バージョン4.0では、ご購入頂いたお客様からの要望を多く取り入れ、機能強化を行いました。 このページでは、主な強化ポイントである以下の4つを紹介します。
その他の強化ポイントについては、開発者ブログの新機能ページを参照してください。
1. 大規模システムにおける使いやすさの向上
2. 診断項目の追加
3. グラフによる情報取得機能の強化
4. 取得済み情報のデータベースへの蓄積
大規模システムに対するENdoSnipeの適用が さらに容易になりました。
大規模システムに対してENdoSnipeを適用する際、 取得する情報が多くなり、適用には工夫が必要でした。
そこで、ENdoSnipe Ver. 4.0では、以下のような基本機能の改善を行いました。
1. BottleneckEyeのクラス図へのパッケージ表示導入
2. 測定対象メソッドの自動絞り込み
3. 各種フレームワークへの標準対応（EJB、JMS、Log4J、JRubyなど）
【1.BottleneckEyeのクラス図へのパッケージ表示導入】
クラス図に表示するクラスの数が増加した場合、 自動的にパッケージにまとめることで、見やすい図を表示します。
【2.測定対象メソッドの自動絞り込み】
ENdoSnipeの適用時に、Javaのバイトコードを解析し、 単純なメソッドを自動的に計測対象から外すことで、重要なメソッドのみを計測対象にします。
診断項目を多数追加しました。
より多くの問題の原因を自動的に特定するために、 PerformanceDoctorの診断項目を大幅に追加しました。
Javaのトラブルとして遭遇しやすく、解決の難しい問題について、 その有無と原因の判定をさらに広範囲に行えるようになりました。
BottleneckEyeのグラフ機能に表示する情報を追加しました。
システムから取得した情報をグラフにて表示する
BottleneckEyeの機能を強化し、以下のような情報を追加しました。
これにより、システムの障害発生時に何が起こっていたのかを、
さらに詳細に分析することが可能になりました。
1. システムのターンアラウンドタイム
2. システムのレスポンス回数
3. アプリケーションサーバのワーカスレッドの数
4. コネクションプールのプールサイズ
5. HTTPセッションのインスタンス数
6. HTTPセッションのメモリサイズ
障害情報を履歴としてデータベースに蓄積します。
BottleneckEyeのグラフデータ、障害解析ログを
データベースに蓄積し、必要に応じて参照できるようになりました。
過去に検出した障害情報を、問題ごと、発生個所ごとに
絞り込んで参照することが可能です。
⇒ ArrowVisionの説明を読む
⇒ PerformanceDoctorの説明を読む
⇒ BottleneckEyeの説明を読む