অ্যাপ্লিকেশন পারফরম্যান্স ম্যানেজমেন্ট (এপিএম) কী? - টেকোপিডিয়া থেকে সংজ্ঞা

সংজ্ঞা - অ্যাপ্লিকেশন পারফরম্যান্স ম্যানেজমেন্ট (এপিএম) এর অর্থ কী?

অ্যাপ্লিকেশন পারফরম্যান্স ম্যানেজমেন্ট (এপিএম) সিস্টেম ম্যানেজমেন্টের মধ্যে একটি অনুশীলন যা সফ্টওয়্যার অ্যাপ্লিকেশনগুলির উপলব্ধতা এবং দক্ষতা পরিচালনা এবং লক্ষ্য রাখে। এপিএম আইটি মেট্রিক্সকে ব্যবসায়িক অর্থে অনুবাদ করার সাথে জড়িত। এটি কর্মপ্রবাহ এবং সম্পর্কিত আইটি সরঞ্জামগুলি যা ব্যবসায় এবং শেষ ব্যবহারকারীদের প্রত্যাশা পূরণ হয়েছে তা নিশ্চিত করার জন্য অ্যাপ্লিকেশন কর্মক্ষমতা সম্পর্কিত উদ্বেগগুলি বিশ্লেষণ, সনাক্তকরণ এবং প্রতিবেদন করার জন্য স্থাপন করা হয়েছে।

অ্যাপ্লিকেশন কর্মক্ষমতা হ'ল দ্রুত লেনদেন সম্পন্ন হয় বা একটি নির্দিষ্ট অ্যাপ্লিকেশন ব্যবহার করে শেষ ব্যবহারকারীদের কাছে বিশদ পাঠানো হয় তা বোঝায় if অ্যাপ্লিকেশন কর্মক্ষমতা পরিচালনা সাধারণত মাইক্রোসফ্ট। নেট এবং জেইই প্ল্যাটফর্মগুলিতে নির্মিত ওয়েব অ্যাপ্লিকেশনগুলির জন্য ব্যবহৃত হয়।

টেকোপিডিয়া অ্যাপ্লিকেশন পারফরম্যান্স ম্যানেজমেন্ট (এপিএম) ব্যাখ্যা করে

এপিএম দুটি পদক্ষেপে কর্মক্ষমতা পর্যবেক্ষণ করে:

1. এটি অ্যাপ্লিকেশন দ্বারা ব্যবহৃত সংস্থানগুলি পরিমাপ করে
2. এটি শেষ ব্যবহারকারীদের অভিজ্ঞতা পরিমাপ করে, যার দুটি উপাদান রয়েছে: শেষ ব্যবহারকারীর দৃষ্টিকোণ থেকে অ্যাপ্লিকেশনটির জন্য সময় নেওয়া এবং প্রতিক্রিয়া-সময় গণনার সময় সিস্টেমের মধ্য দিয়ে যাওয়া লেনদেনের সংখ্যা।

এই পদ্ধতিগুলি শেষ পর্যন্ত তিনটি উচ্চ-স্তরের বিভাগ সমন্বিত একটি পারফরম্যান্স বেসলাইন তৈরি করতে সহায়তা করবে:

• প্রতিক্রিয়া সময় / লেনদেনের কর্মক্ষমতা
• রিসোর্স খরচ
• লেনদেনের পরিমাণ

অ্যাপ্লিকেশন কর্মক্ষমতা পরিচালন রিয়েল-ব্যবহারকারী পরিচালনা এবং শেষ ব্যবহারকারীর অভিজ্ঞতার পরিচালনার সাথে যুক্ত। এর মধ্যে, উত্পাদনের ক্ষেত্রে অ্যাপ্লিকেশন ব্যবহার করার সময় প্রকৃত ব্যবহারকারীদের অভিজ্ঞতা মূল্যায়ন করা সবচেয়ে আসল পদ্ধতি হিসাবে বিবেচিত হয়। ইভেন্টের সম্পর্ক, ভবিষ্যদ্বাণীমূলক বিশ্লেষণ এবং সিস্টেম অটোমেশনের মাধ্যমে সর্বোত্তম উত্পাদনশীলতা আরও কার্যকরভাবে সম্পাদন করা যেতে পারে।

গার্টনার দ্বারা পরিচালিত গবেষণা অনুসারে, এপিএম পাঁচটি অনন্য কার্যক্ষম মাত্রা নিয়ে গঠিত:

• শেষ ব্যবহারকারীর অভিজ্ঞতা পর্যবেক্ষণ
• মডেলিং এবং অ্যাপ্লিকেশন রানটাইম আর্কিটেকচার আবিষ্কার
• ব্যবহারকারী-সংজ্ঞায়িত লেনদেনের প্রোফাইলিং
• অ্যাপ্লিকেশন ডেটা বিশ্লেষণ
• গভীর ডুব অ্যাপ্লিকেশন পর্যবেক্ষণ