机器正在学习

Business Times - - Content - 撰文/丁海骜

“人工智能,从一开始年初的时候就有人提。现在,几乎到了你不提人工智能都没法出门这种程度了。”在 2017 年年底的一天,Dynatrace 大中华区总经理琚伟在办公室接受了记者的采访。

事实上,随着工业企业将更多与用户体验、创新和运维有关的优化期望,寄托在数字化转型,与之业务密切相关的各种数字化应用就开始成为一种手段和方式,被广泛应用。然而,所有这些数字化应用越来越多,如何能够将所有这些应用进行统一管理和维护,又成了一个问题。

有一项统计显示,对于用户来讲,单一交易就会使用到 82众不同类型的技术。这还仅仅是为了说明企业端一种应用的复杂性。试想,与此相关的各种应用交织在一起,再加上各种代码、应用环境的复杂性……这种来自企业自身应用系统本身所暗藏的风险,也很可能会成为企业业务发展的阿喀琉斯之踵。

“实际上,这些应用一旦建好,就已经到了运维的临界点:业务的运维到底该去怎么做?应该投入多少人合适?”琚伟认为,面对如此复杂、超长链路的企业数字化应用,AI最大的价值在于,能够代替人去做整个系统的运维:“用 机器学习的方式去打通、去理解业务逻辑,去打通交易链路,去提前发现各种各样的问题。这不仅仅是让软件变得更聪明,让业务逻辑变得更容易,而且这也是一个解决企业数字化应用临界点最佳的方式。”

琚伟常常强调 Dynatrace实际上是一个以性能优化为主的企业,实际上这一点可以从其产品的演进过程看得出来。

“从技术层面来说,Dynatrace第一代产品是监测的技术,收集到的信息是模拟的,而不是真实的用户信息;第二代技术相当于在企业内部照一个广角的照片,由于缺乏实时性,因此其只能找到问题所在的区域,而无法定位具体哪一行代码出了问题。”2017 年 8 月,Dynatrace 在上海发布了 Dynatrace Davis,当时大中华区总经理琚伟重点谈到了 Dynatrace 以往对APM领域技术进步的贡献。

事实上,直到第三代探针技术,Dynatrace就已经成为APM行业的领先技术者。该技术最大的价值在于可以通过数据的反溯,明确定位系统问题所在,甚至可以定义到具体的代码行。

在经历了三个技术阶段 后,Dynatrace

Davis 是 Dynatrace 将 AI技术整合进了其现有APM技术和产品,从而形成的第四代带有明显AI和机器学习标签的APM 平台:在明确了问题确切的位置后,自动分析原因和解决问题。

具体来看,在目前 Dynatrace提供的解决方案中,首先依托于 One Agent 全栈式、端到端的智能监控,可针对各类云平台、各层级云环境、物联网环境下的多样化智能设备,监视所有项目,收集所有相关信息和数据。同时,再利用 Dynatrace 的 Purepath 和专利技术实现了对每笔交易的跟踪,利用 Smartscape 实现问题自动发现、自动建模,结合AI自我学习和内置专家系统,以可视化的方式实现性能问题的精准定位,比自动进行原因分析,给出解决问题的可行方法。

从日常监控、运维,到发现问题、解决问题,AI 使 Dynatrace的服务范畴进一步向前延伸,同时也真正形成了一个端到端的闭环应用维护体系。

随着带有 AI属性的产品推出,琚伟明显感觉到在 2017年下半年市场的反馈和变化:“我们客户的分布除了传统的电信和金融之外,很大的一个特点是高端制造,而且他们的需求非常迫切。”

在琚伟看来,高端制造业的数字化程度远远超过其他行业,至少超过了很多人的理解。因此在这类企业中,数字化应用也更多、对用户体验的考虑也更清晰。在这种情况下,人工智能技术在 APM的落地,实际上给这类企业的数字化应用维护带来了更多利好消息:不仅能够帮助其梳理现有数字化应用之间的关系,自动维护运营现有应用,而且还能够更大程度地建立起企业与用户之间的关联关系。

当然这也是 Dynatrace 的机会:“明年的重点的行业会是高端制造,继续发力这些龙头企业:他们更关心自己的用户,也更在意自己的业务属性。而且,公司里头越大的领导越容易理解Dynatrace 所能提供的价值。”琚伟说。

事实上,从目前行业对于AI 或者机器学习的应用角度看,采用的算法和切入的业务都算是 非常准确,最核心的问题,是如何能够在应用过程当中,不断用更多有效的数据,校正和优化AI系统给出的结果——毕竟,在很大程度上,AI的价值正是通过不断的迭代才能最终获得。

而这一过程,应该也不会特别拖沓:随着人工智能在更大范围地进行部署,势必会有更多的有效数据被导入系统当中,也许在未来某一天,我们要讨论的问题就不是如何让机器学习,而是如何让机器休息,不要越过人机之间的社会界限。

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