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数据驱动的主动式企业应用性能管理平台建设实践

分享时间: 2016年12月9日 - 12日

分会场: 设计匠艺/流程再造

案例讲师

许力

东软集团 产品经理

十余年平台产品研发经验;东软集团 平台产品事业本部 产品经理;高工;大连理工大学计算机应用专业工学博士;美国计算机学会(ACM)高级会员;中国计算机学会(CCF)高级会员;美国电子电气工程协会(IEEE)会员;发表国内外期刊论文十余篇;申请发明专利十余项,授权9项;编写专著1本;SCI 期刊 Springer EURASIP J WIREL COMM 审稿人;SCI期刊 Scientia Iranica Journal审稿人。

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案例简述

 

应用性能是企业制胜关键,任何一秒的性能下降都将给客户留下糟糕的用户体验,直接导致业务收入下降。 然而随着政府、企业部署应用数量迅速增加,以及新技术(如混合云、虚拟化、大数据等)、新需求(如、弹性伸缩、支持移动终端、信息主动推送等)促使应用系统复杂化、多样化,使得稳定性、性能保障更加困难。企业内应用数量以及应用架构复杂度的增加,监控指标及单位时间产生的监控数据量成倍增长,加之运维数据本身有价值信息密度较低,人工筛选分析工作量巨大,运维人员工作被动,难堪重负。要从根本扭转当前企业面临的应用性能管理被动,甚至有时近乎失控的局面,首先需要变被动解决风险告警为主动潜在问题及风险。基于逐渐成熟的大数据、人工智能技术实现数据驱动的智能化运维系统则是从根本上解决应用运维问题的途径。本案例介绍了东软从实践中总结、创新、研发数据驱动的主动式应用性能管理产品RealSight APM的工程实践。

 

案例目标

 

简化应用性能管理分析过程,通过将传统被动风险告警、处理方式变为智能分析,主动防御方式来预测规避风险,保障应用性能。

 

成功(或教训)要点

 

以数据驱动方式研发平台级产品离不开对目标客户痛点的深入分析和核心技术持续、深入研究。

 

案例ROI分析

 

持续投入4年产品研发,产品年复合增长率保持在120%左右。

 

案例启示

 

产品研发关键在把握目标客户需求,分析客户痛点,并通过简单、实用的方式去解决。很多大数据、机器学习类应用一味强调通用性,就很难抓住产品研发关键特性,或产品研发核心特性与客户期望差距太大,陷入算法和数据的泥潭中进退两难。

 

案例在团队中的意义

 

著名管理咨询公司麦肯锡在《Measuring the Net's growth dividend》分析报告中指出2013年至2025年,互联网将帮助中国提升GDP增长率0.3-1.0个百分点,经济发展的需要势必推动对新型系统架构需求的快速增长。如今几乎所有企业都面临如何利用新一代信息技术对外提升企业客户价值,对内优化生产流程的问题。应用系统无疑是解决这些问题方案的核心,而应用性能管理APM(Application Performance Management)所面临的挑战日趋严峻。然而,并非每个政府部门、企业都拥有经验丰富、响应迅速的应用性能管理、运维团队。除此之外,政府、企业内应用数量以及应用架构复杂度的增加,监控指标及单位时间产生的监控数据量成倍增长,加之运维数据本身有价值信息密度较低,人工筛选分析工作量巨大,运维人员难堪重负。如何通过更加智能的方式实现应用性能管理(Application Performance Management, APM),是当前应用性能管理面临解决的关键问题之一。