透視IT復雜性邁向云端未來

Rafi Katanasho

2018年，數字化轉型正當其時。越來越多的消費者在衣食住行等各個方面都離不開軟件的使用，全球經濟的發展也更加依賴于科技創新。根據Gartner預測，至2020年，41 %的企業收入將會來自于數字化業務。同時，隨著終端設備的功能變得越來越先進，消費者也更加期待持續獲得新穎、優質的數字化體驗。如此一來，也就給企業帶來了巨大壓力，他們需要在保證完美用戶體驗的前提下，進行更頻繁地創新，從而快速推動數字化轉型。

在這個用戶對品牌的忠誠度日趨下滑的時代，人們都期待精益求精的用戶體驗。而一次又一次不佳的軟件應用經歷，將會使得消費者慢慢離企業遠去。這就給企業IT主管們拋出了難題：如何既能實現企業發展所需的靈活性，同時又能全方位地規避數字化轉型帶來的風險？

云計算興起，成就新IT環境

在企業試圖應對這些挑戰的過程中，他們將更多的基礎設施和服務進行云遷移，以獲得靈活性和穩定性。如果說1999年Salesforce的到來向世界打開了“軟件即服務”（SaaS）的大門，那么2006年AWS的出現則通過“基礎設施即服務”（IaaS）的概念讓人們看到了云更為巨大的潛力。近年來，企業正采用云原生架構（例如動態微服務和容器）重新構建應用，以便讓這些應用能夠在云環境中無縫運行、實現更大的靈活性。

如今，IT環境與幾年前相比已經發生了巨變。眾多的提供商推出了大量的云服務，這就為企業創造了機會：他們可以針對自己獨特的需求打造出類拔萃的IT生態系統，而不是采用由單一代理商提供的各種一刀切式的解決方案，這就使得Web級混合多重云環境成為新常態?？梢钥吹?，今天的IT環境涉及了大量的云平臺和服務：從AWS、OpenStack、Azure到Docker、Kubernetes和OpenShift，更不用說目前廣泛部署于大多數企業中的一系列SaaS應用。

IT復雜性提升，讓企業面臨難題

然而，新的云環境在為數字化轉型提供靈活性的同時，也帶來了大量的IT復雜性難題，使得企業IT團隊在有效管理用戶體驗和優化數字化性能等方面遇到了更大的挑戰。據全球領先的軟件智能企業Dynatrace最近的研究發現，在過去的五年里，單個Web或移動應用交易所觸及的技術組件平均數量從22個增加到35個。由于應用以動態微服務的方式在容器化的環境中運行，并且遍布Web級的混合多重云生態系統中，因此要想跟蹤所有應用的位置和運行情況是極其困難的。

如今，這些構成數字化服務的組件之間存在著以數十億計的復雜性，并相互依賴且關系錯綜復雜，這讓影響用戶體驗的因素更加變幻莫測。良好的用戶體驗是提升業務收入的重要轉化因素，因此，維護優異的性能表現以保持并提升用戶點擊量，對企業而言至關重要，這不僅關乎企業收入，更關乎品牌聲譽。在當今的數字化經濟時代，每一個消費者都需要被重視，一次負面體驗就會對企業的形象造成難以估量的影響。因此，企業有必要采集所有設備中用戶的每一次點擊數據，并進行深入分析，以確保每一個用戶都能享受到VIP待遇。只是，傳統的性能監測方式是針對靜態環境設計的，根本不具備達到這一水準的可視化能力。

告別傳統APM，走進云原生世界

為此，企業需要采用全新的方式來進行性能監測和用戶體驗管理，以便在云原生世界里立于不敗之地。第一步就是要將IT部門在近幾年里積累的多個監測解決方案加以合并。用獨立的儀表板監測各個云環境的成本可能會高得驚人，況且他們僅能提供用戶體驗的碎片化視圖。要想最大限度地降低總擁有成本（TCO），同時獲得涵蓋整個企業的用戶體驗和數字化性能的單一且完整視圖，就亟需具備端到端、全棧式的可視化能力。

其次，一定要避免簡單地將更多的“數據堆積到屏幕上”。IT團隊不希望耗費大量時間和精力對多個儀表板進行手工配置和監測，他們需要的是解決方案和即時的根本原因分析，以便優化用戶體驗并最大化企業收益轉化率。同時，他們還需要因果關系分析能力，以便立即識別性能問題的準確來源并給出解決建議，而非只是提出更多的問題。為此，人工智能和IT自動化管理逐漸成為性能管理的關鍵，IT團隊不僅能自動巡查動態IT生態系統，還能分析應用和基礎設施組件在實時變化過程中相互之間的依賴關系。

可以預見，隨著云計算應用的深入，未能采取有效性能管理的企業將逐漸被那些龐大的、碎片化的用戶體驗視圖監測數據所困。而積極采用以人工智能和自動化為核心的監測方式將成為企業的決勝關鍵，從而能真正實現持續創新，并不斷為用戶提供無縫數字化體驗。