AppDynamics發布的APM引入了大數據分析和機器學習技術
領先的應用性能監控廠商AppDynamics發布了旗艦產品“應用智能平臺(Application Intelligence Platform)”的2014夏季版。
根據AppDynamics的介紹:AppDynamics的***發布版為平臺帶來了高級的數據可視化技術,以及可進行超大規模行為學習和數據流處理的大數據技術。AppDynamics 2014夏季版提升了為開發、運維和業務團隊所帶來的價值。它提供了:
直觀深入的數據可視化能力,一個自主學習的業務事務引擎,這個引擎能自動對業務中的關鍵事務進行分類,并提供了智能儀表板和高級的分析功能。
一個用于處理大量事件、度量和元數據的大數據平臺。這個平臺擁有全新的架構和大量可擴展的大數據基礎結構組件,比如Hadoop。
更深更廣的數據可視化和搜集能力。一些新應用為了進行端到端的業務事務監控,而使用了我們的自動代碼注入(Automatic Code Injection)和動態上下文傳播(Dynamic Context Propagation)技術。這組能力為這些應用提供了支持。
新特性包括:
先進的“流圖(Flow Maps)”,使用機器學習算法將復雜的拓撲進行直觀的可視化。
儀表板的自組織布局。使用自動分組的啟發式算法來動態地決定圖層和節點的權重,以幫助分離出最重要的節點和圖層。
用自主學習事務引擎分離關鍵的事務。
基于對節點和圖層屬性的配置,智能儀表板使用模版進行儀表板的自動生成。
可擴展的事件服務,確保能實時搜索多達10萬億的事件。
基于Hadoop的度量服務。
支持.Net Async。
試支持C++應用。
這是AppDynamics的***個支持Java 8特性的常規版本。支持的特性包括Lambda表達式和并行流(parallel streams)。
在過去的兩年里,AppDynamics被Gartner稱為“前瞻性”和“執行力”方面的企業***者。 其他處于***梯隊的APM廠商有:Riverbed Technology、Compuware和New Relic。
InfoQ和AppDynamics的產品銷售和策略經理Maneesh Joshi進行了交談。交談內容包括這次發布的版本、AppDynamics的成功公式和面臨的挑戰。
記者:Gartner已經連續兩年將AppDynamics排在了行業的首位。隨著競爭者的不斷增加,AppDynamics如何能保持領先地位?
Maneesh:AppDynamics極其專注于三件事:客戶滿意度、技術創新和零阻力進入市場的策略。
在整個企業軟件行業里,我們得到了***的NPS分數,84分。我們引以為榮。這甚至可以比肩那些誕生于50年代的受歡迎客戶品牌的NPS得分。在這個優異的客戶滿意得分后面,是大量辛勤的工作和為客戶帶來成功的虔誠承諾。
第二個差異在于產品的創新。數分鐘內,產品就能被安裝并開始展示其價值。我們的一些大規模部署,需要監控多達15000臺服務器。而這些部署在一個星期內就可以完成。客戶已經習慣了傳統廠商按月(甚至年)為時長的部署周期。
***,簡單的進入市場策略。我們的客戶不僅能快速上手運行應用智能平臺;而且他們在部署它時可以有多種選擇。他們可以先免費試用擁有全部特性的 AppDynamics Pro。在15天之后,他們能繼續并***免費地使用AppDynamics Lite。這給了我們的客戶一個嘗試的機會。通過這個機會,他們將會看到我們給他們帶來的巨大價值。平臺也提供了其他的部署選項,如:SaaS、私有云、 企業系統、混合云。
記者:產品監控是一個非常重要的服務,然而我們發現許多大客戶忽視了這個環節。公司在開始描述他們的產品應用時會遇到什么樣的障礙?你們又是怎么處理這些問題的?
Maneesh:你對市場的評估是正確的。那些嘗試使用傳統APM廠商的組織,會因為實現APM和監控他們復雜 應用的困難程度而感到沮喪。也許就是對傳統廠商的不信任,驅使他們在做出購買決定前先嘗試我們的試用版。我們已經見證,有若干家財富500強公司在看到安 裝和運行AppDynamics有多容易后,成為我們下一代應用智能監控概念的信徒。我們也見證了一家領先的網絡設備廠商在一周之內將我們的軟件部署到 15000個節點上進行監控。這些節點將數據匯報給一個單獨的控制器。這個控制器將這些數據展示在一個單獨的監控儀表板上。當你聽到像這樣一個客戶成功的 故事后,就會知道你正在改變這個產業。
記者:新版本是否存在一個重要的特性,能夠將其與別的廠商或之前的版本真正地區分開來?
Maneesh:我們一直都是那些大規模新式部署的***。我們監控的這些超大規模部署,讓我們發現了一堆以前從 來沒有遇到過的問題。我們的工程小組視之為一個機會。一個引入一些前沿的大數據科學進展以及擴展APM疆界的機會。在可視化和平臺層面,我們采用了許多高 級的自主學習算法。在可視化層面,我們帶來了直觀的、深入的數據可視化能力,包括一個能夠自動對關鍵業務進行分類的自主學習業務事務引擎,智能儀表板,和 高級的分析功能。我們的平臺架構使用了大量可擴展的大數據基礎結構組件,比如Hadoop, 能夠處理大量事件、度量和元數據。我們也擴展了我們的監控開發集合,除了支持Java、.NET、PHP和Node.js外,也支持C++。然而,我們知 道我們能為客戶做的還有很多。所以在不久的將來,期待能為大家帶來更加令人興奮的新聞。
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