再不知道这些你就out了丨应用程序监测的未来

当IT性能下降以及出现性能问题时，整个系统基础架构需要对IT人员更直观可见，以正确有效地解决问题。

而应用程序后端监测是获取整个企业应用程序堆栈可见性的关键。

现代企业的IT生态系统非常复杂且节奏越来越快。下面这张图很形象地展现了前端和后端的区别。网友：太真实了！

从应用程序层和底层基础结构到第三方API服务，Web服务器和数据库，无论它们是本地，公共或私有云或混合模型，只有通过有效的实时跟踪和报告性能，IT团队才可以确保应用程序以最高效率运行，并确保优秀的客户体验。

未来，改善应用程序后端监测技术毋庸置疑将是AIOps。我们从数据处理角度看看AIOps是如何在应用程序监测中如何起作用的。

数据的环境化处理

有效的应用程序监测和管理的基础是有质量的数据。但是，要先识别“不良数据”是什么。“不良数据”是不准确的，不完整的，不相关的或不一致的数据，对有效的应用程序监测，每个企业所需要的是可生成可行见解的高质量数据。一旦获得了良好的操作培训数据（准确，完整，相关和一致的数据），就必须将其进行环境化处理，以提供能推动的建议和自动操作的见解。那些充满非结构化垃圾的不干净“数据沼泽”对IT团队几乎没有帮助，很多时候，IT团队必须消耗大量资源才能将其转换为充满干净的、充满可用数据的“数据池”。无论在数据沼泽中投入多少分析，一些定义不明确的数据都将不可避免地产生有缺陷的结果，就可能会对企业的利润产生负面影响。存在的可用数据越多，企业需要使用的洞察力就越强；因为数据必须适当地关联到环境才能有用。换句话说，IT团队不仅需要数据提供的基本信息，还需要元数据来说明不同数据点之间的关系，以了解潜在现象的影响并查明这些现象的根本原因。AIOps将对从“环境混乱”中提供应用程序运行状况的全面视图至关重要。

基于数据驱动解决问题

驻留在操作系统中并提供代码级的性能跟踪，应用程序拓扑映射和跟踪的应用程序监测解决方案可以提供事件自动化和数据驱动的建议，从而使IT团队可以预防问题并避免潜在的后端中断的发生。此外，通过帮助IT团队根据优先级区分正常事件与需要关注和补救的事件，AIOps为IT团队提供了他们需要迅速而有效地采取行动的信息。这种“降噪”功能还可以将警报路由到适当的团队，从而降低效率并简化工作流程。听云作为国内APM头部玩家，拥有AIOps能力和国内领先的数据采集能力，可以做到自动嵌码，无需修改源代码，代码级精准监测，多年积累适配所有主流框架，灵活获取任何性能、体验、业务、行为信息，将业务数据和IT性能数据关联起来，做到数字时代的降本增效。听云的智能告警在传统告警模式上增加了智能告警算法，在配置好团队内性能关键管理指标后，可进行自动诊断，根据告警历史数据进行智能检测，从而提高告警准确性，达到缩短故障时间、减少误报漏报、快速响应的目的。

哪些企业最受益于应用程序监测？

尽管工作负载的复杂性和普遍性日益提高，但是应用程序监测是针对最需要代码级需要直观可见的企业，即那些已经开发了许多自定义应用程序和/或优先考虑代码功能及其对核心应用程序影响的企业。

随着工作流程变得越来越复杂、节奏越来越快，企业将不断感受到AIOps的优势。如听云运用具有AIOps能力的监测方案服务某电商公司，按照客户体验维护建立不同的业务线指标，提高产品研发效率40%以上。某银行在使用听云产品后 ，响应时间降低了52%，服务交付时间缩短了90%。

未来，听云将不断深化AIOps能力，为企业提供更好的应用性能监测服务，进一步提高企业运营效率。