公開日： 2023年11月27日
寄稿者：Camilo Quiroz Vazquez、Michael Goodwin
エンド・ユーザー・エクスペリエンス・モニタリング（EUEM）は、エンド・ユーザーの視点からIT運用のパフォーマンスと有効性を監視するプロセスです。EUEMは、ITおよびDevOpsチームがサービスを改善し、ユーザーの問題を迅速に解決するために必要なデータと洞察を提供し、アプリケーションの信頼性と効率を高め、より優れたユーザー・エクスペリエンスを提供します。
ITチームは、サービスの技術的な運用を評価するために、アプリケーション・パフォーマンス・モニタリング（APM）や ネットワーク・パフォーマンス・モニタリングに取り組んでいますが、製品や機能を分析するには、エンド・ユーザーの視点を理解することが鍵となります。
エンドユーザー・エクスペリエンスを包括的に理解するために、EUEMツールは、エンドユーザー・デバイス、アプリケーション、ネットワークのパフォーマンスなど、ユーザー・ジャーニー全体に関連するデータを収集および集約します。エンド・ユーザーは、従業員だけでなく、製品、アプリケーション、機能を使用する外部の顧客も指すことを覚えておくのは重要です。
エンド・ユーザー・エクスペリエンス管理ツールは、リアルタイムの分析機能を備えたダッシュボードを提供し、IT部門がリアルタイム・パフォーマンス・モニタリング、ネットワーク接続性モニタリング、パフォーマンス問題の根本原因分析、およびそれらの問題の自動修復機能を使用して、サービス・デリバリーをエンドツーエンドで可視化できるようにします。
企業ITリソースを利用した外部顧客や従業員のエクスペリエンスをより深く理解することで、企業は事業運営をより詳細に観察できるようになります。これにより、ボトルネックやその他のパフォーマンスの問題を特定する、リモートワークの生産性を監視する、より優れた製品とサービスを提供する、最終的にビジネスの成果を向上させるなどのメリットが得られます。
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EUEMは、より大きなデジタル・エクスペリエンス・モニタリング（DEM）エコシステムの一部です。DEM がアプリケーション・パフォーマンスとユーザー・エクスペリエンスの両方に重点を置いているのに対し、EUEM は、ネットワーク遅延、アプリケーション・ダウンタイム、ゲートウェイ・モニタリング、Webアプリケーション・モニタリング、デバイス・パフォーマンス・モニタリング、地域モニタリング、SaaSモニタリングなど、エンド・ユーザー・エクスペリエンスを反映するパフォーマンス・メトリクスとモニタリング戦略を優先します。
組織がITサービスを監視するために採用できるエンド・ユーザー・エクスペリエンス管理ツールやアプローチは数多くあります。このようなツールは、IT部門がバックエンドで問題を解決し、サービスを円滑に実行するために必要な情報を提供するように設計されています。これには、アプリの使用状況とパフォーマンス、ネットワーク・トラフィックと速度、エンドポイントのパフォーマンスなど、最終的にエンド・ユーザー・エクスペリエンスに影響を与えるすべての要素に関するデータが含まれます。
アクティブおよびパッシブ・モニタリング・アプローチと、アプリケーション、デバイス、およびネットワーク・パフォーマンスに関する洞察を組み合わせることができるプラットフォームにより、エンド・ユーザー・エクスペリエンスをより包括的に把握することができます。
リアル・ユーザー・モニタリングは、アプリケーション、Web ページ、またはサービスとリアル・ユーザーの対話をログに記録します。このようなモニタリングにより、ITチームはユーザーの行動だけでなく、ページのロード時間、バウンス率（あるページにランディングした後、すぐにサイトを離れたユーザーの数）、使用された上位ページやアプリケーション、ビジネス・プロセスの一部が期待通りに機能していないかどうかなどを可視化することができます。リアル・ユーザー・モニタリングでは、JavaScriptコードを利用して、設定されたメトリクスに基づいてデータの収集をトリガーします。
リアル・ユーザー・モニタリングの利点は、組織がリアル・ユーザーからのリアル・データを扱っていることです。合成モニタリングに比べ、リアル・ユーザー・モニタリングは、ユーザー・ジャーニーをより正確に表現する可能性があります。その一方で、この方法はリアルタイム・データを使用するため、組織はしばしば、合成モニタリングテストで浮き彫りになった仮定の問題に対処する事前予防的な解決策を実施するのではなく、事後対処的に問題に対応することになります。
アプリケーション・パフォーマンス・モニタリングは、Webアプリケーション、モバイル・アプリケーション、SaaSアプリケーションのパフォーマンスを通じてITサービスを追跡します。APMツールでは、エラー率、ダウンタイム、応答時間などのメトリクスを追跡することができます。これらのメトリクスは、サービス・プロバイダーにアプリケーションのパフォーマンスと可用性、および問題発生時にトラブルシューティングを行う速さに関する洞察を提供します。
合成モニタリングにより、ITチームは提供されるサービスの自動テストを実行し、最適化されたパフォーマンスを維持することができます。RUMとは異なり、合成モニタリング（合成テストとも呼ばれます） は実際のユーザーに依存しません。代わりに、ユーザーの地理的位置、ネットワークの種類、ユニークなユーザーのエンゲージメントをシミュレートすることを目的とした各種デバイスなど、さまざまな変数を使用してテストを作成するために使用されます。
合成モニタリングは、開発段階で特に有用であり、製品を発売前に最適化するのに役立つ複数のシナリオをテストするために使用することができます。合成テストから収集したデータは、ユーザー満足度に影響を与える可能性のあるパフォーマンスのボトルネックを事前に特定するために使用できます。
デバイス・パフォーマンス・モニタリングはエンドポイント・モニタリングとも呼ばれ、コンピューター、オンプレミス・サーバー、モバイル・デバイス、医療機器や製造機械などのネットワーク接続デバイスといった、さまざまなユーザー・デバイスからのデータ収集に関係します。エンドポイント・モニタリングは、内部または外部の顧客が使用するサード・パーティー製デバイス上の潜在的なデータ侵害やその他のITセキュリティ・リスクなどの問題を監視するうえで特に重要です。
エンド・ユーザー・エクスペリエンスは通常、ユーザー・エクスペリエンスに関連するメトリクスとモニタリング・ソリューション、および定義されたパフォーマンス標準に対する進捗状況を追跡するKPIを使用して測定されます。EUEM製品のモニタリング機能はさまざまですが、一般的に監視されるメトリクスは次のとおりです。
EUEMツールは、ネットワーク遅延、つまりあるポイントから別のポイントにデータが移動するのにかかる時間を監視することができます。低遅延ネットワークは応答時間が速く、より効率的なアプリケーション・パフォーマンスと、より快適なユーザー・エクスペリエンスを実現します。
すべての企業は遅延を最小限に抑えたいを考えていますが、特定の業界やユースケースでは遅延の重要性が他と比べて高くなっています。例を挙げると、デジタル・トランスフォーメーションをリードする組織は、移行期間中、従業員や顧客の生産性を維持するために、低遅延ネットワークを維持する必要があります。
アプリケーションの停止は、ネットワークの中断、コーディング・エラー、クラウド・ベンダーの障害、スケジュールされた更新、セキュリティー侵害など、さまざまな要因によって引き起こされる可能性があります。いずれにせよ、アプリケーションのダウンタイムが長引けば、ユーザー・エクスペリエンスに悪影響を及ぼしかねません（収益や顧客の損失は言うまでもありません）。ダウンタイムを最小限に抑えるには、平均検出時間（MMTD）つまり問題を検出するのにかかる時間と、平均修復時間（MTTR）つまりエラーが検出されてからトラブルシューティングにかかる時間を監視することが重要です。
帯域幅（任意の時点でネットワークを通過できるデータ量の尺度）は、アプリケーションのパフォーマンスを監視する際に重要なメトリクスです。システムの速度を測定する遅延とは異なり、帯域幅は容量を測定します。組織は、特にピーク時のトラフィックとユーザー・アクティビティーを処理する能力をネットワークに確保したいと考えるでしょう。
スループットを理解することは、多くの場合、さらに価値があります。帯域幅は可能な容量を測定するのに対し、スループットは、遅延の影響を考慮して、特定の時間枠内にネットワークを実際に通過するデータの平均量を測定します。これは、正常に到着したデータ・パケットの数とデータ・パケット損失の量を反映します。
監視ツールは、ネットワーク・トラフィックとシステム・ストレージを追跡できるため、ITチームはシステムを最適化し、トラフィックのピーク時でもアプリケーションを効率的に実行できるよう、事前に計画を立てることができます。
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IBM® Instana Observabilityを使用したデジタル・エクスペリエンス・モニタリング（DEM）により、ITチームはアプリケーションのパフォーマンスの問題をエンド・ユーザーの観点からリアルタイムで監視することができます。AIを活用したフルスタックの可観測性と状況に応じたメトリクスを備えたInstanaは、エンドポイント、ユーザー・デバイス、およびユーザー・ジャーニー全体のパフォーマンスの問題を特定するのに役立ちます。
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