성능모니터링

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앱 단말에서 서비스 레벨까지 모바일 전 영역 성능 모니터링 솔루션 InterMax for Mobile

InterMax for Mobile은 모바일 앱 품질을 파악하고 문제를 해결하기 위해 SDK 연동을 통한 다양한 모니터링을 실시합니다. 실시간 데이터 수집은 물론, 이슈 발생 시 즉각적인 대응과 사후 분석을 통해 고객 서비스 만족도를 향상시킬 수 있습니다.

  • 앱 사용에 대한 비즈니스 흐름을 파악하여 최적의 UI / UX 제공

  • 모바일 성능 데이터를 활용한 신속한 이슈 대응

  • 서비스 성능 향상으로 모바일 채널 서비스 안정성 확보

  • InterMax와 연계한 E2E 분석

특장점

InterMax for Mobile은 다양한 모바일 성능 관리 기능을 통해 실시간 모니터링은 물론, 이슈 발생 시 즉각적인 대응과 원인 분석이 가능합니다.

실시간 모니터링

주요 지표 표현 및 임계치 설정에 따른 알람

통합 모바일 앱 관리

여러 모바일 앱을 단일 뷰에서 통합 모니터링

개발 및 적용 편의성

SDK를 제공하여 단순 API 호출만으로 적용

다각적 고객 행동 분석

모니터링 대상 항목을 추가하여 통계 / 분석 화면 생성에 용이

사용자 트랜잭션 분석

주요 업무에 대한 성공 / 실패로 완료된 결과 분석

네트워크 트래픽 분석

HTTP / HTTPS 호출 페이지의 처리 속도 측정

오류 분석

크래시 및 오류에 대한 로그 수집 및 분석

하이브리드 앱 모니터링

Native / Script SDK가 서로 통신하여 두 레이어의 모듈을 통합한 모니터링 실시

모니터링 뷰

Single App

주요 지표를 통해 Android / iOS를 구분하여 앱의 전반적인 상태를 확인할 수 있습니다.
임계치 설정에 따른 알람 발생과 누적 지표에 대한 전일 비교 증감, 에러와 Trace 데이터의 연계 분석이 가능합니다.

Multi Apps

여러 개의 앱을 한 화면에서 실시간으로 동시 모니터링이 가능합니다.
멀티 앱 모니터링 도중 상세 모니터링을 위해 싱글 앱 모니터링 화면으로 연계할 수 있습니다.

분석 뷰

User Transaction

애플리케이션 개발자가 특정 상황에 대한 모니터링을 위해 의도적으로 단계별 Step을 부여할 수 있으며, 사용자 트랜잭션이란 이런 일련의 업무 Flow를 말합니다.

InterMax for Mobile은 개발자가 정의한 트랜잭션의 시작부터 성공 / 실패로 완료된 결과까지 트랜잭션 처리 흐름에 대한 전반적인 분석을 제공합니다.

Crash Analysis

크래시 발생 추이 / 발생기기 / OS / 앱 버전을 기준으로 크래시 발생 비율을 분석합니다. iOS 크래시는 Symbolicating 처리하여 실제 소스 함수 기준으로 오류 내용을 확인할 수 있으며, 예외 스택을 통해 애플리케이션 오류의 원인 분석이 가능합니다.

Network Traffic

네트워크를 통해 애플리케이션 외부의 데이터를 호출한 횟수의 추이와 통계를 제공합니다. 따라서 앱에서 처리되는 HTTP / HTTPS 호출 페이지에 대한 상세 분석이 가능합니다.

Action History

모바일 단말 UUID 또는 이용자 명으로 검색하여, 이용자가 앱을 언제 구동해서 어떤 메뉴로 이동했는지와 같이, 모바일 단말에서 이용자의 행동 분석과 장애 재현이 가능합니다.

App Device Analysis

단말의 앱 버전에 대한 사용률 분석이 가능합니다.
최신 앱 버전의 배포 및 앱 단말 기기별 사용률을 확인할 수 있습니다.

아키텍처

도입 사례

은행 모바일 트레이딩 시스템

도입 배경

모바일 앱의 성능 모니터링을 통한 서비스 품질 향상 및 다양한 고객 서비스 유형 분석을 통한 활용성 증대 목적

도입 효과

  • 모바일 앱 내 개별 트랜잭션의 문제 구간 즉시 식별 및 예외사항과 크래시 발생 시 상세 원인 파악 가능
  • 네트워크의 장애인지, 앱 단말의 장애인지 원인 분석이 가능해짐
  • 통합 대시보드를 통하여 즉각적인 상황 인지 및 실시간 성능 모니터링 가능
  • 사용자의 행동 분석을 통해 장애 발생 현상을 재현하여 특정 상황에서 발생하는 장애에 대한 신속한 원인 파악 가능
  • 다양한 고객 서비스 유형 및 행동 정보를 통하여 마케팅 데이터로 활용