大數據apm

❶ 國內應用性能管理（APM）廠商哪家比較好主要考慮技術和服務層面

我在APM行業工作過，目前主流的APM廠商是博睿數據和聽雲，據我了解，兩家的發展重點完全不同：首先，聽雲更多投入是在市場開拓，包括建立分支機構和大力發展渠道代理，博睿數據在市場策略上略顯保守，更注重技術研發投入，據我所知他們的技術人員和技術專利是最多的，其次，在服務客戶方面，從兩家所展示的案例上來看，博睿數據更側重大型企業，聽雲大企業也有，但中小佔比較高，再次是產品線和能力，兩家都具有端到端的能力，但博睿數據在數據採集和移動應用監控領域具有獨家產品，大數據和人工智慧投入也很早，現在都有相應產品輸出，聽雲也形成了全套產品線，但這幾年在研發產出上並沒有太大的新動作。

我覺得IT運營是一個高風險的職業，尤其現在與數字化業務緊密結合，更是如履薄冰,APM對於IT運營來說是極好的工具，能讓問題防患於未然，能讓IT運營工作有理有據，不再背鍋，對於供應商的選擇當然要非常重視，除了對比產品的功能，有一個細節往往是大家忽略的，那就是APM探針對資源的佔用情況，這決定各APM服務商在基本功能相當的基礎上，判定誰更優質的重要因素，建議大家可以通過對比測試被監控應用在無探針和有探針下的性能損耗來判斷，一切用數據說話。

❷ 大數據+分析學 數字油田的兩把利劍

大數據+分析學 數字油田的兩把利劍
在石油和天然氣行業，數據都是以太位元組(TB)和拍位元組(PB)來表示的。這兩個詞語對於你來說或許有些陌生，下面我給你打個比方，一切就清晰明了了。
一個吉位元組(GB)相當於七分鍾的高清視頻;一個太位元組(TB)等於1024個吉位元組(GB);而一個拍位元組(PB)等於1024個太位元組(TB)，相當於13.3年同樣的高清視頻。
每天全球油氣行業都會產生數百個太位元組(TB)的數據，每年總計達一個拍位元組(PB)數據，也就是13.3年的高清視頻了。在這里舉個例子，在北美1200英里的管道里每天都會產生大約1TB數據。
把這些數據轉化為可用的信息的學科稱為分析學，它將成為油氣行業削減成本方面的新前沿學科。
2014年2月，美國通用電氣公司(GE)軟體研究院副總裁Bill Ruh在卡爾加里舉行的「通用電氣公司Mind + Machines」研討會上說：「任何事情都可以進行分析」。
分析基本上是在大量的數據中尋找有意義的模型，它運用數學、統計學、計算機編程和操作等方面的知識將問題性能進行量化分析。
在分析數據時發現的模型可以用來預測未來的資產設備表現，以確定設備性能可以提高的范圍，同時可以通過識別故障區域在故障發生前制定風險管理計劃。
Ruh說：其他工業部門已經使用分析學方法來提高生產力從而降低成本。通用電氣公司在電力行業中已經取得了成功，運用分析法來優化風力發電機的電力生產。通用電氣公司改變了風力發電機組安裝前使用計算機建模的傳統方法。
「我們想，如果將歷史數據進行優化會怎樣?這意味著要對風力發電機產生的數據進行解析並應用這些信息。這一結果增加了5%的電力輸出和20%的利潤，而風力發電機組並沒有發生任何物理變化。」
Ruh表示：作為快消品的手機產業壓縮了數字感測器技術的成本，網路連接的低成本完全可以使所有油田設備聯網，分析現成的數據流。通用電氣公司認為通過數據分析油氣行業可以提高設備的可靠性和利用率，從而提高運營效率。
Ruh 表示，「你可以從零停機、零差錯中賺取很多錢，畢竟油氣行業一旦發生維修狀況造成的損失將是巨大的。」
通用電氣公司油氣軟體服務部門總經理Ashley Haynes Gaspar說：「使用分析學方法最大的好處是優化處理了整個油氣項目，而油氣項目得到優化是最重要的，我們相信，利用分析學你能更有效率地從地球上采出更多的石油，在油氣行業中將增長6%-8%的潛在產出。」
最近，信息技術供應商已經嘗試對油氣行業進行數據分析並找到解決方案，但目前還沒有成功。目前的計算公式是在手機中常見的，基於應用系統進行模擬並將其分解成可管理的部分。
自通用電氣公司在加拿大工業推動數字油田的六個月以來，出現了一系列成功基於app的方法。其中一個例子是Apache公司正努力提高電潛泵性能的操作。
Apache公司在北美和世界各地有成千上萬的電潛泵。由於進行了實時監控，德克薩斯基地公司已經收集了大量的電潛泵性能數據、地下岩層特徵和地質信息。
Apache公司與通用電氣公司合作分析了這些數據，針對不同油井選擇不同的電潛泵，然後提高泵的運行時間並成功預測這些泵的使用壽命。
這一系列工作有助於Apache公司避免重大的生產損失，其中最大的好處是可以將此成功經驗快速復制至整個行業。
據該公司稱，全球電潛泵性能提高1%後，將額外提供超過50萬桶/天的原油。即使在油價如此低的今天，這也相當於每年會額外產生數十億美元的效益。
Apache公司的成功來自於對硬體和軟體的充分利用，一般被稱為資產性能管理(APM)。實時監控器將一連串數據傳輸到中央設備，在那裡他們被相應的大數據分析軟體處理，然後找出最優方案。
通用電氣公司油氣測控加拿大區總經理Orvil Smith 說：「通過我們與客戶所做的工作發現，大數據分析是有所作為的。在以往，當一個電潛泵失靈時，企業將花費很長時間才能使油井恢復生產。」
但如果你能在設備失靈前就預見到這個問題，就會知道什麼時候該把它停下來並更換上提前准備好的新部件，這樣就可以避免長時間停機帶來的損失。

❸ 什麼是APM應用性能管理有哪些服務商

Application Performance Management應用性能管理。是一個比較新的網路管理方向，主要指對企業的關鍵業務應用進行監測、優化，提高企業應用的可靠性和質量，保證用戶得到良好的服務，降低IT總擁有成本(TCO)。使用全業務鏈的敏捷APM管理，可使一個企業的關鍵業務應用的性能更強大，可以提高競爭力，並取得商業成功，因此，加強應用性能管理（APM）可以產生巨大商業利益。國內外的APM有RichAPM、Newrelic等。Newrelic是外國的產品，要用還是選擇RichAPM比較習慣。

❹ 大數據行業龍頭股

大數據行業龍頭股有博睿數據、京藍科技、永鼎股份、萬方發展、中科星圖、金信諾、三人行、華勝天成、吉大正元。
1、博睿數據
北京博睿宏遠數據科技股份有限公司主營業務是為企業級客戶提供應用性能監測服務、銷售應用性能監測軟體及提供其他相關服務。公司主要的產品分為應用性能監測產品（APM）、網路性能監測產品（NPM）、大數據分析產品、質量控制產品。
2、京藍科技
京藍科技股份有限公司主營業務包括智慧生態運營服務、清潔能源服務綜合在內的生態環保業務。主要產品有節水灌溉、基礎建設、市政園林、地產園林、土壤修復、清潔能源、產品銷售、運營維護、技術服務。
3、永鼎股份
江蘇永鼎股份有限公司是一家主營光纜、電纜及通信設備、房地產等行業的公司，公司研製、生產和銷售通信光纜、光器件、通信電纜、電力電纜、電力櫃等系列產品，提供配套工程服務的專業公司。
4、萬方發展
萬方城鎮投資發展股份有限公司主營業務方向為醫療信息化軟體開發以及糧食加工、貿易等相關業務。公司主要產品包括基於電子病歷的醫院信息平台、人口健康信息平台、移動互聯網醫療平台 。
5、中科星圖
中科星圖股份有限公司主營業務是面向國防、政府、企業、大眾等用戶提供數字地球產品和技術開發服務。主要產品是數字地球基礎平台產品、數字地球應用平台產品。
6、金信諾
深圳金信諾高新技術股份有限公司從事以信號聯接技術為基礎的全系列信號互聯產品的研發、生產和銷售，為全球多行業頂尖的企業客戶提供高性能、可設計定製的「端到端」的信號傳輸及連接的解決方案、產品和服務。
7、三人行
三人行傳媒集團股份有限公司的主營業務是數字營銷服務、場景活動服務和校園媒體營銷服務。公司的主要服務是數字營銷服務、場景活動服務、校園媒體營銷服務等。
8、華勝天成
北京華勝天成科技股份有限公司的主營業務是系統集成、軟體及自主產品業務及專業IT服務，公司主要產品包括系統產品及系統集成、軟體及軟體開發、專業服務。作為國內最早涉足雲計算服務的企業之一，公司積極布局全產業鏈路，在雲計算綜合服務領域具有顯著優勢。
9、吉大正元
長春吉大正元信息技術股份有限公司的主營業務以密碼技術為核心，開展信息安全產品的研發、生產和銷售及服務

❺ 大數據對應用性能管理至關重要

大數據對應用性能管理至關重要
關於大數據方法是否與應用性能管理（APM）有關，目前仍存在某些爭論。一些專家表示，即使沒有大數據方法，復雜的分析和采樣數據也足以應對監測和診斷。而事實上，APM不僅具備監測與警報功能，還可幫助用戶了解和提升應用性能。大數據方法提供的完整且正確的數據和分析功能可以幫助用戶不斷提升應用性能。

大數據的主要作用是在無需提出假設，只需設計采樣策略，並通過實驗來測試一組理論的情況下獲得直接信息。這種通過大數據方法來了解問題的全貌，並由此得到完整且正確分析數據的方式，消除了這一過程中的采樣或選擇偏差。任何一個時點采樣、過濾或匯聚的數據，得到的結果都僅代表真相的一小部分。
在現實中，一些性能問題經常干擾應用的運行，大數據方法則可幫助IT人員更有效地分解和克服長尾問題。大數據使性能分析不再模稜兩可。在缺乏精確數據的情況下，性能分析會引發猜測並產生誤導。所以，學會剔除不相干因素也同樣重要。在進行分析時，IT團隊經常會在沒有詳細取證的情況下試圖使用既有知識，比如「我們上次遇到的性能問題是關於日誌代碼的」並頻繁導致方向性錯誤。但有了大數據，我們就可以很快知道「這不是日誌代碼問題」，因為在沒有記錄日誌代碼的前提下我們捕獲了所有內容，不必在此浪費時間和精力。
間歇性性能問題通常是最難診斷的，因為IT人員難以發現問題根源，沒有故障回溯功能，缺少發現問題的機會，在這些長期存在的問題中，其環境也在發生變化。大數據方法則可幫助IT人員快速診斷問題。大數據方法無需預先了解故障情況，因為診斷數據已被全面記錄在案。同樣，無論問題何時發生以及環境如何變化，取證數據都隨時可用。
大數據方法在診斷雲、虛擬化或容器化環境中的問題時非常有效。在這些短暫的應用環境中，應用基礎設施不斷變化，導致觸發/采樣方法在組件生效和失效時丟失狀態變化。
了解用戶群體對於了解全球性能趨勢信息非常重要，但若不完全了解步驟，有時則會導致嚴重的性能問題。單個用戶操作可能會導致整個應用出現性能問題，大數據方法則可以確保所有取證數據均可用於還原「事故現場」。
取證探查是APM大數據的優勢之一，IT人員甚至可以發現一些以前未被發現的問題。通常，豐富的歷史交易細節或高解析度環境數據會揭示完全無法預見的行為及用戶如何使用或破壞應用的極端狀況。我們不僅能利用大數據進行監測和診斷，還能有條不紊地減少性能膨脹。深度性能數據的可用性使我們能夠專注於持續提升性能。
應用會隨著新功能的發布而不斷變化，並導致技術和性能問題不斷積累。隨著時間的推移，一個性能良好的應用也開始變慢。大數據則有助於了解哪些應用組件佔用了大量時間，並將主要精力用於優化性能。
企業永遠不會在完全隔離的情況下設計，構建或運行應用。而某些情況下，不同應用可能會共享系統、網路或基礎設施。在其他情況下，應用可能會共享通用函數庫，數據或API。共享組件或資源雖然有許多好處，但也會常常導致性能問題影響多個應用。
大數據方法能幫助應用支持團隊在整個應用環境中發現性能問題及其運行模式，而不僅僅是單個應用組件。一旦在單個應用中發現問題，大數據分析方法就會幫助查找具有相同問題或存在風險的其他應用。
當關鍵應用出現性能問題時，其原因可能是質保測試未通過或生產環境大不如前。IT人員會分析問題並提出建議。一方面，可以發現分流工作能否成功在很大程度上取決於取證數據的質量，缺乏證據會使團隊分裂。另一方面，完整且准確的取證數據消除了模稜兩可的情況，有利於凝聚團隊，更快地找到解決方案。

❻ 有什麼知名的開源apm(Application Performance Management)工具嗎

現在會有很多知名的開源的這類的系統體系的的，不過大多數都是參考了目前谷歌所做的大規模分布式系統，其實基本上實現的功能就是一種監控的一種功能，然後經過監控去獲取一些數據的目的。

Zipkin

這個項目主要針對的是java領域的一些性能分析的，其實如果做java相關的，其實更應該看看這個開源的項目。項目好像是由韓國團隊開源出來的，通過一些java的一些機制來做來進一步實現抓取性能數據的目的。Pinpoint等相關工具的作用收集調用鏈路上每個服務的性能數據，方便工程師能夠快速定位問題。