen oft Begriffe wie „zu langsam“, „SLAs“ oder „Optimierung“. Vor jeder Anwendung sitzen nämlich Nutzer, die nicht lange warten wollen – Zeit ist schließlich Geld. Will man also Zeit und Kosten sparen, so müssen Prozesse optimiert und muss die Performance erhöht werden. Aber wie schafft man das möglichst effizient? Schließlich ist es nicht zielführend, alle Prozesse der Reihe nach zu optimieren – und manchmal bewirkt die Optimierung an einer Stelle eine schlechtere Performance woanders.
User Behavior Analytics (UBA) unterstützt bei der Identifizierung häufiger Use Cases in Anwendungen: Welche URLs einer Webanwendung werden am häufigsten aufgerufen? Gibt es darunter solche, die besonders viele Fehlermeldungen erzeugen? Auf welche Datenbanken wird am meisten zugegriffen und mit welchen Abfragen? Aber auch auf Netzwerkebene zeigt UBA einen Mehrwert: Gibt es intensive Nutzungszeiten, zu denen das Unternehmensnetzwerk an seine Grenzen stößt? Gibt es besonders beliebte Zeiten für Videokonferenzen, die zu hohen Latenzen und Aussetzern führen? Wo treten regelmäßig Probleme und Beschwerden auf?
Neben klassischen Metriken wie Average Response Time bzw. Average Load Time oder Number of Errors spielen Zugriffszahlen eine wichtige Rolle bei der Auswertung des Nutzungsverhaltens. Die Korrelation dieser Daten ermöglicht das Erkennen von Vorgängen, die kritisch für die Produktivität der Nutzer und somit auch für das Business sind. Somit kann der Fokus gezielt auf die Optimierung dieser Prozesse und dazugehöriger Ressourcen gesetzt werden.
UBA im Performance-Bereich schärft also den Blick für
- das tatsächliche Nutzungsverhalten,
- existierende Ressourcen-Engpässe,
- vorhandenes Optimierungspotenzial.
Sie haben Fragen zu diesem oder ähnlichen Themen? Ich stehe Ihnen gerne zur Verfügung: Olga Wall, Consultant für Application Performance Management.