根据IDC研究：2019年全球ICT市场规模已经达到5.1万亿美元，其中数字化转型已经成为了企业的核心战略。数字化转型推动第三平台技术进入到第二篇章（第三平台技术是指以云、大数据和移动社交为核心的技术）。

IDC中国企业级研究部助理副总裁周震刚

对企业来说，数字化转型意味着决策模式创新、运营模式创新、生产模式创新、产品服务创新和盈利模式创新。如果具体到数字化应用，IDC中国企业级研究部助理副总裁周震刚表示：“2019年最重要的数字化应用包括：使用微服务和容器的云平台上的敏捷应用架构；基于数据管理、认知、人工智能和机器学习的智能核心；基于云的应用程序接口策略，协调整个生态系统中的数据交换；完全支持面向客户和生态系统的业务模式的新客户体验技术。”

无论应用发展产生了哪些开发和部署的新趋势，都需要运维和监控模式去管理。20年前的PC时代，应用数量可能只有成千上万个，可以用手工和人力管理，而到了移动互联网时代，应用数量暴增至上百万、上千万之后，手工管理变得不现实了，更多新的运维工具开始出现，例如，利用人工智能技术来提前规划IT资源、提前分析故障、预测未来趋势等等。本文就从Dynatrace来看看新时代的运维监控工具到底有哪些变化。

AI 如何应用在运维领域？

Dynatrace全球销售总裁Stephen Pace

说起AI、云与运维的关系，Dynatrace全球销售总裁Stephen Pace 曾在采访中表示：“现在的应用交付主要通过云的方式来进行，特别是在这个数据爆炸的时代，面对错综复杂的数据关系，AI正在迅速成为唯一能够为企业提供所需支持的解决方案。Dynatrace 的整个产品线以AI为核心，为企业提供能判断因果关系的分析，在复杂的云环境下，梳理因果关系、找到根因，迅速定位问题发生的位置，带来决策AI的效果。”

AI在运维领域中有很多种不同情况的应用场景，Dynatrace 全球技术副总裁Chuck Miller为我们讲述了AI在各个阶段的应用：

Dynatrace 全球技术副总裁Chuck Miller

数据收集阶段：想要应用AI或者自动化，很重要的一点是要拥有高保真的数据，那么这些数据从何而来呢？OneAgent技术可以在应用环境中自动地发现需要观测、监控的数据，包括网络、系统、容器以及微服务中的数据，收集完之后还可以把相关内容呈现出来。
数据处理阶段：收集到这些数据之后，AI引擎就可以深度处理数据。Dynatrace系统中还包括机器学习Built-in（内置）、自动Baselining（基线），结合AI引擎就可以分析得出某些结论。
根因分析：当有异常问题发生的时候，AI引擎会自动去追踪用户的操作路径，也就是追踪服务访问和调用的路径，通过对各个不同层面监控对象的数据分析和关联，比如主机、进程、服务以及应用的数据关联，来自动分析出根因。

与传统AI引擎不同，Dynatrace的AI引擎是为了特定目的而构建的，可以做到实时因果关系输出。传统AI引擎实现的是关联关系（Correlation）方式的分析，其缺点是无法实时输出，需要花费时间去学习才能看到想要的数据，很多客户可能无法接受这一缺点。

数据在Dynatrace平台中的流转其实是个闭环，平台将数据提供给智能化（或自动化）工具，该工具根据数据做出反应操作之后，会把结果返回给平台，得到新数据之后，可能又会触发新的动作。以此循环往复，AI引擎的判断会越来越准确，运维的动作也会越来越精确。

云平台下的运维技术如何发展？

企业上云已经成为了一种趋势，甚至有些企业可能上的不止一朵云，根据Kentik公司的一项调查表明，如今40%的组织认为自己是多云用户，他们的组织拥有两个或多个云服务提供商提供的云服务。那么上云之后的企业会面临哪些挑战？又会如何影响运维呢？

上云之后，企业往往会遇到以下挑战：

环境复杂：公有云、私有云和混合云难以互通；
大规模：企业上云以后，应用和数据规模都会暴增；
应用动态变化：容器和微服务的技术都是动态变化的；
部署频率提升：采用 DevOps 提升了软件部署和交付的效率；

Dynatrace在服务用户的过程中，也同样发现了用户不愿意只投资单一云环境，而更倾向采用多云平台，这就要求应用监控方案可以实现跨云的自动化服务。Dynatrace 引入了自主云管理概念（Autonomous Cloud Management, ACM），以期解决IT复杂性难题。但ACM并不是一套做法就可以适用于所有用户，而是每个客户都有自己独特的部分。

实现自主云管理的第一步就是把监控自动化，将监控变成一个自主服务（self-serving）环境。其次，就是要和客户沟通流程，这也是花费时间最多的部分。最后，Dynatrace有很多合作伙伴，他们会为ACM的实现补充很多功能和技术。

其实，企业上云并不单纯是把计算放在云上，有一个部分很重要，就是如何帮助企业使整个应用开发过程做得更快更好，如何优化交互，如何通过云更快速地实现回应的链路(feedback loop)。

据了解，金融行业是对ACM接受程度非常高的行业之一，大多数实施ACM的客户来自银行和保险公司。Chuck Miller 举了美国KeyBank银行的案例：以前KeyBank开发人员从写完代码到生产（包括中间过程的测试和挑战），整个过程需要三周左右，而现在从整个代码的开发到生产的时间可以“天”为单位来计算。Dynatrace帮助他们解决了两个问题：将定位和解决问题的时间从几天缩短到几个小时。另外，正如用户希望每十分钟可以发布一个新版本那样，目前Dynatrace 对部分问题的解决已经能达到这一标准。

创作场景

AI 和云技术将会给运维带来哪些变化？