Dynatrace：用AI助力實(shí)現(xiàn)自主企業(yè)云的自動(dòng)駕駛

原創(chuàng)
作者：趙立京 2019-05-21 11:14:17

云計(jì)算 軟件智能的平臺(tái)，已經(jīng)遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于傳統(tǒng)的應(yīng)用性能監(jiān)控，勢(shì)必會(huì)幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)高效的云監(jiān)控，實(shí)現(xiàn)自主企業(yè)云的自動(dòng)駕駛，幫助他們?cè)趶?fù)雜云環(huán)境下更專注于核心業(yè)務(wù)。

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【51CTO.com原創(chuàng)稿件】中國(guó)企業(yè)用戶向云遷移的步伐越來(lái)越快，新興企業(yè)云對(duì)整個(gè)應(yīng)用程序和基礎(chǔ)設(shè)施領(lǐng)域帶來(lái)了重大沖擊。讓企業(yè)能更高效率、低投入地管理好應(yīng)用系統(tǒng)，從而專注于業(yè)務(wù)本身，就顯得尤為重要。連續(xù)9年被Gartner 評(píng)為應(yīng)用程序性能監(jiān)控（APM）魔力象限的Dynatrace，當(dāng)然也預(yù)測(cè)到了這一點(diǎn)。

自2018年開始，Dynatrace開始重新定義自我，由APM廠商，向“軟件智能”公司轉(zhuǎn)型，推出了軟件智能這一面向企業(yè)云環(huán)境的人工智能全棧式監(jiān)控運(yùn)維平臺(tái)，致力于幫助客戶獲得更好的軟件體驗(yàn)并進(jìn)行智能分析，在運(yùn)維和DevOps層面進(jìn)行更深度的研究。據(jù)了解，面向企業(yè)云環(huán)境的人工智能全棧式監(jiān)控運(yùn)維平臺(tái)通過(guò)跨越式的發(fā)展策略，徹底重建平臺(tái)，以適應(yīng)整個(gè)網(wǎng)絡(luò)動(dòng)態(tài)云監(jiān)控的新要求，給客戶帶來(lái)了四個(gè)方面的價(jià)值：一是AI技術(shù)的深度應(yīng)用，給用戶帶來(lái)可解決性能問(wèn)題的答案，而不只是性能數(shù)據(jù)。二是以單一代理方式的涵蓋全棧式應(yīng)用，并提供實(shí)時(shí)依賴關(guān)系模型；三是面向整個(gè)生態(tài)系統(tǒng)的應(yīng)用編程接口，可推動(dòng)和激發(fā)企業(yè)自動(dòng)化IT管理；四是通過(guò)真實(shí)用戶體驗(yàn)與回放技術(shù)，讓用戶可以洞察并掌控全程。憑借獨(dú)特的人工智能驅(qū)動(dòng)方法和自動(dòng)化技術(shù)，客戶可以直接獲取答案和原因分析，而不只是看到數(shù)據(jù)報(bào)告、瀏覽日志，進(jìn)而猜測(cè)問(wèn)題背后的原因。

在近日召開的Dynatrace 2019年中國(guó)業(yè)務(wù)發(fā)展策略媒體溝通會(huì)上，Dynatrace大中華區(qū)總經(jīng)理琚偉表示，今年，Dynatrace的戰(zhàn)略沒(méi)有變化，依然是專注于云。

根據(jù)企業(yè)云應(yīng)用的需求，為用戶提供量身定制的解決方案，一直是Dynatrace所致力的方向。Dynatrace云基礎(chǔ)架構(gòu)監(jiān)控解決方案具備了深入云基礎(chǔ)架構(gòu)層的全方位可視化能力，涵蓋公共云、私有云及混合云環(huán)境。目前，Dynatrace與全球大多數(shù)主流云技術(shù)廠商建立了合作伙伴關(guān)系，這意味著無(wú)論企業(yè)用戶使用的是 AWS、Microsoft Azure、Google 云平臺(tái)，還是 Pivotal、Redhat OpenShift、Kubernetes，依托 OneAgent 插裝技術(shù)、同時(shí)接入強(qiáng)大的 API 功能， Dynatrace 都能為企業(yè)提供涵蓋各種環(huán)境的單一分析源，進(jìn)而幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化的云基礎(chǔ)架構(gòu)監(jiān)控。

Dynatrace大中華區(qū)總經(jīng)理 琚偉（Wayne Ju）

溝通會(huì)上，琚偉舉例了兩個(gè)行業(yè)案例。

一是某家航空公司，之前由于宕機(jī)事故導(dǎo)致了當(dāng)天下午所有的航班無(wú)法預(yù)定，乘客無(wú)法登記，半天的客票損失達(dá)到1.5億美金。并且，從所有的運(yùn)維、開發(fā)、監(jiān)控工具中無(wú)法找到宕機(jī)的原因。這說(shuō)明原有的監(jiān)控的手段已經(jīng)不適應(yīng)現(xiàn)在的業(yè)務(wù)形態(tài)，云化的業(yè)務(wù)形態(tài)后必須要找到合適的工具與業(yè)務(wù)發(fā)展相匹配。在使用了Dynatrace之后，運(yùn)維人員數(shù)量和工作時(shí)間都大大降低，節(jié)省了大量的財(cái)力，當(dāng)然也沒(méi)有再出現(xiàn)1.5億美金損失的事件。

二是某全球連鎖咖啡店，每周的客戶訪問(wèn)高達(dá)一億次。在使用Dynatrace之后，在運(yùn)維過(guò)程中通過(guò)AI技術(shù)，實(shí)現(xiàn)了主動(dòng)預(yù)測(cè)一些峰值，預(yù)判準(zhǔn)確率達(dá)到99.2%。

Dynatrace連續(xù)9年被Gartner評(píng)入APM魔力象限，Dynatrace在“執(zhí)行力”和“前瞻性”兩個(gè)維度均獨(dú)占鰲頭。

Gartner給應(yīng)用程序性能監(jiān)控套件所下的定義是：“便于應(yīng)用程序監(jiān)控滿足三個(gè)主要功能方面的一個(gè)或多個(gè)軟件組件?！边@三大功能分別是數(shù)字體驗(yàn)監(jiān)控（DEM）、應(yīng)用程序發(fā)現(xiàn)、跟蹤及診斷（ADTD）以及面向IT運(yùn)營(yíng)的人工智能（AIOps）。其中，AIOps（Artificial Intelligence for IT Operations ），即智能運(yùn)維，是將人工智能的能力與運(yùn)維相結(jié)合，通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)的方法來(lái)提升運(yùn)維效率。在傳統(tǒng)的自動(dòng)化運(yùn)維體系中，重復(fù)性運(yùn)維工作的人力成本和效率問(wèn)題得到了有效解決。但在復(fù)雜場(chǎng)景下的故障處理、變更管理、容量管理、服務(wù)資源過(guò)程中，仍需要人來(lái)掌控決策的過(guò)程，這阻礙了運(yùn)維效率的進(jìn)一步提升。而AI方法的引入，使得機(jī)器能夠做出決策，從而讓真正意義上的實(shí)現(xiàn)完全自動(dòng)化成為了可能。琚偉表示，未來(lái)，環(huán)境的生態(tài)完全變了，“傳統(tǒng)的事是傳統(tǒng)的，新的就是新的?！蔽磥?lái)的運(yùn)維一定是屬于自動(dòng)化！

記者視點(diǎn)

在企業(yè)全面上云的大環(huán)境下，要在云環(huán)境或者是現(xiàn)在的業(yè)務(wù)生態(tài)里實(shí)現(xiàn)自主企業(yè)云的自動(dòng)駕駛，僅靠原來(lái)的信息、數(shù)據(jù)、算法是不夠的。軟件智能的平臺(tái)，已經(jīng)遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于傳統(tǒng)的應(yīng)用性能監(jiān)控，勢(shì)必會(huì)幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)高效的云監(jiān)控，實(shí)現(xiàn)自主企業(yè)云的自動(dòng)駕駛，幫助他們?cè)趶?fù)雜云環(huán)境下更專注于核心業(yè)務(wù)。

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