丁海驁

“人工智能，從一開始年初的時(shí)候就有人提?，F(xiàn)在，幾乎到了你不提人工智能都沒法出門這種程度了。”在2017年年底的一天，Dynatrace大中華區(qū)總經(jīng)理琚偉在辦公室接受了記者的采訪。

事實(shí)上，隨著工業(yè)企業(yè)將更多與用戶體驗(yàn)、創(chuàng)新和運(yùn)維有關(guān)的優(yōu)化期望，寄托在數(shù)字化轉(zhuǎn)型，與之業(yè)務(wù)密切相關(guān)的各種數(shù)字化應(yīng)用就開始成為一種手段和方式，被廣泛應(yīng)用。然而，所有這些數(shù)字化應(yīng)用越來(lái)越多，如何能夠?qū)⑺羞@些應(yīng)用進(jìn)行統(tǒng)一管理和維護(hù)，又成了一個(gè)問題。

有一項(xiàng)統(tǒng)計(jì)顯示，對(duì)于用戶來(lái)講，單一交易就會(huì)使用到82眾不同類型的技術(shù)。這還僅僅是為了說明企業(yè)端一種應(yīng)用的復(fù)雜性。試想，與此相關(guān)的各種應(yīng)用交織在一起，再加上各種代碼、應(yīng)用環(huán)境的復(fù)雜性……這種來(lái)自企業(yè)自身應(yīng)用系統(tǒng)本身所暗藏的風(fēng)險(xiǎn)，也很可能會(huì)成為企業(yè)業(yè)務(wù)發(fā)展的阿喀琉斯之踵。

“實(shí)際上，這些應(yīng)用一旦建好，就已經(jīng)到了運(yùn)維的臨界點(diǎn)：業(yè)務(wù)的運(yùn)維到底該去怎么做？應(yīng)該投入多少人合適？”琚偉認(rèn)為，面對(duì)如此復(fù)雜、超長(zhǎng)鏈路的企業(yè)數(shù)字化應(yīng)用，AI最大的價(jià)值在于，能夠代替人去做整個(gè)系統(tǒng)的運(yùn)維：“用

機(jī)器學(xué)習(xí)的方式去打通、去理解業(yè)務(wù)邏輯，去打通交易鏈路，去提前發(fā)現(xiàn)各種各樣的問題。這不僅僅是讓軟件變得更聰明，讓業(yè)務(wù)邏輯變得更容易，而且這也是一個(gè)解決企業(yè)數(shù)字化應(yīng)用臨界點(diǎn)最佳的方式。”

琚偉常常強(qiáng)調(diào)Dynatrace實(shí)際上是一個(gè)以性能優(yōu)化為主的企業(yè)，實(shí)際上這一點(diǎn)可以從其產(chǎn)品的演進(jìn)過程看得出來(lái)。

“從技術(shù)層面來(lái)說，Dynatrace第一代產(chǎn)品是監(jiān)測(cè)的技術(shù)，收集到的信息是模擬的，而不是真實(shí)的用戶信息；第二代技術(shù)相當(dāng)于在企業(yè)內(nèi)部照一個(gè)廣角的照片，由于缺乏實(shí)時(shí)性，因此其只能找到問題所在的區(qū)域，而無(wú)法定位具體哪一行代碼出了問題。”2017年8月，Dynatrace在上海發(fā)布了Dynatrace Davis，當(dāng)時(shí)大中華區(qū)總經(jīng)理琚偉重點(diǎn)談到了Dynatrace以往對(duì)APM領(lǐng)域技術(shù)進(jìn)步的貢獻(xiàn)。

事實(shí)上，直到第三代探針技術(shù)，Dynatrace就已經(jīng)成為APM行業(yè)的領(lǐng)先技術(shù)者。該技術(shù)最大的價(jià)值在于可以通過數(shù)據(jù)的反溯，明確定位系統(tǒng)問題所在，甚至可以定義到具體的代碼行。

在經(jīng)歷了三個(gè)技術(shù)階段后，Dynatrace Davis是Dynatrace將AI技術(shù)整合進(jìn)了其現(xiàn)有APM技術(shù)和產(chǎn)品，從而形成的第四代帶有明顯AI和機(jī)器學(xué)習(xí)標(biāo)簽的APM平臺(tái)：在明確了問題確切的位置后，自動(dòng)分析原因和解決問題。

具體來(lái)看，在目前Dynatrace提供的解決方案中，首先依托于One Agent全棧式、端到端的智能監(jiān)控，可針對(duì)各類云平臺(tái)、各層級(jí)云環(huán)境、物聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下的多樣化智能設(shè)備，監(jiān)視所有項(xiàng)目，收集所有相關(guān)信息和數(shù)據(jù)。同時(shí)，再利用Dynatrace的PurePath和專利技術(shù)實(shí)現(xiàn)了對(duì)每筆交易的跟蹤，利用SmartScape實(shí)現(xiàn)問題自動(dòng)發(fā)現(xiàn)、自動(dòng)建模，結(jié)合AI自我學(xué)習(xí)和內(nèi)置專家系統(tǒng)，以可視化的方式實(shí)現(xiàn)性能問題的精準(zhǔn)定位，比自動(dòng)進(jìn)行原因分析，給出解決問題的可行方法。

從日常監(jiān)控、運(yùn)維，到發(fā)現(xiàn)問題、解決問題，AI使Dynatrace的服務(wù)范疇進(jìn)一步向前延伸，同時(shí)也真正形成了一個(gè)端到端的閉環(huán)應(yīng)用維護(hù)體系。

隨著帶有AI屬性的產(chǎn)品推出，琚偉明顯感覺到在2017年下半年市場(chǎng)的反饋和變化：“我們客戶的分布除了傳統(tǒng)的電信和金融之外，很大的一個(gè)特點(diǎn)是高端制造，而且他們的需求非常迫切?！?/p>

在琚偉看來(lái)，高端制造業(yè)的數(shù)字化程度遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過其他行業(yè)，至少超過了很多人的理解。因此在這類企業(yè)中，數(shù)字化應(yīng)用也更多、對(duì)用戶體驗(yàn)的考慮也更清晰。在這種情況下，人工智能技術(shù)在APM的落地，實(shí)際上給這類企業(yè)的數(shù)字化應(yīng)用維護(hù)帶來(lái)了更多利好消息：不僅能夠幫助其梳理現(xiàn)有數(shù)字化應(yīng)用之間的關(guān)系，自動(dòng)維護(hù)運(yùn)營(yíng)現(xiàn)有應(yīng)用，而且還能夠更大程度地建立起企業(yè)與用戶之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系。

當(dāng)然這也是Dynatrace的機(jī)會(huì)：“明年的重點(diǎn)的行業(yè)會(huì)是高端制造，繼續(xù)發(fā)力這些龍頭企業(yè)：他們更關(guān)心自己的用戶，也更在意自己的業(yè)務(wù)屬性。而且，公司里頭越大的領(lǐng)導(dǎo)越容易理解Dynatrace所能提供的價(jià)值?！辫フf。

事實(shí)上，從目前行業(yè)對(duì)于AI或者機(jī)器學(xué)習(xí)的應(yīng)用角度看，采用的算法和切入的業(yè)務(wù)都算是非常準(zhǔn)確，最核心的問題，是如何能夠在應(yīng)用過程當(dāng)中，不斷用更多有效的數(shù)據(jù)，校正和優(yōu)化AI系統(tǒng)給出的結(jié)果——畢竟，在很大程度上，AI的價(jià)值正是通過不斷的迭代才能最終獲得。

而這一過程，應(yīng)該也不會(huì)特別拖沓：隨著人工智能在更大范圍地進(jìn)行部署，勢(shì)必會(huì)有更多的有效數(shù)據(jù)被導(dǎo)入系統(tǒng)當(dāng)中，也許在未來(lái)某一天，我們要討論的問題就不是如何讓機(jī)器學(xué)習(xí)，而是如何讓機(jī)器休息，不要越過人機(jī)之間的社會(huì)界限。