近日，國務(wù)院印發(fā)《促進(jìn)大數(shù)據(jù)發(fā)展行動(dòng)綱要》，從政策為大數(shù)據(jù)的發(fā)展和應(yīng)用保駕護(hù)航，而馬云對(duì)DT時(shí)代的描繪，也讓越來越多的企業(yè)開始關(guān)注和嘗試大數(shù)據(jù)。然而并非所有企業(yè)都像BAT那樣擁有海量的數(shù)據(jù)和強(qiáng)大的IT技術(shù)實(shí)力，那么對(duì)于正在向互聯(lián)網(wǎng)+邁進(jìn)的廣大中國企業(yè)來說，大數(shù)據(jù)是個(gè)好東西，但分析什么、又怎么用分析數(shù)據(jù)推動(dòng)企業(yè)發(fā)展無疑是個(gè)大問題。

美國調(diào)研機(jī)構(gòu)企業(yè)管理協(xié)會(huì)(Enterprise Management Associates ，以下簡稱為EMA)研究發(fā)現(xiàn)，企業(yè)利用大數(shù)據(jù)分析進(jìn)行基礎(chǔ)設(shè)施能力規(guī)劃(Infrastructure capacity planning)時(shí)，基于IT監(jiān)控的應(yīng)用性能數(shù)據(jù)將發(fā)揮至關(guān)重要的作用。

根據(jù)EMA的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，在過去一年里39%的企業(yè)大數(shù)據(jù)系統(tǒng)數(shù)據(jù)來源于網(wǎng)絡(luò)監(jiān)控和管理系統(tǒng)。為了搞清企業(yè)如此操作的價(jià)值，EMA以大數(shù)據(jù)對(duì)IT架構(gòu)和管理的影響為課題展開了廣泛的研究：什么樣的IT監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)是企業(yè)能夠進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析的，以及企業(yè)如何使用這些數(shù)據(jù)。

數(shù)據(jù)表明，相對(duì)于其他監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)，應(yīng)用性能數(shù)據(jù)與業(yè)務(wù)的關(guān)聯(lián)度更高，也更有深入分析的價(jià)值。今年，在企業(yè)導(dǎo)入大數(shù)據(jù)系統(tǒng)的IT監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)中，59%的數(shù)據(jù)來自應(yīng)用性能數(shù)據(jù)，41%來自系統(tǒng)日志，而僅有30%使用了原始網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)包。

為了進(jìn)一步了解其價(jià)值和使用頻率，EMA要求企業(yè)羅列出他們導(dǎo)入大數(shù)據(jù)系統(tǒng)的最重要三種IT數(shù)據(jù)類型，應(yīng)用性能數(shù)據(jù)再度以44%位列榜首。在調(diào)查中，EMA并未要求企業(yè)強(qiáng)調(diào)應(yīng)用性能數(shù)據(jù)的價(jià)值，但企業(yè)采集應(yīng)用性能管理(Application Performance Management ，以下簡稱為APM)數(shù)據(jù)的頻率依然遠(yuǎn)高于其他類型數(shù)據(jù)。在持續(xù)監(jiān)控過程中，只有三分之一的企業(yè)使用了網(wǎng)絡(luò)性能管理(Network Performance Management，簡稱為NPM)，這類產(chǎn)品多被用于故障排查。顯然，APM技術(shù)更適合進(jìn)行持續(xù)監(jiān)控，以發(fā)現(xiàn)應(yīng)用在線上環(huán)境的真實(shí)用戶體驗(yàn)。

當(dāng)然，要獲得更有價(jià)值的結(jié)論，還需要考量更多影響因素，例如APM產(chǎn)品提供商是否比其他管理工具廠商更愿意為Splunk、Hadoop、Cassandra或MongoDB等第三方大數(shù)據(jù)平臺(tái)提供metadata數(shù)據(jù)導(dǎo)出支持，而某些類型產(chǎn)品服務(wù)商在導(dǎo)出數(shù)據(jù)時(shí)卻會(huì)向客戶收取高昂的特別許可費(fèi)。我們還需要考慮數(shù)據(jù)導(dǎo)出的難易程度，因?yàn)椴⒎撬斜O(jiān)控產(chǎn)品都會(huì)提供開放的API接口和完善的文檔信息，而這都會(huì)對(duì)數(shù)據(jù)在大數(shù)據(jù)場景下的應(yīng)用產(chǎn)生影響。

用例同樣影響著數(shù)據(jù)的價(jià)值，調(diào)研對(duì)象在對(duì)比性能監(jiān)控和故障日志排查對(duì)于IT規(guī)劃和實(shí)施過程中大數(shù)據(jù)分析的重要性時(shí)，63%的企業(yè)認(rèn)可應(yīng)用性能數(shù)據(jù)的分析價(jià)值，而56%的企業(yè)則把此類數(shù)據(jù)作為定位企業(yè)架構(gòu)瓶頸的唯一數(shù)據(jù)來源，他們認(rèn)為應(yīng)用性能數(shù)據(jù)是診斷問題源頭的重要指標(biāo)。

此外，有51%的企業(yè)已經(jīng)把應(yīng)用性能數(shù)據(jù)用于IT規(guī)劃，并把此數(shù)據(jù)與系統(tǒng)調(diào)優(yōu)關(guān)聯(lián)起來。當(dāng)問及這些數(shù)據(jù)的具體用途時(shí)，57%的企業(yè)利用這些先進(jìn)的數(shù)據(jù)分析工具進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)容量規(guī)劃(capacity planning)，66%用于服務(wù)器容量規(guī)劃，70%用于存儲(chǔ)容量規(guī)劃。實(shí)際上，其他數(shù)據(jù)對(duì)于容量規(guī)劃的影響遠(yuǎn)遠(yuǎn)不如應(yīng)用性能數(shù)據(jù)，例如，流量記錄(34%)和數(shù)據(jù)包流(36%)對(duì)網(wǎng)絡(luò)容量規(guī)劃的價(jià)值，與應(yīng)用性能數(shù)據(jù)的價(jià)值相去甚遠(yuǎn)。

EMA的調(diào)查結(jié)果表明，應(yīng)用性能數(shù)據(jù)已經(jīng)被廣泛用于企業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施監(jiān)控的大數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域，其他數(shù)據(jù)來源雖然也有其相應(yīng)的價(jià)值，但APM平臺(tái)顯然已經(jīng)成為大部分組織采用IT高級(jí)分析時(shí)的核心工具。當(dāng)一個(gè)企業(yè)選擇了大數(shù)據(jù)，你應(yīng)該確保作為數(shù)據(jù)來源的監(jiān)控產(chǎn)品能夠提供開放的API接口和對(duì)NoSQL數(shù)據(jù)庫集成的主動(dòng)支持，以及是如何收費(fèi)的，這些問題是企業(yè)在部署大數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)時(shí)必須考慮清楚的。

以上是美國企業(yè)近一年應(yīng)用大數(shù)據(jù)分析過程中的實(shí)際狀況，而在中國，無論是大數(shù)據(jù)還是應(yīng)用性能管理都剛剛起步，因此選擇合適的應(yīng)用性能管理服務(wù)商，無疑會(huì)給企業(yè)嘗試大數(shù)據(jù)系統(tǒng)打下良好的基礎(chǔ)，同時(shí)也能幫企業(yè)邁過大數(shù)據(jù)來源這一重門檻。

云智慧是國內(nèi)領(lǐng)先的應(yīng)用性能管理服務(wù)商，專注于為企業(yè)級(jí)用戶提供面向業(yè)務(wù)的端到端應(yīng)用性能管理(End To End Application Performance Management)和大數(shù)據(jù)分析解決方案。利用遍布全球200多個(gè)城市的分布式監(jiān)控網(wǎng)絡(luò)和基于插件的云監(jiān)控端及流管理器，云智慧每天可采集超過100,000+億條數(shù)據(jù)。根據(jù)企業(yè)不同的業(yè)務(wù)需求采用Hadoop及Elasticsearch的大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)，并通過基于流處理技術(shù)的實(shí)時(shí)告警引擎和基于NOSQL技術(shù)的多維可視化報(bào)告引擎，實(shí)現(xiàn)0.6+億條/秒的數(shù)據(jù)處理量。

目前，云智慧的APM產(chǎn)品已經(jīng)為電子商務(wù)、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)、廣告?zhèn)髅健⒃诰€游戲、教育醫(yī)療等行業(yè)的幾十萬用戶提供了前瞻性的智慧性能管理服務(wù)，是新一代應(yīng)用性能管理(APM)的領(lǐng)導(dǎo)者。

作者：Shamus McGillicuddy，Enterprise Management Associates (EMA) 資深網(wǎng)絡(luò)管理分析師

原文出處：

http://apmdigest.com/the-many-advantages-of-application-performance-data