JENNIFERSOFT

JENNIFER APM

Pahami performa aplikasi
langsung dari transaksi.

Mulai dari request yang sedang aktif hingga analisis mendalam di balik durasi response time-nya.

Tangkapan layar antarmuka / Analisis transaksi
Tangkapan layar antarmuka / Analisis transaksi

Active Service

Pantau request secara langsung
saat pengguna mengakses aplikasi.

Pantau request yang sedang aktif serta durasi eksekusinya secara real-time. Deteksi dan investigasi langsung transaksi yang mengalami kendala saat prosesnya masih berlangsung di server.

Tangkapan layar antarmuka JENNIFER
Tangkapan layar antarmuka JENNIFER

X-View

Deteksi transaksi lambat.
Telusuri akar masalahnya.

Setiap transaksi yang selesai ditampilkan dalam pola distribusi response time. Cukup drag & drop atau klik request yang mencurigakan untuk menganalisis eksekusi method, query SQL, panggilan API eksternal, dan error stack trace.

Tangkapan layar antarmuka JENNIFER
Tangkapan layar antarmuka JENNIFER

Bedah detail profiling transaksi.

Identifikasi komponen atau query yang menyita waktu pada request yang dipilih. Tampilan /api/orders ini merupakan contoh terpisah dari rekaman X-View.

Contoh terpisah / Analisis detail transaksi
Contoh terpisah / Analisis detail transaksi

MSA & Kubernetes

Alur request antar-service.
Ekosistem di baliknya.

Analisis pemanggilan antar-service dan identifikasi resource Kubernetes yang menjalankan aplikasi.

Tangkapan layar antarmuka / Topologi transaksi MSA
Tangkapan layar antarmuka / Topologi transaksi MSA

Telusuri request lintas microservice.

Memetakan alur dependensi antar-service, waktu eksekusi SQL, dan latensi pemanggilan API eksternal.

Tangkapan layar antarmuka / Topologi runtime Kubernetes
Tangkapan layar antarmuka / Topologi runtime Kubernetes

Pantau infrastruktur tempat layanan berjalan.

Korelasikan hierarki Service, Deployment, Pod, Container, hingga ke metrik APM secara transparan.

Keduanya merupakan contoh produk terpisah. Tampilan ini tidak mendemonstrasikan pengaitan otomatis satu request di kedua layar.

Baca panduan teknis

JENNIFER AI

Investigasi performa lebih cepat
dengan bantuan AI.

Gunakan detail transaksi, SQL, panggilan eksternal, dan error yang dipilih sebagai konteks investigasi. Tinjau saran berdasarkan data APM asli.

Catatan: Ketersediaan model LLM bergantung pada arsitektur deployment (on-premise/cloud) dan versi JENNIFER yang digunakan.

Diagram konsep data APM terpilih dan analisis berbantuan AI
Ilustrasi konsep / Analisis berbantuan AI

Mendukung berbagai
runtime aplikasi Anda.

Kompatibilitas agen monitoring mencakup berbagai framework dan versi runtime. Tim kami siap membantu memvalidasi kesesuaian arsitektur teknologi Anda.

JENNIFER
Java.NET CorePHPNode.jsPython

Optimalkan pemantauan aplikasi Anda
bersama JENNIFER.

Konsultasikan arsitektur sistem dan tantangan performa aplikasi Anda bersama tim ahli kami.

JENNIFER

JENNIFER