來找出機器的阿基里斯腱吧
今天只是先來個淺談～～～（沒有實作）

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先從全局觀來看一下"可观察性"

將APM與“可觀察性”的其他方面（日誌和基礎架構指標）放在一起討論會很有幫助。
日誌、APM和基礎架構指標構成了可觀察性三要素

參考文章：
利用 Elasticsearch 和Elastic APM 監測應用

APM 是什麼呢？

• 應用程序性能監測彌合了指標和日誌之間的差距。雖然日誌和指標往往更具交叉性，涉及基礎架構和組件，
• 但APM 側重於應用程序，允許 IT 和開發人員監測其堆棧的應用層，包括最終用戶體驗。

使用 APM 添加到您的監測中的好處：

• Visualizing application bottlenecks
• 了解服務的時間花在什麼上，以及它崩潰的原因。
• 了解服務如何相互交互並可視化瓶頸
• 主動發現並修復性能瓶頸和錯誤（在太多客戶受到影響之前）
• 提高開發團隊的生產力
• 在瀏覽器中跟踪終端用戶體驗

APM 歷史

• 今天elastic的APM來源於之前的opbeat。
• 而Opbeat是由一個丹麥初創團隊於2013年成立的老公司了，專門運維軟件的開發，而其主打產品即是APM運維軟件。
• 被elastic收購之後，opbeat已經於2018年5月份，正式關閉網站和社區，轉到了elastic APM上：

基本組件

Elastic APM 由四個基本組件構成：

• APM agents
• APM Server
• Elasticsearch
• Kibana APM UI

APM agent

是一系列開源庫，使用與服務器端相同的語言編寫，目前支持node、python、ruby、js，java和golang。您可以像安裝任何其他庫一樣將它們安裝到服務器端中。apm agent會檢測代碼並在運行時收集性能數據和錯誤。此數據可緩沖一小段時間並發送到APM服務器。

APM Server

是一個用Go編寫的開源應用程序，通常在專用服務器上運行。它默認偵聽端口8200，並通過JSON HTTP API從代理接收數據。然後，它根據該數據創建文檔並將其存儲在Elasticsearch中。

Elasticsearch

是一個高度可擴展的開源全文搜索和分析引擎。它允許你快速，近實時地存儲，搜索和分析大量數據。Elasticsearch用於存儲APM性能指標並利用其聚合。

Kibana

是一個開源分析和可視化平台，旨在與Elasticsearch協同工作。你可使用Kibana搜索，查看Elasticsearch中存儲的數據並與之進行交互。你還可以使用Kibana中的專用APM UI或可以通過APM Kibana UI直接加載的預構建的開源Kibana dashboard來可視化APM數據。（basic license就授權了APM功能）

APM 的特色

組件通信

• Intake API是的APM agent和APM server進行通信的內部協議。在APM server驗證並處理來自APM agent的事件（通過Intake API）後，server將數據轉換為Elasticsearch文檔並將其存儲在相應的Elasticsearch索引中。只需幾秒鐘，您就可以開始在Kibana中查看應用程序性能數據。

真實用戶監控（RUM）

• Real User Monitoring捕獲用戶與Web瀏覽器等客戶端的交互。javascript agent是Elastic的RUM agent

分佈式跟踪（Distributed trace）

• Rack是一個request。因為是一個微服務系統，整個request是由多個service共同完成的。示例中，參與服務的bean由ruby, python, java, node。可見，整個Distributed trace與技術無關，只要由一個公共的根（trace id），則在服務下所有的transactions均可在UI上顯示。

APM 強調畫面的互動性

最後來個 Garttner 的市場調研吧

Magic Quadrant for Application Performance Monitoring

（目前最新）2020 年4月22日發布
用於監視應用程序性能的魔力象限：

半澤直樹 SP2 第 8 集一樣好看，我還是捨不得一個月後再去看它