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云智慧（北京）科技有限公司 陸興海
3、他和她的相遇（大數據與應用性能管理） 
可以說，正是由于多年的擦身而過，在浪漫的2014年，大數據與應用性能管理真正相遇了。而這個相遇實際并非偶然：一方面源于應用性能管理數據的大數據特性，另一方面也因為大數據技術發展帶來的更高層次用戶需求。
根據云智慧（Cloudwise）對其應用性能管理中的數據進行梳理和分析，APM對數據實時處理要求非常高，當系統中的各項性能指標有異常時，需要立即（5S內）對用戶進行告警通知；目前其產品每天數據采集量為720億條，預計在2016年這個數據將達到10萬億條，而這些IT數據涵蓋了用戶端到服務器端的響應時間、JS錯誤、網絡可用率、服務吞吐率、慢查詢、系統進程及磁盤空間利用率等2000種不同類型的性能參數指標。而這些數據本身蘊含著大量的價值，就像是金礦一樣值得我們去開發。如何將系統數據背后的意義講述給企業的管理者、技術人員及運營人員，讓公司基于數據進行有效決策，利用可視化的數據給用戶創造更好的服務體驗——這就是應用性能管理需要解決的重要問題。
那么大數據技術能夠從哪些方面幫助應用性能管理呢？應用性能管理如何利用大數據理念幫助企業解決現實的業務與用戶體驗問題呢？這里先進行預告，而更多的內容將在“價值篇”進行詳細討論。
1、通過對IT性能指標數據的可視化分析，實現對應用性能的最優化管理：不斷提升應用系統的性能與可用性，從而持續提升用戶滿意度，確保業務營收；
2、采集與挖掘分布全國乃至全球的用戶體驗及性能數據，分析改進與優化終端用戶體驗：幫助企業不斷發現與改進真實終端用戶的體驗問題；
3、利用大數據預測及分布式壓測技術，加速系統開發及交付進程：在紛雜的市場需求及競爭壓力下縮短迭代時間，提升代碼開發效率與質量，實現快速構建與持續交付；
4、建立面向業務與ROI的分析模型，規避與減小整體投資風險：幫助企業規避與減小在現有 IT 基礎環境下引入云計算、虛擬化等新技術帶來的技術與財務風險；
5、數據深層次挖掘、細化到組件層級的性能分析：在復雜系統環境中追蹤應用各層次問題（甚至深入代碼層級性能瓶頸），幫助 IT、開發等部門提升工作效率，將重點聚焦在核心工作中；
【未完待續】（第二篇“價值篇”、第三篇“技術篇”）
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