Esiste una definizione consolidata di Application Performance Monitoring (APM), proposta da Gartner, che identifica l’APM come un insieme di strumenti software per il monitoraggio delle applicazioni. Questa definizione copre tre aree principali:
Monitoraggio dell’esperienza digitale (Digital Experience Monitoring, DEM);
Ricerca di applicazioni, tracciamento e diagnostica (Application Discovery, Tracing, and Diagnostics, ADTD);
Intelligenza Artificiale per le IT Operations (AIOps).
Oggi, le aziende dipendono sempre più da servizi digitali e applicazioni che non solo contribuiscono alla generazione di profitto, ma sono anche essenziali per garantire l'efficienza operativa. Inoltre, sono spesso il punto di contatto esterno del brand. In un contesto così complesso, i fornitori di soluzioni APM devono ampliare il loro supporto per monitorare infrastrutture ibride, multi-cloud, processi aziendali e sistemi automatizzati che integrano il machine learning.
Il mercato globale dell’Application Performance Monitoring (APM) sta vivendo una forte crescita. Questa espansione, destinata a protrarsi nel tempo, è trainata da trend tecnologici chiave:
l’adozione di architetture cloud‑native e microservizi, che richiedono strumenti di monitoraggio sofisticati per garantire visibilità completa sulle performance;
l’integrazione di intelligenza artificiale e machine learning nei tool APM, per capacità di predizione, automazione della diagnostica e analisi avanzata;
la sempre maggiore attenzione alla Digital Experience Monitoring (DEM) per assicurare esperienze utente ottimali in ambienti digitali complessi.
In questo contesto, il Gartner Magic Quadrant for Observability and APM , aggiornato annualmente e con un impatto significativo sulle decisioni di acquisto , offre un riferimento consolidato per orientarsi tra i principali fornitori di soluzioni di monitoraggio delle prestazioni. Lo strumento è centrale: oggi, infatti, scegliere una piattaforma APM adeguata non è più soltanto una decisione tecnologica, ma un passo strategico per garantire affidabilità, efficienza e performance delle applicazioni.
Nel 2025, il mercato globale dell’Application Performance Monitoring è stimato intorno ai 9–12 miliardi di dollari e, secondo le principali analisi di settore (fonti: Mordor Intelligence, Research and Markets, Grand View Research), potrebbe superare i 20 miliardi entro il 2030, con un tasso di crescita annuo composto (Cagr) compreso tra il 13% e il 30% a seconda delle fonti. Questa espansione riflette la crescente complessità delle architetture IT e la necessità di garantire esperienze digitali di alta qualità.
Le soluzioni APM, nate inizialmente come strumenti per monitorare i livelli di servizio in un contesto pre‑cloud e pre‑mobile, si sono evolute insieme alla crescente complessità infrastrutturale. Oggi, continuano a svolgere gli stessi compiti, ma devono adattarsi a strutture multi-cloud, mobile, e IoT.
Per garantire una esperienza utente di qualità ,sia per gli utenti interni (employee experience) che per quelli esterni (customer experience) ,le soluzioni APM devono monitorare in tempo reale non solo le applicazioni, ma anche server, storage, reti e, nel caso di applicazioni personalizzate o difficili da monitorare, anche i log.
Le principali funzioni offerte dalle piattaforme APM includono:
Raccolta dati in tempo reale;
Visualizzazione di informazioni sintetiche e significative;
Alerting selettivo;
Meccanismi di remediation
La gestione e il monitoraggio dei log rappresentano un valore fondamentale, poiché i dati raccolti possono essere utilizzati per analisi avanzate, esportazioni personalizzate o per la creazione di alert specifici. Inoltre, i tool APM sono in grado di anticipare potenziali problemi, sfruttando l'Intelligenza Artificiale (AI) e il machine learning per adottare un approccio di manutenzione predittiva.
Ma la trasformazione dell’APM non riguarda solo gli aspetti tecnologici. È cambiato anche il suo ruolo strategico all'interno delle aziende. Oggi, infatti, i software APM non si limitano più a monitorare le prestazioni di sistema, ma supportano direttamente gli obiettivi di business, contribuendo in modo significativo alla performance complessiva e al successo competitivo. Per questo motivo, ciò che viene richiesto a una dashboard di APM è una visione end-to-end, in grado di fornire un vantaggio competitivo rispetto alla concorrenza.
Oggi, infatti, l'approccio del cliente non si limita più a misurare solo metriche come il tempo di risposta e la disponibilità dell’applicazione, ma si estende anche alla usabilità e alla customer experience complessiva, con impatti diretti su produttività, customer engagement e la soddisfazione del cliente. Combinando i dati raccolti, le piattaforme APM sono ora in grado di fornire metriche qualitative sull’esperienza utente, utilizzando analisi dettagliate delle interazioni reali con la piattaforma.
Tra le misurazioni specifiche troviamo:
Queste informazioni consentono di pianificare interventi migliorativi mirati, che possano elevare la qualità dell'interazione tra utente e servizio, migliorando in modo puntuale l’esperienza complessiva.
Il controllo costante del parco applicativo genera un’ottimizzazione anche nella gestione dei processi interni. Infatti, la possibilità di monitorare un servizio lungo tutta la catena, dalla user experience al codice, facilita e velocizza lo scambio di informazioni tra i vari livelli aziendali, migliorando così la comunicazione tra di loro. Per ottenere questo risultato, l’analisi delle APM deve governare la varietà e la fluidità delle infrastrutture IT, in cui convivono piattaforme on-premise e cloud-based (Public, Private, Hybrid), insieme all'adozione crescente di microservizi e container.
Questi ultimi, poiché virtualizzano solo il sistema operativo, complicano ulteriormente la scoperta del legame tra infrastruttura e misurazione delle performance applicative. Tuttavia, le moderne soluzioni APM sono in grado di attraversare l’intera filiera applicativa, isolando le criticità prese singolarmente ma sempre considerando le loro interdipendenze.
L’implementazione di una piattaforma APM è un’attività complessa, per cui è fondamentale seguire le best practice di riferimento, suddivise in un processo strutturato in cinque step:
Application Map: La prima operazione consiste nel redigere una mappa delle applicazioni che concorrono a fornire il servizio all’utente, comprendendo le dipendenze tra le varie applicazioni e le metriche da monitorare;
Data Sourcing: Per ogni applicazione, occorre individuare le fonti di dati rilevanti per le metriche di interesse, come quelle relative alla user experience, containerization, database, ecc.;
Dashboard and Reporting: Successivamente, è necessario progettare i cruscotti visuali, che sintetizzano i dati raccolti, per evidenziare in modo immediato eventuali criticità;
Alert & Immediate Action: Stabilire le priorità delle segnalazioni critiche e le azioni risolutive in base all'impatto sul business;
Alert & Non-immediate Action: Formalizzare le segnalazioni non critiche che possono essere gestite in modo differito, con la pianificazione delle relative azioni di remediation.
L’utilizzo di queste best practice permette alle aziende di superare le sfide più comuni nell’implementazione di una piattaforma APM, come la complessità degli ecosistemi applicativi e la crescente mole di dati da gestire. Inoltre, permette di misurare il ROI, considerando il risparmio e le perdite evitabili in relazione al TCO (Total Cost of Ownership).
La scelta di una soluzione APM è cruciale per ottenere prestazioni ottimali e una gestione efficace delle applicazioni aziendali. Quando si seleziona una piattaforma APM, è importante considerare diversi criteri chiave:
Scalabilità e adattabilità: La soluzione deve essere in grado di supportare una crescita continua, con un focus sulla gestione di ambienti cloud e on-premise;
Compatibilità e integrazione: Deve potersi integrare facilmente con altri strumenti aziendali, come DevOps, CI/CD e piattaforme di monitoraggio esterne;
Automazione e AI: Le soluzioni APM più moderne integrano capacità di manutenzione predittiva grazie all’uso di Intelligenza Artificiale e machine learning;
Interfaccia utente e personalizzazione: È fondamentale che le dashboard siano facilmente personalizzabili e che i team aziendali possano ottenere informazioni in tempo reale, senza difficoltà;
Supporto proattivo e tempestivo: La disponibilità di un supporto tecnico qualificato e la capacità di gestire e risolvere in modo proattivo eventuali problemi sono essenziali per una gestione fluida.
Una volta scelto il tool APM giusto, le aziende possono garantire performance costanti e ottimizzare l’esperienza utente, raggiungendo così un vantaggio competitivo duraturo.
Monitorare le metriche giuste è fondamentale per ottenere informazioni accurate sulle prestazioni delle applicazioni. Le principali metriche e KPI da monitorare includono:
Tempo di risposta e velocità: Misurare il tempo di caricamento e la velocità di risposta delle applicazioni è cruciale per garantire una user experience;
Disponibilità e uptime: Monitorare l’uptime e la disponibilità dell'applicazione aiuta a ridurre i downtime e ottimizzare la produttività aziendale;
Errori e tassi di errore: I tassi di errore (come gli errori 500) sono indicatori chiave per il corretto funzionamento dell'applicazione e per prevenire malfunzionamenti;
Performance del front-end: Le prestazioni del front-end devono essere monitorate per assicurarsi che l'interfaccia utente non rallenti l’esperienza complessiva;
Traffico e utilizzo delle risorse: Misurare il traffico delle applicazioni, compresi i picchi di richiesta e l'utilizzo delle risorse, aiuta a ottimizzare la scalabilità;
Dipendenze esterne: Monitorare le API esterne e i servizi di terze parti è essenziale per garantire che non influenzino negativamente le prestazioni.
Le soluzioni APM moderne offrono strumenti avanzati per raccogliere e analizzare questi dati, consentendo alle aziende di prendere decisioni informate e di risolvere eventuali problemi prima che impattino sull'esperienza dell'utente.
Il tracciamento e la diagnostica si focalizzano su milioni di concatenazioni, che solo una navigazione con strumenti evoluti di analytics può esaminare. Anzi, come anticipato prima, la mole di dati richiede che l’Application Performance Monitoring disponga di un motore di machine learning così da automatizzare i processi di analisi predittiva. Grazie a tali analisi è possibile individuare quali sono gli elementi su cui intervenire per prevenire situazioni di degrado, e innescare azioni compensative. In ambito Finance, ad esempio, il Machine Learning può prevedere un picco delle operazioni di trading a fronte di un determinato periodo dell’anno o a fronte di un’operazione finanziaria collegata. Informato dal Machine Learning, l’APM può aumentare il numero di istanze del servizio di trading (scalabilità orizzontale) o aumentare le risorse elaborative dei server (scalabilità verticale).
È utile sottolineare che l’analisi predittiva e il remediation automatico sono il compito specifico dei tool di AIOps in ambito IT Operations. L’integrazione tra APM e AIOps costituisce, infatti, una soluzione sinergica tra i due ambiti. Il ruolo centrale che l’APM ha il compito di svolgere oggi è quello di accorciare il tempo che intercorre tra la rilevazione di un elemento critico, che impatta negativamente sulla user experience, e porvi rimedio prima che incida sui livelli di produttività aziendale o prima che si trasformi in una causa di churn e di abbandono dell’applicazione da parte del cliente.
Il monitoraggio delle applicazioni, dunque, si colloca, oggi, all’interno di un panorama in cui spiccano tre fattori:
la necessità di Observability, ovvero la capacità di comprendere lo stato di funzionamento di un sistema complesso a partire da metriche, log e traces;
la capacità di intraprendere azioni di auto-remediation;
la presenza di diversi strumenti di monitoraggio, soprattutto nelle Grandi Imprese.
La scelta di una piattaforma di APM deve, perciò, privilegiare la capacità di integrarsi con altre piattaforme di monitoring già esistenti, offrendo una visione unificata e centralizzata delle prestazioni delle applicazioni, al fine di rilevare anomalie in tempo reale e di intervenire proattivamente. Necessità, questa, che diventerà sempre più importante in un futuro per il quale è già intuibile una sempre minor tolleranza per errori e disservizi.