性能监测到达临界点,人工智能如何力挽狂澜

  我们已经体会到了无处不在的数字化变革,目睹着数不胜数的传统技术或方式的消亡。根据Gartner调查显示,87%的公司认为数字化转型是一个竞争机会。要想从这场竞争中胜利,企业必须重视应用性能问题。60%的企业评定应用性能为首要,功能是其次。即便如此,目前只有不到3%的事件在影响用户前被发现,这也是我们在社交网站看到大量用户抱怨应用性能问题的原因。

  企业面临着改革,应用性能监测方式同样面临着改革。当宣告传统监测方式死亡之时,企业是否想到了新一代监测方式会是什么样子的呢?面对单一交易平均使用82种不同类型技术的现状,企业拿什么保证应用程序可以从众多同质化竞争严重的产品中脱颖而出呢?

  当性能监测到达临界点,AI能否让人喘口气?

  国内一线企业现有应用数量大概是多少?机器学习目前在应用性能监测方面又有哪些进展?是否足以满足企业日常所需呢?Dynatrace大中华区总经理琚伟在近日的一场采访中对这些问题进行了详细的回答,同时披露了Dynatrace在人工智能方面的一些进展。

性能监测到达临界点,人工智能如何挽救
▲Dynatrace大中华区总经理琚伟

  琚伟表示,目前国内一线企业的核心应用数量大概以百为单位,所有应用数量应该在千位数以上,数量增大的本身就对应用性能监控提出了严峻挑战。此外,很多应用在系统运维和业务层面的表现并不一致,如果不将架构打通,这种运维方式从业务层面来看是没有太大价值的。

性能监测到达临界点,人工智能如何挽救
▲Gartner调查企业应用性能监测现状

  数字化时代,企业应用建好之时就是传统应用性能检测方式到达临界点之际。面对应用、代码、环境等多个维度的复杂性,通过人工智能让机器接手这一切是必然的。琚伟透露,Dynatrace使用机器学习的方式打通理解业务逻辑与交易链路,真正将AI技术植入运维之中。看到这,或许你会有疑问“2017年尤其是下半年,人工智能几乎出现在所有互联网公司的市场战略中,但又有多少公司真正落地了呢?”琚伟表示,Dynatrace目前对外公布的人工智能技术均已落地,并且已经有客户在使用了。

性能监测到达临界点,人工智能如何挽救
▲数字化改革浪潮下,企业对性能监测的新要求

  一个技术解决企业当前面临的困境,是值得肯定的。但是,如果一项技术的应用既能解决现存问题又面向未来,这是值得称赞的。Dynatrace目前主要提供三大方面的能力:虚拟运营、无告警和信息图表,总结一句话就是每个用户、每个应用、每个地点、人工智能全栈式、全自动化的运维和开发,这也是所有应用性能监控厂商目前一直在努力做的事情。

  当然,这件事情远没有说起来这么简单,就好像人工智能经历了这么多年才被人们发掘它可能带来的巨大价值一样。

  Dynatrace亮出专利:OneAgent为何而生?

  说起实操,琚伟亮出了Dynatrace的专利技术——OneAgent。据悉,OneAngent所扮演的角色相当于数字经济代理人。它会植入到数字经济的环境中,采集所有应该采集的信息,应用大数据技术进行分析,将最终结果呈现给客户。这项技术最大的优势在于非常符合目前的数字经济环境以及企业多云多数据中心的现状。

  OneAgent让一切数据可以被自动发现,自动建模,自动分析。在最终的信息图表中,客户可以清楚看见有无告警,数据中心、物理机、进程、服务、应用等的数量以及相互关系,整个过程通过人工智能提供的虚拟运营环境完成,而不是现在很多企业所讲的“人工+智能”。

性能监测到达临界点,人工智能如何挽救
▲Dynatrace专利技术OneAgent

  这对企业而言意味着什么呢?原来需要70多个人通过30多种工具耗时50多分钟才能解决的问题,现在可能只需要6、7个人耗费5分钟通过人机对话的方式就解决了。

  曾经,运维和开发是两个团队,现在开始慢慢向着DevOps的方向融合,未来是不是又会出现AIOps呢?就好像目前Dynatrace系统所具备的自愈能力一样,可以将运维从凌晨起来解决问题的痛苦中解救出来,但未来可能又会让很多运维人失业,这就是人工智能的矛盾之处,也是AIOps时代可能会面临的主要矛盾。

  不过,这个问题的答案暂时只好交给时间来解答了。

  未来,哪一行业将最先从新一代应用性能监测方式中获益?

  当企业开始认可这种商业模式,应用性能监控的市场还是值得期待的。未来,高端制造业或许会首先享受到新一代应用性能监测方式所带来的好处。

  采访最后,琚伟表示Dynatrace四年前便开始布局人工智能技术。2017年,人工智能、微服务、容器等一众新技术均已实现落地,从概念走向落地是今年最让人欣喜的改变。即便这一领域随时有新的企业进入,但Dynatrace不会惧怕未来可能的每一次尝试和改变,因为Dynatrace对未来有着清晰的定位和规划。

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