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将免费和开源的Elastic APM作为Elastic Observability部署的一部分
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原文英文，约1400词，阅读约需5分钟。
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内容提要
本文介绍了如何在Elastic Observability中免费使用Elastic APM进行应用性能监控。APM帮助用户了解应用程序的性能、错误和依赖关系。文章详细说明了安装Elastic Agent、配置APM代理以及使用Python示例代码进行代码仪器化的步骤。通过这些步骤，用户可以收集应用程序的追踪数据，并在Kibana中查看服务概览和性能指标。
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关键要点
- Elastic APM 是应用性能监控工具，帮助用户了解应用程序的性能、错误和依赖关系。
- APM 允许用户查看关键性能指标的历史和趋势，如延迟和吞吐量。
- Elastic APM 依赖于 Elastic Agent 中的 APM 集成，将应用程序追踪和指标数据转发到 Elastic Observability 集群。
- 安装 Elastic Agent 是第一步，可以选择独立安装或通过 Fleet 安装。
- 使用 Elastic APM Python 代理进行代码仪器化的步骤包括添加依赖、配置代理和启动应用程序。
- 在 Kibana 中，用户可以查看服务概览和性能指标，帮助分析新部署对性能的影响。
- 用户可以探索公共 API，以增强 APM 数据，添加自定义元数据和定义业务事务。
❓
延伸问答
Elastic APM是什么，它的主要功能是什么？
Elastic APM是一个应用性能监控工具，帮助用户了解应用程序的性能、错误和依赖关系。
如何安装Elastic Agent以使用Elastic APM？
安装Elastic Agent的第一步是选择独立安装或通过Fleet安装，按照指南进行安装即可。
使用Python进行代码仪器化的基本步骤是什么？
使用Python进行代码仪器化的步骤包括添加依赖、配置代理和启动应用程序。
在Kibana中如何查看服务概览和性能指标？
在Kibana中，用户可以通过导航到APM应用查看服务概览和性能指标，分析应用的健康状况。
Elastic APM支持哪些编程语言的代理？
Elastic APM支持多种编程语言的代理，包括Java、.NET、Go、Ruby、Python、Node.js、PHP和客户端JavaScript。
Elastic APM如何帮助进行根本原因分析？
Elastic APM通过提供关键性能指标的历史和趋势，帮助用户进行根本原因分析，从而改善用户体验。
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