AZ900-Manage#124-1
注: この問題は、同じ前提を持つ一連の問題の一部です。それぞれの問題には異なる解決策が提示されます。
前提
ある SaaS 企業の本番 Web アプリでリクエスト レイテンシが急増しました。アプリ層 / DB 層 / ネットワーク層のいずれが原因か特定する必要があります。
解決策
Application Insights の Application Map / Dependency 解析でボトルネックを特定し、根本原因を分析する。
この解決策は目的を満たしますか?
解説
【判定: はい】の理由
Application Insights の Application Map はサービス間呼び出しトポロジを可視化し、Dependency テーブルで各 SQL / HTTP / Storage 呼び出しのレイテンシ分布を解析できます。Slowest / Failed Dependency を絞り込み、根本原因の層を素早く特定できます。
【「いいえ」が違う理由】
Application Map と Dependency 解析はまさにアプリ層 / DB 層 / 外部依存層を切り分けるための代表的な APM 機能です。End-to-End Transaction Diagnostics により、リクエストごとのコール スタックも追跡できます。
Application Insights の Application Map はサービス間呼び出しトポロジを可視化し、Dependency テーブルで各 SQL / HTTP / Storage 呼び出しのレイテンシ分布を解析できます。Slowest / Failed Dependency を絞り込み、根本原因の層を素早く特定できます。
【「いいえ」が違う理由】
Application Map と Dependency 解析はまさにアプリ層 / DB 層 / 外部依存層を切り分けるための代表的な APM 機能です。End-to-End Transaction Diagnostics により、リクエストごとのコール スタックも追跡できます。
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