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基調(diào)聽云:APM市場冰火兩重天,或許只是行業(yè)無處安放的焦慮

話說科技 ? 來源:話說科技 ? 作者:話說科技 ? 2022-01-05 14:14 ? 次閱讀

近兩年來,無論從國內(nèi)還是到國外,市場出現(xiàn)一種批判APM的論調(diào),甚至有“傳統(tǒng)APM已經(jīng)落后”的個別聲音出現(xiàn)。

可放眼望去,國外主流APM廠商如DATADOG、 Dynatrace、NewRelic等市值卻在不斷上升,甚至連Splunk這種大廠也在發(fā)力布局APM。國內(nèi)賽道玩家同樣深受資本市場的熱捧,融資額屢屢逆市創(chuàng)新高,可以當(dāng)之無愧稱為二級市場的弄潮兒。

如此現(xiàn)實與輿論的一冰一火的反差,到底是意味著這個行業(yè)將面臨的變革,還是僅僅只是業(yè)內(nèi)人無處安放的焦慮?

細究之下,持這種看衰論調(diào)的人大多用的是一個依據(jù)——傳統(tǒng)的APM將不再適應(yīng)云原生時代。

我們不妨順著這種思路來看一下,究竟是否如此?

新架構(gòu)時代的確來了

對大多數(shù)公司而言,此前很長一段時間云計算基本都停留在云資源層,而應(yīng)用仍舊是傳統(tǒng)的單體架構(gòu)。那些設(shè)計成能上天入地的功能被辛勤的研發(fā)轉(zhuǎn)化為成千上萬行的代碼,并犧牲睡眠時間和頭發(fā)數(shù)量來保證進度,著實另人震撼。直到某一天,客戶要求加個小功能模塊時,我們有幸能夠看到又一次堪比登月的工程重構(gòu)。

做為公司的PM曾經(jīng)是有理想有抱負的!“我曾經(jīng)跨過山和大海, 也穿過人山人?!笔墙?jīng)歷過歲月滄桑留下的自信。但是面對著不知道換了多少架構(gòu)和研發(fā)才完成的堆積成山的代碼堆,他們也不得不感慨:“誰能來救救我?”。

故事里通常都是這樣,該拯救世界的英雄出馬了,于是它真的來了。

微服務(wù)的出現(xiàn)可以說順應(yīng)了這個時代,它通過分布式的組件,即容器來封裝不同的功能并使用API通信,并能夠在與之前面向服務(wù)的架構(gòu)保持一致的前提下提供代碼更新的靈活性,這怎么聽著都像是來拯救蒼生的~

這一項項的提升效果,試問誰人不心動?

1、改善可擴展性

2、提高生產(chǎn)力

3、更快的定位問題

4、提升系統(tǒng)的可用性

5、最終提供最佳的用戶體驗

可是習(xí)慣理想主義的我們經(jīng)常會這樣,解決一些問題的同時又會制造另外一些問題出來,換成這個架構(gòu)我該咋管理?

面對困難,早已習(xí)慣性焦慮

微服務(wù)很好很強大,但是這背后也帶來了前所未有的復(fù)雜性。你所拆散成的微服務(wù)它們必須相互通信,而且還要保證將延遲降到最低,當(dāng)管理一個由微服務(wù)組成的應(yīng)用程序時,你實際上在管理的是一個相互關(guān)聯(lián)的組件網(wǎng)絡(luò),哪個地方稍有不慎就應(yīng)了那句話“前門拒虎,后門進狼”。

從人類歷史看來,我們不擅長解決未知問題,甚至對未知有種本能的恐懼。大到國與國之間的外交,小到每個人的生活工作,仿佛不焦慮就對不起這個時代,尤其是這兩年的疫情更是為焦慮制造了快速發(fā)展的空間。

于是乎我們需要找個借口以避免表現(xiàn)出自己解決問題的能力不足,既然云原生是大趨勢,那么凡是和它八字不合的東西統(tǒng)統(tǒng)可以說落后了,這樣事情就變得簡單了是吧???

以APM為例,反正APM發(fā)展了這些年也有一些累積起來的問題,應(yīng)該也不算冤枉它,何況還有一批新興的廠商也迫切的希望在這里做些文章呢!于是,幾大罪狀幾乎板上釘釘。

APM的罪狀:

1、 非全量采集帶來的追蹤數(shù)據(jù)遺漏,不具備基礎(chǔ)資源的監(jiān)控指標及系統(tǒng)日志的獲取能力

2、基于批處理的分析模式不滿足快速定位要求

3、 專有探針模式難滿足定制化采集需求,并且數(shù)據(jù)格式難統(tǒng)一

4、 定價模式限制了用戶業(yè)務(wù)增長所需的必要的擴容

5、 難以和其它監(jiān)控工具聯(lián)動提升可觀測性

確實不錯,至少是有理有據(jù)的說到點子上了。結(jié)果自然也是成功的把自己的難題推給了別人,于是焦慮只是神奇的轉(zhuǎn)移了并沒有被解決。

只有直面才能解決問題

既然罪狀有了,APM圈總得有個應(yīng)對辦法吧,否則豈不是欺我無人么。于是一波聰明人聚到一起,思想碰撞有了結(jié)果,就是它:可觀測性。

這個看似神秘的“可觀測性”其實并不復(fù)雜,它定義使用新的方法來提高對應(yīng)用程序的性能的洞察能力,目前主要提供三類的數(shù)據(jù):指標(Metrics)、追蹤(Traces)、日志(Logs)。

是不是很熟悉?沒錯,這不就是市面上多如牛毛的廠商一直在各自做的事情么?原來是眾人獨自闖江湖,現(xiàn)在需要變成有幫派了,不管是直覺還是幻覺都在告訴所有人,這對大家來說是件好事。

于是,APM就理所應(yīng)當(dāng)?shù)男枰逕掃M化了,“兵來將擋,水來土掩”也是屢試不爽的高招。

一、全量采集與數(shù)據(jù)整合

針對應(yīng)用本身的性能監(jiān)控,應(yīng)提供全量Trace數(shù)據(jù)的采集能力,并能夠支持標準化指標體系,提供對基礎(chǔ)資源監(jiān)控指標及日志的整合能力。

二、加強AI能力

通過機器學(xué)習(xí)/AI技術(shù)使用更高效的數(shù)據(jù)分析流程和算法模型來分析APM及其它數(shù)據(jù)的結(jié)果,以提供比人工監(jiān)控更快的發(fā)現(xiàn)和解決問題的能力。

三、支持定制探針或兼容開源探針

客戶能夠?qū)ΜF(xiàn)有探針進行定制,或是客戶自己遵循開源協(xié)議(如:OpenTracing)開發(fā)的探針,甚至現(xiàn)有的開源平臺探針,如:SkyWalking、Pinpoint等。

四、針對微服務(wù)的新的定價方式

不再局限于探針數(shù)量的定制模式,提供更加靈活且高性價比的方案,如:按采集數(shù)據(jù)量計費、按采集時長計費等。

五、與企業(yè)現(xiàn)有IT系統(tǒng)的有效對接

能夠?qū)右延斜O(jiān)控系統(tǒng)如:基礎(chǔ)資源監(jiān)控、日志監(jiān)控、網(wǎng)絡(luò)流量分析,實現(xiàn)統(tǒng)一的監(jiān)控平臺。與CMDB、ITSM、CMP系統(tǒng)對接的能力,提供從資源到應(yīng)用的全維度管理視角的數(shù)據(jù)。結(jié)合自動化工具,實現(xiàn)應(yīng)用級的自動化運維能力。

總結(jié)起來其實就一句話:超越監(jiān)控,向可觀測性邁進!

知而不行是未知,善始才能善終

莎翁說過“一千個人眼中有一千個哈姆雷特”,即便是在這個行業(yè)里沉浸多年的人也未必看得通透。放眼整個APM江湖:有的人換了賽道不再說自己是這行了,有的人拉了關(guān)系來證明自己骨子里的基因已經(jīng)變了,還有的人直接從之前的賣藝不賣身改成賣身不賣藝了??芍^是風(fēng)起云涌,暗藏玄機!

所以,豪言壯語的口號顯得不那么重要了,重要的是能不能做到?!拔从兄恍姓?,知而不行,只是未知”,陽明先生幾百年前就給出過答案。對于一個行業(yè)來說這是一個蛻變的過程,會有人抵觸改變,似乎改變總是伴隨著推倒重來,這的確不夠理性。

機遇和挑戰(zhàn)并存的才是理性的市場,歷史淘汰的始終都是不適應(yīng)改變的人。改變本身并不可怕,可怕的是你根本不知道該怎么改變?!扒д袝蝗缫徽薪^,樣樣通等于樣樣松”,這在江湖里至少一直算是個至理名言。

謹以此文獻給那些在自己行業(yè)里一直專注的人,因為他們始終相信“堅持初心,方得始終”。

基調(diào)聽云成立于2007年,14年來針對企業(yè)應(yīng)用技術(shù)發(fā)展和數(shù)字化轉(zhuǎn)型的需要,從應(yīng)用性能管理(APM)到業(yè)務(wù)運維(BPI)到智能運維(AIOPs),基調(diào)聽云一直為企業(yè)持續(xù)提供國內(nèi)一流的產(chǎn)品和服務(wù),并四次成為唯一進入全球權(quán)威研究機構(gòu)Gartner APM 魔力象限的國內(nèi)廠商?;{(diào)聽云的服務(wù)利用機器學(xué)習(xí)、知識圖譜等AI分析技術(shù),為各行業(yè)企業(yè)提供完整覆蓋用戶端、網(wǎng)絡(luò)、服務(wù)器端、業(yè)務(wù)等全棧實時的監(jiān)控與大數(shù)據(jù)智能分析平臺,實現(xiàn)生產(chǎn)環(huán)境下的實時代碼級應(yīng)用性能監(jiān)控、真實用戶體驗性能監(jiān)控和智能分析,幫助企業(yè)不斷提升運維管理效率,助力企業(yè)驅(qū)動數(shù)字業(yè)務(wù)創(chuàng)新?;{(diào)聽云客戶現(xiàn)已覆蓋政府、金融、運營商、互聯(lián)網(wǎng)、航空、能源電力、工業(yè)制造、教育等各大行業(yè),為數(shù)千家知名企業(yè)提供服務(wù),贏得廣泛信賴與認可。

審核編輯:符乾江

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