Gartner預測骑晶，到2019年底痛垛，全球四分之一的企業(yè)將策略性地實施AIOps，支持兩個或更多的IT運營功能桶蛔。而到2022年匙头，40%的大型企業(yè)將結合大數(shù)據(jù)和機器學習功能，支持和部分替代監(jiān)測仔雷、服務臺和自動化流程和任務蹂析。
利用AIOps進行IT運營，此刻碟婆，正在到來电抚。
您所在的企業(yè)，目前正站在哪個位置上呢竖共？
畢竟蝙叛，AIOps解決方案的最終目標是讓工程師的生活更美好，這是所有IT人致力的目標肘迎，我們值得付出甥温。
業(yè)務性能場景引領AIOps快速發(fā)展
從下圖中可知，在DEM妓布、ITM姻蚓、NPMD、APM等幾個監(jiān)控領域都可以發(fā)展AIOps能力匣沼。
AIOps需要在大量數(shù)據(jù)場景下狰挡，結合機器學習、深度學習等AI技術才能發(fā)揮較大作用，而業(yè)務性能監(jiān)控的場景正滿足于此加叁。
這正是華青融天較早使用AI技術來研究業(yè)務性能監(jiān)控的市場需求之源倦沧。
華青融天的業(yè)務性能監(jiān)控產品有一定的創(chuàng)新性，它通過旁路鏡像的方式實時獲取到網絡流量數(shù)據(jù)包它匕，進行協(xié)議解析后展融，獲得大量的動態(tài)業(yè)務數(shù)據(jù)，尤其在金融豫柬、稅務告希、證券等場景中有很好的應用。
這個業(yè)務性能監(jiān)控對于Gartner定義的應用性能監(jiān)控（APM）是一個很大的擴展和創(chuàng)新烧给，它們實現(xiàn)的技術方式不同燕偶，傳統(tǒng)的APM更多采用撥測或agent方式采集數(shù)據(jù)，而華青融天業(yè)務性能監(jiān)控產品是通過旁路鏡像的方式采集數(shù)據(jù)础嫡。
雖然技術實現(xiàn)方式不同指么，但目標仍然都是保障應用系統(tǒng)的可用性和提升用戶體驗。
國外廠商使用比較多的是傳統(tǒng)APM的方式榴鼎，提供應用性能監(jiān)控伯诬、基礎設施監(jiān)控、數(shù)字化體驗管理巫财、混合云監(jiān)控等一體化方案姑廉。
而國內大型企業(yè)，特別是在生產環(huán)境中更青睞于華青融天這種基于網絡旁路流量數(shù)據(jù)采集和解碼的方式翁涤，實現(xiàn)對應用性能指標的實時監(jiān)控和告警，保證對應用系統(tǒng)本身非侵入萌踱、零影響葵礼。
華青融天這種業(yè)務性能監(jiān)控的技術實現(xiàn)方式，也得到了 Gartner APM 領域研究專家的業(yè)內認可并鸵。
未來——
“運維數(shù)據(jù)平臺+智能分析大腦+自動化工具”
企業(yè)數(shù)字化轉型對應用系統(tǒng)運維提出更高要求鸳粉，比如監(jiān)控粒度更細、告警定位更準园担，業(yè)務性能監(jiān)控產品正在與大數(shù)據(jù)届谈、機器學習、云計算等技術相結合弯汰，未來的產品定位應重點關注以下幾個方向：
01
智能化
智能化已經成為企業(yè)在動態(tài)和復雜的IT環(huán)境中應用系統(tǒng)監(jiān)控的必需品艰山，運維部門采集的數(shù)據(jù)種類和數(shù)量已經呈現(xiàn)了指數(shù)級的增長，繼續(xù)依賴人工分析已經無法滿足需要咏闪。
利用海量曙搬、實時、全棧的監(jiān)控數(shù)據(jù)，通過AI算法纵装，替代或部分替代傳統(tǒng)的人工分析征讲，給出問題定位和運維決策的建議，縮短MTTR (平均故障恢復時間)橡娄，并通過迭代提高分析和決策的準確性诗箍。
02
數(shù)據(jù)融合
業(yè)務性能監(jiān)控產品需要擴大攝取數(shù)據(jù)類型的范圍，包括網絡流量數(shù)據(jù)挽唉、日志數(shù)據(jù)滤祖、應用系統(tǒng)追蹤文件和基礎監(jiān)控指標等，通過對這些數(shù)據(jù)的實時分析和歷史分析橱夭，實現(xiàn)細粒度的實時監(jiān)控和全棧式視圖氨距。
網絡流量數(shù)據(jù)適用于端到端的性能監(jiān)控和跨業(yè)務節(jié)點的交易追蹤；
日志數(shù)據(jù)和應用系統(tǒng)追蹤文件有助于問題定位和根因推斷棘劣；
與基礎監(jiān)控指標關聯(lián)可以分析資源的可用性和性能瓶頸俏让。
數(shù)據(jù)融合和開放性不僅包含攝取數(shù)據(jù)的完整性和融合，也包含對各種采集數(shù)據(jù)茬暇、統(tǒng)計分析的指標數(shù)據(jù)首昔、告警數(shù)據(jù)、決策建議等對外提供服務糙俗。
03
平臺化
智能運維（AIOps）未來將是一個大數(shù)據(jù)和人工智能或機器學習技術相結合的軟件平臺勒奇，以增強和部分取代傳統(tǒng)的IT運維流程和任務，包括可用性和性能監(jiān)控巧骚、事件相關性與分析赊颠、IT服務管理和自動化。既提供平臺能力劈彪，用戶可以在此之上實現(xiàn)交互式分析竣蹦，也提供開箱即用的運維工具。
Gartner預計沧奴，在未來五年痘括，大范圍的AIOps平臺將成為交付AIOps功能的主要形式，而不是像目前這樣嵌入在APM滔吠、NPMD（網絡性能管理和診斷）或ITIM（IT基礎設施監(jiān)控）等監(jiān)控工具中的AIOps功能纲菌。
04
業(yè)務價值
業(yè)務性能監(jiān)控目前主要針對IT運維和應用系統(tǒng)支持，而一些更領先的企業(yè)已經開始使用這些數(shù)據(jù)分析的結果疮绷，向業(yè)務部門和領導者提供洞察力翰舌。
運維數(shù)據(jù)中既包含技術的指標，也包含業(yè)務的指標矗愧，如交易量灶芝、交易類型郑原、渠道分布、客戶來源夜涕、交易金額等犯犁，這些都是企業(yè)重要的數(shù)據(jù)資產，可以實現(xiàn)業(yè)務數(shù)據(jù)可視化女器、實時業(yè)務分析酸役、業(yè)務預測和用戶行為分析等。
企業(yè)的數(shù)據(jù)中心正在從IT視角轉變?yōu)闃I(yè)務視角驾胆，從成本中心轉變?yōu)槔麧欀行幕猎琛＜缺Ｕ蠘I(yè)務系統(tǒng)的“穩(wěn)定”“安全”“可靠”運行，又通過數(shù)據(jù)分析和服務幫助企業(yè)提升“客戶體驗”“運營效率”和“業(yè)務收益”丧诺。
綜上入桂，應用性能監(jiān)控產品的未來是——“運維數(shù)據(jù)平臺+智能分析大腦+自動化工具”，運維數(shù)據(jù)平臺是基礎驳阎，智能分析大腦是能力抗愁，自動化工具是手段。
