近兩年來，無論從國(guó)內(nèi)還是到國(guó)外，市場(chǎng)出現(xiàn)一種批判APM的論調(diào)，甚至有“傳統(tǒng)APM已經(jīng)落后”的個(gè)別聲音出現(xiàn)。

可放眼望去，國(guó)外主流APM廠商如DATADOG、 Dynatrace、NewRelic等市值卻在不斷上升，甚至連Splunk這種大廠也在發(fā)力布局APM。國(guó)內(nèi)賽道玩家同樣深受資本市場(chǎng)的熱捧，融資額屢屢逆市創(chuàng)新高，可以當(dāng)之無愧稱為二級(jí)市場(chǎng)的弄潮兒。

如此現(xiàn)實(shí)與輿論的一冰一火的反差，到底是意味著這個(gè)行業(yè)將面臨的變革，還是僅僅只是業(yè)內(nèi)人無處安放的焦慮？

細(xì)究之下，持這種看衰論調(diào)的人大多用的是一個(gè)依據(jù)——傳統(tǒng)的APM將不再適應(yīng)云原生時(shí)代。

我們不妨順著這種思路來看一下，究竟是否如此？

新架構(gòu)時(shí)代的確來了

對(duì)大多數(shù)公司而言，此前很長(zhǎng)一段時(shí)間云計(jì)算基本都停留在云資源層，而應(yīng)用仍舊是傳統(tǒng)的單體架構(gòu)。那些設(shè)計(jì)成能上天入地的功能被辛勤的研發(fā)轉(zhuǎn)化為成千上萬行的代碼，并犧牲睡眠時(shí)間和頭發(fā)數(shù)量來保證進(jìn)度，著實(shí)另人震撼。直到某一天，客戶要求加個(gè)小功能模塊時(shí)，我們有幸能夠看到又一次堪比登月的工程重構(gòu)。

做為公司的PM曾經(jīng)是有理想有抱負(fù)的！“我曾經(jīng)跨過山和大海， 也穿過人山人?！笔墙?jīng)歷過歲月滄桑留下的自信。但是面對(duì)著不知道換了多少架構(gòu)和研發(fā)才完成的堆積成山的代碼堆，他們也不得不感慨：“誰能來救救我？”。

故事里通常都是這樣，該拯救世界的英雄出馬了，于是它真的來了。

微服務(wù)的出現(xiàn)可以說順應(yīng)了這個(gè)時(shí)代，它通過分布式的組件，即容器來封裝不同的功能并使用API通信，并能夠在與之前面向服務(wù)的架構(gòu)保持一致的前提下提供代碼更新的靈活性，這怎么聽著都像是來拯救蒼生的~

這一項(xiàng)項(xiàng)的提升效果，試問誰人不心動(dòng)？

1、改善可擴(kuò)展性

2、提高生產(chǎn)力

3、更快的定位問題

4、提升系統(tǒng)的可用性

5、最終提供最佳的用戶體驗(yàn)

可是習(xí)慣理想主義的我們經(jīng)常會(huì)這樣，解決一些問題的同時(shí)又會(huì)制造另外一些問題出來，換成這個(gè)架構(gòu)我該咋管理？

面對(duì)困難，早已習(xí)慣性焦慮

微服務(wù)很好很強(qiáng)大，但是這背后也帶來了前所未有的復(fù)雜性。你所拆散成的微服務(wù)它們必須相互通信，而且還要保證將延遲降到最低，當(dāng)管理一個(gè)由微服務(wù)組成的應(yīng)用程序時(shí)，你實(shí)際上在管理的是一個(gè)相互關(guān)聯(lián)的組件網(wǎng)絡(luò)，哪個(gè)地方稍有不慎就應(yīng)了那句話“前門拒虎，后門進(jìn)狼”。

從人類歷史看來，我們不擅長(zhǎng)解決未知問題，甚至對(duì)未知有種本能的恐懼。大到國(guó)與國(guó)之間的外交，小到每個(gè)人的生活工作，仿佛不焦慮就對(duì)不起這個(gè)時(shí)代，尤其是這兩年的疫情更是為焦慮制造了快速發(fā)展的空間。

于是乎我們需要找個(gè)借口以避免表現(xiàn)出自己解決問題的能力不足，既然云原生是大趨勢(shì)，那么凡是和它八字不合的東西統(tǒng)統(tǒng)可以說落后了，這樣事情就變得簡(jiǎn)單了是吧？？？

以APM為例，反正APM發(fā)展了這些年也有一些累積起來的問題，應(yīng)該也不算冤枉它，何況還有一批新興的廠商也迫切的希望在這里做些文章呢！于是，幾大罪狀幾乎板上釘釘。

APM的罪狀：

1、 非全量采集帶來的追蹤數(shù)據(jù)遺漏，不具備基礎(chǔ)資源的監(jiān)控指標(biāo)及系統(tǒng)日志的獲取能力

2、基于批處理的分析模式不滿足快速定位要求

3、 專有探針模式難滿足定制化采集需求，并且數(shù)據(jù)格式難統(tǒng)一

4、 定價(jià)模式限制了用戶業(yè)務(wù)增長(zhǎng)所需的必要的擴(kuò)容

5、 難以和其它監(jiān)控工具聯(lián)動(dòng)提升可觀測(cè)性

確實(shí)不錯(cuò)，至少是有理有據(jù)的說到點(diǎn)子上了。結(jié)果自然也是成功的把自己的難題推給了別人，于是焦慮只是神奇的轉(zhuǎn)移了并沒有被解決。

只有直面才能解決問題

既然罪狀有了，APM圈總得有個(gè)應(yīng)對(duì)辦法吧，否則豈不是欺我無人么。于是一波聰明人聚到一起，思想碰撞有了結(jié)果，就是它：可觀測(cè)性。

這個(gè)看似神秘的“可觀測(cè)性”其實(shí)并不復(fù)雜，它定義使用新的方法來提高對(duì)應(yīng)用程序的性能的洞察能力，目前主要提供三類的數(shù)據(jù)：指標(biāo)（Metrics）、追蹤（Traces）、日志（Logs）。

是不是很熟悉？沒錯(cuò)，這不就是市面上多如牛毛的廠商一直在各自做的事情么？原來是眾人獨(dú)自闖江湖，現(xiàn)在需要變成有幫派了，不管是直覺還是幻覺都在告訴所有人，這對(duì)大家來說是件好事。

于是，APM就理所應(yīng)當(dāng)?shù)男枰逕掃M(jìn)化了，“兵來將擋，水來土掩”也是屢試不爽的高招。

一、全量采集與數(shù)據(jù)整合

針對(duì)應(yīng)用本身的性能監(jiān)控，應(yīng)提供全量Trace數(shù)據(jù)的采集能力，并能夠支持標(biāo)準(zhǔn)化指標(biāo)體系，提供對(duì)基礎(chǔ)資源監(jiān)控指標(biāo)及日志的整合能力。

二、加強(qiáng)AI能力

通過機(jī)器學(xué)習(xí)/AI技術(shù)使用更高效的數(shù)據(jù)分析流程和算法模型來分析APM及其它數(shù)據(jù)的結(jié)果，以提供比人工監(jiān)控更快的發(fā)現(xiàn)和解決問題的能力。

三、支持定制探針或兼容開源探針

客戶能夠?qū)ΜF(xiàn)有探針進(jìn)行定制，或是客戶自己遵循開源協(xié)議（如：OpenTracing）開發(fā)的探針，甚至現(xiàn)有的開源平臺(tái)探針，如：SkyWalking、Pinpoint等。

四、針對(duì)微服務(wù)的新的定價(jià)方式

不再局限于探針數(shù)量的定制模式，提供更加靈活且高性價(jià)比的方案，如：按采集數(shù)據(jù)量計(jì)費(fèi)、按采集時(shí)長(zhǎng)計(jì)費(fèi)等。

五、與企業(yè)現(xiàn)有IT系統(tǒng)的有效對(duì)接

能夠?qū)右延斜O(jiān)控系統(tǒng)如：基礎(chǔ)資源監(jiān)控、日志監(jiān)控、網(wǎng)絡(luò)流量分析，實(shí)現(xiàn)統(tǒng)一的監(jiān)控平臺(tái)。與CMDB、ITSM、CMP系統(tǒng)對(duì)接的能力，提供從資源到應(yīng)用的全維度管理視角的數(shù)據(jù)。結(jié)合自動(dòng)化工具，實(shí)現(xiàn)應(yīng)用級(jí)的自動(dòng)化運(yùn)維能力。

總結(jié)起來其實(shí)就一句話：超越監(jiān)控，向可觀測(cè)性邁進(jìn)！

知而不行是未知，善始才能善終

莎翁說過“一千個(gè)人眼中有一千個(gè)哈姆雷特”，即便是在這個(gè)行業(yè)里沉浸多年的人也未必看得通透。放眼整個(gè)APM江湖：有的人換了賽道不再說自己是這行了，有的人拉了關(guān)系來證明自己骨子里的基因已經(jīng)變了，還有的人直接從之前的賣藝不賣身改成賣身不賣藝了?？芍^是風(fēng)起云涌，暗藏玄機(jī)！

所以，豪言壯語的口號(hào)顯得不那么重要了，重要的是能不能做到?！拔从兄恍姓?，知而不行，只是未知”，陽明先生幾百年前就給出過答案。對(duì)于一個(gè)行業(yè)來說這是一個(gè)蛻變的過程，會(huì)有人抵觸改變，似乎改變總是伴隨著推倒重來，這的確不夠理性。

機(jī)遇和挑戰(zhàn)并存的才是理性的市場(chǎng)，歷史淘汰的始終都是不適應(yīng)改變的人。改變本身并不可怕，可怕的是你根本不知道該怎么改變?！扒д袝?huì)不如一招絕，樣樣通等于樣樣松”，這在江湖里至少一直算是個(gè)至理名言。

謹(jǐn)以此文獻(xiàn)給那些在自己行業(yè)里一直專注的人，因?yàn)樗麄兪冀K相信“堅(jiān)持初心，方得始終”。

基調(diào)聽云成立于2007年，14年來針對(duì)企業(yè)應(yīng)用技術(shù)發(fā)展和數(shù)字化轉(zhuǎn)型的需要，從應(yīng)用性能管理（APM）到業(yè)務(wù)運(yùn)維（BPI）到智能運(yùn)維（AIOPs），基調(diào)聽云一直為企業(yè)持續(xù)提供國(guó)內(nèi)一流的產(chǎn)品和服務(wù)，并四次成為唯一進(jìn)入全球權(quán)威研究機(jī)構(gòu)Gartner APM 魔力象限的國(guó)內(nèi)廠商?；{(diào)聽云的服務(wù)利用機(jī)器學(xué)習(xí)、知識(shí)圖譜等AI分析技術(shù)，為各行業(yè)企業(yè)提供完整覆蓋用戶端、網(wǎng)絡(luò)、服務(wù)器端、業(yè)務(wù)等全棧實(shí)時(shí)的監(jiān)控與大數(shù)據(jù)智能分析平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)環(huán)境下的實(shí)時(shí)代碼級(jí)應(yīng)用性能監(jiān)控、真實(shí)用戶體驗(yàn)性能監(jiān)控和智能分析，幫助企業(yè)不斷提升運(yùn)維管理效率，助力企業(yè)驅(qū)動(dòng)數(shù)字業(yè)務(wù)創(chuàng)新?；{(diào)聽云客戶現(xiàn)已覆蓋政府、金融、運(yùn)營(yíng)商、互聯(lián)網(wǎng)、航空、能源電力、工業(yè)制造、教育等各大行業(yè)，為數(shù)千家知名企業(yè)提供服務(wù)，贏得廣泛信賴與認(rèn)可。

審核編輯：符乾江