お使いのアプリケーションのベースラインパフォーマンスを自動的に計算する方法について説明します。全般的なパフォーマンス特性を確立すると、アプリケーションの異常な状態を検出できるようになります。ベースラインを使用して以下を実行します。フローマップに色を付ける。トランザクションスコアのダッシュボードを表示する。メトリックグラフとメトリックブラウザのメトリックを比較する。正常性ルールの正常性を評価する(「正常性ルール」を参照)。時間分のデータを使用してベースラインが計算されます。ベースラインはすべてのメトリックについて計算できます。ベースラインには2つの主要変数が存在します。ベースラインの計算には、データが蓄積された時間が考慮されるべき。ベースラインの季節性。傾向の特定に役立つベースラインパフォーマンスの予測は、時間、曜日、月によって異なります。例:小売アプリケーションは、平日よりも週末にトラフィックが多くなることがあります。給与アプリケーションは、月初や月末により高い負荷が見られることがあります。この変化を考慮して、ベースラインコンテキストとしてローリング期間を使用できます。ローリング期間は、対象期間中の日次、週次、月次の間隔で取得される現在の時刻からのデータに対するベースラインを確立します。日と定めたベースラインがあるとします。日間の同一の曜日と時間に蓄積されたデータのみを考慮したものになります。これを次の図で示します。月次の傾向は、毎月同じ日の同じ時間に蓄積されたデータからベースラインを計算します。日の同じ時間に蓄積されたデータに基づいて作成されます。ベースラインは、起動してすぐには利用できません。AppDynamicsプラットフォームでデータを収集し、最初のベースラインを作成するのに時間とアプリケーション負荷がかかるためです。なし)によって異なります。なしの場合はベースラインが利用できるまでに数時間、日次の場合は数日、週次の場合は数週間かかります。未満の場合、メトリックのベースラインは計算されません。アカウント担当者にお問い合わせください。標準偏差は、次の標準式を使用して計算します。標準偏差の計算は、使用されるメトリックのタイプによって異なります。時間ロールアップタイプが合計または平均の場合クラスタロールアップタイプが個別または集合の場合クラスタロールアップタイプは、階層またはアプリケーションレベルでのみ適用されます(ノードレベルのメトリックは同じ計算になります)。次に、以下のメトリックタイプを使用した標準偏差の例を示します。時間(12:00)続きます。日次、週次、または月次の季節性の場合、考慮されるデータポイントはそれぞれ、すべての日、同じ曜日、または同じ日付の同じ時間の値です。この場合のベースラインの計算は次のようになります。0.69ベースラインの表示ベースライン偏差はある時点のベースラインからの標準的な偏差で、整数で表されます。このベースライン偏差に基づいて、正常性ルール条件を設定できます。標準偏差を重大条件として構成できます。移動して、組み込みのベースラインを表示し、新しいベースラインを追加できます。デフォルトのベースラインは、日次の傾向です。これは、正常性ルールの作成時に別のベースラインが指定されない場合に正常性ルールにより使用されるベースラインです。選択すると、別のベースラインをデフォルトとして選択できます。デフォルトのベースラインを変更すると、デフォルトに依存している既存の正常性ルールすべての実際のベースラインが変更されることになります。別のベースラインを指定することはありません。このオプションを選択する前に、既存のベースラインと正常性ルールの定義を確認してください。期間の構成ベースラインを構成する際、傾向の期間と傾向を設定します。固定時間範囲:特定の日時から別の日時までの期間。ある時間にリリースサイクルがある場合、データコレクションをその時間に制限することができる。こちらの方がより一般的。Confluence。