鑒于用戶體驗(yàn)對(duì)于數(shù)字化成功的重要性，Gartner對(duì)企業(yè)監(jiān)測(cè)的業(yè)務(wù)應(yīng)用數(shù)量將會(huì)有所增加的預(yù)測(cè)也就不無(wú)道理。Gartner預(yù)測(cè)，企業(yè)會(huì)在未來(lái)6年內(nèi)將所監(jiān)測(cè)的業(yè)務(wù)應(yīng)用數(shù)量從2017年的5%提升至2023年的20%。然而，這個(gè)速度夠快嗎？而且，只監(jiān)測(cè)少量交易真能做出不一樣的判斷嗎？

在企業(yè)認(rèn)為它的每一次與消費(fèi)者互動(dòng)都十分重要的環(huán)境中，我們已多次看到越來(lái)越多的人不能忍受過(guò)長(zhǎng)等待時(shí)間和系統(tǒng)崩潰的情況，用戶體驗(yàn)不佳可能會(huì)永遠(yuǎn)毀掉客戶對(duì)企業(yè)的好印象。

很多大型企業(yè)已經(jīng)實(shí)施了數(shù)字轉(zhuǎn)型舉措，為企業(yè)開(kāi)辟新的收入來(lái)源，改善客戶服務(wù)并提高員工生產(chǎn)效率。這些舉措的實(shí)施間接取決于這批相同的客戶、員工和合作伙伴，對(duì)自己依賴的業(yè)務(wù)關(guān)鍵型應(yīng)用能否擁有積極的使用體驗(yàn)。APM在這里扮演著關(guān)鍵角色，但企業(yè)要怎樣確保他們能在一個(gè)可能已是負(fù)擔(dān)沉重的網(wǎng)絡(luò)中部署最有效率且高效能的APM解決方案呢？首選當(dāng)然是更加智能的APM解決方案—它基于人工智能、分析技術(shù)以及最重要的大數(shù)據(jù)能力。

長(zhǎng)期以來(lái)，一直有一種觀點(diǎn)認(rèn)為APM大數(shù)據(jù)方法是一個(gè)不可能完成的技術(shù)挑戰(zhàn)。因?yàn)橐坏┛紤]到數(shù)據(jù)量及數(shù)據(jù)的多樣性，就會(huì)給被測(cè)量的應(yīng)用帶來(lái)壓力，進(jìn)而出現(xiàn)許多問(wèn)題。鑒于這個(gè)原因，許多供應(yīng)商會(huì)把精力集中在算法上，但我們相信，更多的數(shù)據(jù)一定會(huì)比更多的算法更有意義。

通過(guò)專注于對(duì)算法進(jìn)行微調(diào)，一種APM方案正在試圖尋找其中某些拼圖塊。而另一方面，通過(guò)采用大數(shù)據(jù)優(yōu)先的方法則開(kāi)辟了一種“全數(shù)據(jù)”的可能性，包括原始數(shù)據(jù)和未經(jīng)過(guò)濾的數(shù)據(jù)均被考慮在內(nèi)。它不會(huì)被過(guò)濾或匯聚，因此不會(huì)出現(xiàn)盲點(diǎn)。這也意味著您可以不受固有采樣或選擇偏差的影響來(lái)觀察整個(gè)拼圖塊。而且，一旦大數(shù)據(jù)與人工智能結(jié)合，你就找到了一個(gè)神奇的公式，瞬間即可完成您的拼圖，解決所有難題。

幾年前，斯坦福大學(xué)數(shù)據(jù)挖掘?qū)I(yè)的學(xué)生參加了一場(chǎng)比賽，并戰(zhàn)勝了Netflix電影推薦算法。勝出的團(tuán)隊(duì)因訪問(wèn)了更多元數(shù)據(jù)而提出了更好的建議，他們比那些嚴(yán)重依賴算法的人表現(xiàn)得更好。如果從APM的角度來(lái)看這一問(wèn)題，你會(huì)發(fā)現(xiàn)大數(shù)據(jù)方法將產(chǎn)生更高質(zhì)量的人工智能建議，因?yàn)樗且载S富，深入且無(wú)偏見(jiàn)的數(shù)據(jù)源為基礎(chǔ)的。

通過(guò)構(gòu)建以大數(shù)據(jù)為核心的智能解決方案，APM技術(shù)正在以一種全新的方式發(fā)展。它幫助企業(yè)高管更好地理解應(yīng)用性能對(duì)每位用戶數(shù)字體驗(yàn)所帶來(lái)的業(yè)務(wù)影響，并提供對(duì)當(dāng)今數(shù)字業(yè)務(wù)至關(guān)重要的深度了解和更高質(zhì)量。N