Une observabilité intégrée sur l'ensemble de ta stack, y compris les métriques d'infrastructure, la surveillance des performances des applications et le profilage, sans avoir à déployer ni à gérer une infrastructure de surveillance distincte.

Suis l'utilisation des ressources, identifie les points de saturation et établis des corrélations entre le comportement de l'infrastructure et les modifications apportées aux applications dans tous les environnements.
L'APM intégré pour PHP et Python via Blackfire capture le comportement d'exécution au niveau du code. Requêtes lentes, requêtes coûteuses, chemins d'exécution inefficaces : tout ça dans l'environnement d'exécution réel, pas avec des tests synthétiques.
Profilage continu sur NodeJS, Go, Ruby et Rust depuis la console, avec un profilage optimisé par Blackfire pour PHP et Python. Découvre comment les fonctions consomment du CPU et de la mémoire au fil du temps, sans avoir à reproduire les problèmes localement.
Suis le parcours exact d'une requête à travers toute ta stack et identifie précisément où les performances baissent.
Une équipe d'exploitation enquête sur une augmentation de la latence en examinant les traces APM et les résultats de profilage directement depuis l'environnement de production. Pas d'étapes de reproduction, pas de conjectures.
Avant le déploiement, une équipe compare les indicateurs de performance entre un environnement de test et l'environnement de production. Les problèmes sont détectés avant d'atteindre les utilisateurs.
Les ingénieurs analysent les tendances à long terme en matière d'utilisation des ressources pour prendre des décisions éclairées concernant la mise à l'échelle et les coûts, en se basant sur des données réelles plutôt que sur des estimations.
Les données d'observabilité sont limitées à ton projet et à tes environnements. L'accès est régis par les rôles de la plateforme. Aucune fuite d'informations entre les projets.
La surveillance et le profilage sont gérés par la plateforme. Pas besoin de déployer, de mettre à jour ou de maintenir un stack d'observabilité distinct.
Le profilage s'active de manière sélective en fonction de l'environnement ou du cas d'utilisation. Découvre l'impact des modifications avant leur mise en production, sans alourdir le temps d'exécution.