2024发挥应用程序优化潜力白皮书

发挥应用程序优化潜力的关键 内容介绍 引言 第1章应用程序优化流程 数字化转型正在加速，IT体验对组织取得成功比以往任何时候都更重要。因此，应用程序变得更加强大、灵活且日益复杂。作为应对措施，组织必须大幅提升跨技术堆栈的应用程序性能和用户体验，以保持和提高其市场地位。 但是，应用程序优化并不是一门孤立的学科。相反，应用程序优化需要采用全面的应用程序管理方法，整合各种跨功能实践，以提供最佳用户体验、改进应用程序性能并提高业务价值。 第2章可观测性对优化应用程序的重要性 为了发挥应用程序优化的潜力，组织需要认识到关键挑战，了解其影响，并实施各种策略来推进其应用程序，以彻底改变其数字化环境。 第3章DEM在优化应用程序方面的关键作用 第4章AI如何优化应用程序？ 结束语 现代可观测性平台如何帮助优化应用程序 第1章 应用程序优化流程 随着组织面临日益增长的客户需求和云复杂性，他们需要优化应用程序来保持竞争力。从高层次上讲，优化应用程序涉及增强应用程序性能、响应能力和完整性，以推动更好的业务成果，并尽可能提供最佳的用户体验。 一直以来，组织仅依靠应用程序性能监控(APM)来改进关键性能指标(KPI)，IT团队使用应用程序跟踪和跨度来衡量响应和加载时间以及其他性能指标。 不过，最近越来越多的组织采用更全面的策略，以全面监控和改进应用程序的整体环境及其提供的用户体验。这种策略提倡采用综合方法来提高应用程序性能，包括具体实践和能力。 虽然优化应用程序涉及许多子流程，但有些关键实践对总体流程至关重要。这些实践包括： 相反，多种独特的AI模型（如预测式、因果式和生成式AI）相辅相成，确保应用程序优化工作卓有成效。然而，许多组织往往忽视了其中一种或多种形式的AI，从而牺牲了其多模态组合的潜力。因此，组织需要一种集成统一的AI方法。 数字体验监控(DEM) APM APM工具会收集和管理有关应用程序性能、连接和互动的数据，从而可查明潜在问题并简化应用程序集成。 DEM提供有关用户如何跨所有数字化渠道和接触点与应用程序和服务进行互动的数据和洞察。组织使用DEM来优化用户体验(UX)，以最大程度提高这些应用程序和服务的性能、响应能力和可用性。 然而，即使是最先进的APM功能，如果未连接到更大的可观测性框架，也会存在不足，因为更大的框架会提供系统运行状况和性能的整体情况。 通过优先考虑APM、可观测性、DEM和AI等学科，组织可以开始全面优化其应用程序，并通过灵活、可靠和高性能的服务提供卓越的用户体验。 DEM包括真实用户监控(RUM)、综合监控和会话回放等流程。理想情况下，DEM提供用户体验的端到端上下文，但孤立和不足的工具往往会在客户的数字化旅程中留下一些监控缺口。 可观测性 可观测性是指根据系统生成的数据（如日志、指标和跟踪）衡量系统当前状态的能力。可观测性包括APM和其他关键流程，从多个来源收集实时数据，分析这些数据，并根据数据中识别出的结果模式采取行动。 人工智能(AI) 由于云原生服务的分布式性质，AI已成为优化应用程序和在数字化市场保持竞争力不可或缺的资产。此外，AI功能并不局限于单一功能或用例。 然而，尽管可观测性有诸多优势，但也可能会带来挑战，包括工具链泛滥、海量数据和复杂性、可扩展性问题以及多云环境中的可观测性差距。 第2章 可观测性对优化应用程序的重要性 对于希望最大限度利用其应用程序和客户体验的组织而言，提供广泛的功能和强大的可观测性基础已势在必行。下面介绍可观测性的具体应用程序优化功能。 通过提供来自数据的关键洞察，可观测性可简化并理顺应用程序优化流程。团队可以依靠可观测性从大规模数据中获取精确答案，而不是被手动分析压得喘不过气来。 性能监控 漏洞检测和预防 问题根源分析 容量规划 可观测性平台方法也可以检测甚至预防应用程序漏洞。通过在数字化环境中进行持续监控，可观测性平台可以识别安全漏洞。 当应用程序中确实发生问题时，统一的可观测性平台方法可以处理大量数据，以确定问题的确切根源。 通过提供有关资源消耗、CPU使用情况和磁盘空间的洞察，可观测性可以帮助组织主动管理应用程序容量。 可观测性可以提供有关应用程序性能的关键指标，如延迟、响应时间、错误率、事件、停机时间等。 问题根源分析消除了修复过程中的臆测，能够快速解决问题，优化用户体验和正常运行时间。 有了这些洞察，团队可以更好地了解如何以最佳方式利用资源，扩大或缩小资源规模，并避免出现容量过载问题。 此外，统一的可观测性平台方法可以就如何改进这些指标提供端到端上下文和可操作方案。 通过提供上下文和对漏洞严重性进行排序，可观测性有助于安全团队高效解决系统漏洞并确定其优先级。 第3章 DEM在优化应用程序方面的关键作用 数字体验监控负责收集与用户在应用程序中的一系列互动相关的数据和洞察。与应用程序性能相关的DEM指标包括响应时间、延迟、错误率、正常运行时间和停机时间，以及通过应用程序影响用户数字化之旅的其他因素。 因此，在制定和执行优化应用程序的计划时，用户体验应成为首要考虑因素。应用程序用户体验的关键因素包括： •可用性，衡量应用程序可访问的频率以及用户与应用程序互动的频率。•性能，包括应用程序功能的总体状态，如响应时间和错误率。•易用性，是指应用程序的用户友好性，涉及与效率和功效相关的指标。 不过，除了这些指标之外，DEM还提供有关用户行为和模式的洞察，如点击率、购物车放弃率和会话持续时间等。因此，强大的DEM学科对于优化应用程序和改善用户体验至关重要。 优化用户体验可以提高客户满意度和忠诚度，这是优化应用程序的关键目标。尽管应用程序优化能为组织带来巨大优势，如提高运营效率和降低成本，但其真正的效用在于提升客户价值。 业务影响 DEM的关键组成部分 但DEM与用户体验及其优化的这些核心方面究竟有什么关系？首先，DEM有助于将应用程序性能和业务影响联系起来。通过深入研究用户的数字化旅程，团队可以更好地了解用户体验的特定方面如何带来特定的业务成果。 用户体验和应用程序优化的这些优势得益于DEM的以下关键组成部分： 例如，假设一家电子商务企业的购物车放弃率越来越高。DEM可以帮助团队确定导致这一问题的潜在因素，如加载时间慢或延迟高。此外，它还可以显示受特定问题影响的用户数量，并量化对收入或其他KPI的关联影响。 真实用户监控(RUM)，这是跟踪真实用户及其与应用程序或服务互动情况的实践。它可以深入了解环境中发生的实际数字交易。 实时用户数据 除了衡量业务影响外，DEM还提供实时用户数据，以帮助改善用户体验。此功能对于确保快速修复流程和增加正常运行时间尤为有用。当应用程序中出现问题时，快速反应对于保持最佳用户体验和最大程度减少负面业务影响至关重要。实时用户数据可提供最新的上下文和洞察，使团队能够在环境中出现问题时立即采取行动。 综合监控，这是使用应用程序模拟人工事务的过程，与RUM相反。这些模拟的目的是在潜在问题影响到真实用户之前对其进行评估和解决。 会话回放，这是一种直观记录用户使用应用程序过程的工具。它为团队提供类似视频的记录视图，显示用户在与应用程序互动过程中所看到和体验到的内容。 AI的三种模型 第4章 预测式AI，可预测并建议解决未来应用程序要求、性能和潜在问题的措施。它有助于主动维护和预防。 AI如何优化应用程序？ 现代云复杂性的需求已经远远超过手动应用程序管理和优化流程本身的功能。随着这种复杂性的加剧和客户期望的不断提高，AI已成为组织在当前数字化环境中保持竞争力的必备条件。 因果式AI，可处理大量数据集，以识别影响应用程序性能、响应能力和可用性的因果依赖关系。因果式AI不仅能对系统事件进行关联，还能有效找出问题根源，对安全风险进行排序，评估业务影响，甚至协助触发自动修复工作流程。 AI不仅仅是一个流行语，更是应用程序优化过程中的强大工具。具体而言，在可观测性方面，多模态或“超模态”的AI方法可以为优化应用程序性能和用户体验带来优势。这三种主要形式的AI结合起来，可提供强大的优化能力，远远超过其各部分的总和。 生成式AI，通过生成查询、代码建议、仪表板、笔记本和其他资源来优化应用程序，从而减少手动操作。它还提供有关数据集、系统性能、最佳实践和操作方法问题的答案，从而揭开系统复杂性的神秘面纱。 AI可通过主动预警来协助进行预防，在潜在的系统问题（如容量限制、漏洞和服务器即将崩溃）发生之前就通知团队。更进一步说，在某些情况下，AI可以通过执行自动修复流程、扩展或其他操作来解决系统问题或疑虑，从而提高应用程序的性能。 实时答案的作用 持续改进的实时答案 不过，AI提供实时答案的真正价值在于持续改进的理念。持续改进意味着不断采取行动来提高应用程序性能和改善用户体验，以应对不断变化的数字化环境变量以及用户与之互动的方式。AI驱动的可观测性会持续监测和分析这些不断变化的变量，从而提供相关和灵活应变的答案。通过实时提供这些答案，可以实现持续改进，动态提高业务灵活性和价值。 AI的主要优势之一是能够为应用程序和数字化环境的持续改进提供实时答案。这些答案可以解决APM、可观测性和DEM上下文中的问题，涉及业务影响、软件问题和用户体验等因素。例如，实时答案可以立即回答以下问题： 仅靠手动工作无法实现实时答案的及时性和准确性。因此，要想以高效、有效或有意义的方式优化应用程序，必须具备AI功能（无论是预测式、因果式还是生成式）。 •新的应用程序功能如何影响转化率？•在用户体验中造成瓶颈的问题代码是什么？•如何扩展资源以解决容量限制问题？•必须采取哪些措施来解决应用程序停机问题？•可以执行哪些工作流程来提高运营效率？ 这些问题的可操作方案对于优化应用程序性能和用户体验非常宝贵。更重要的是，这些答案的实时性使团队能够快速、高效地采取行动，最大程度减少应用程序问题对业务的负面影响，或在某些情况下完全避免这些问题的发生。 结束语 现代可观测性平台如何帮助优化应用程序 对于希望在复杂的云环境中提供卓越用户体验和应用程序性能的组织来说，全面的应用程序优化流程现在至关重要，但挑战依然存在。借助Dynatrace统一的可观测性和安全平台，组织可以正面应对这些挑战。 预测式、因果式和生成式AI是Dynatrace平台的核心，DavisAI致力于发现关键依赖关系、可视化应用程序拓扑和自动检测异常。此外，Davis AI提供的问题根源分析不是基于相关性，而是基于因果关系，从而消除了修复过程中的人工臆测。另外，该平台还提供全面的DEM解决方案，包括RUM、综合监控和会话回放等功能，以提高用户体验。 Dynatrace平台提供所有必要的组件，可为组织的整个应用程序优化流程及以后的工作提供支持。Dynatrace具备由AI和自动化提供支持的综合可观测性，可提供对整体应用程序环境的精确上下文感知分析，无论应用程序或服务位于何处，从而超越了传统的APM。此外，Dynatrace PurePath支持端到端可见性，自动捕获和分析应用程序堆栈每一层的事务，提供代码级可见性。 优化应用程序需要多个学科的投入。不过，将这些学科整合到统一的AI可观测性平台中，有助于团队确定性能如何影响业务关键绩效指标，并将用户体验与业务影响联系起来。 岝合多云的自动和智能可观测性 我们希望这本电子书能激励您在数字之旅中迈出下一步。Dynatrace致力于为企业提供成功实施企业云和数字化转型计划所需的数据和智能，不管有多复杂。 如果您想了解更多信息，请访问www.dynatrace.com/platform，获取资料、资源和15天免费试用。 了解更多 想知道如何简化云并最大程度地发挥数字团队的影响？让我们向您展示。欢迎注册，体验Dynatrace 15天免费试用版。