提升可观测能力所面临的五大挑战
引言
数字化转型要求应用、数字化服务及动态多重云平台完美协同，但微服务、容器等云原生技术带来的复杂性超出了传统管理能力。提升可观测能力成为应对挑战的关键，但企业面临五大核心问题。
挑战一：动态多重云环境的复杂性
- 问题：新技术（混合云、微服务、容器）加速涌现，数据量与速度激增，导致复杂性失控。IT团队难以通过手工方式掌握动态环境，引发风险并阻碍创新。
- 数据：44%的IT团队时间耗费在手工任务上（Dynatrace 2020报告）。
- 解决方案：依赖自动化持续绘制拓扑结构、自动发现新组件，并利用无代码工具提升效率。
挑战二：实时监测动态的微服务和容器
- 问题：Kubernetes和容器的动态特性（生存期短暂）导致难以追踪端到端状态、理解组件依赖及用户影响。
- 数据：70%的首席信息官表示无法实时监测容器化微服务（Dynatrace 2020报告）。
- 解决方案：实现全栈可视化（POD→用户）、容器外拓扑背景信息及自动发现工作负载。
挑战三：数据和警报的体量、生成速度及种类
- 问题：数据量呈指数增长，团队难以处理孤岛式数据、构建仪表板或定义异常阈值，导致“警报风暴”和资源浪费。
- 解决方案：采用基于因果关系的人工智能（AI）进行预判和自动修复，整合外部系统（如ServiceNow）数据，并自适应阈值基线化。
挑战四：各自为政的基础设施、开发、运维、应用及业务团队
- 问题：工具泛滥（如APM、日志、网络监控）加剧信息孤岛，团队协作受阻，影响创新和软件质量。
- 解决方案：建立统一数据模型，实现跨团队协作的背景信息共享，无缝衔接软件生命周期（开发→优化）。
挑战五：厘清哪些工作会对业务产生积极影响
- 问题：忽视前端用户体验（如移动端崩溃、第三方服务故障）会导致IT与业务目标脱节，优化优先级混乱。
- 解决方案：建立从后端到业务团队的反馈回路，整合全渠道（Web、移动、物联网）用户体验数据，分析技术对业务KPI（收入、转化率）的影响。
核心结论
- 自动化与智能化是关键：企业需通过自动化和AI从被动响应转向主动优化，减少手工任务（如Dynatrace案例中IT工单减少99%）。
- 跨团队协作与业务导向：统一数据平台和前端视角可消除指责，提升协作效率（如修复时间缩短75%）。
- 投资回报：智能化可观测能力能加速创新（创新增速提升20%）、优化用户体验（如购物车价值增幅20%）。
Dynatrace解决方案优势：
- 智能化可观测能力（代码级洞察）。
- 持续自动化（动态环境同步）。
- 精准AI分析（因果关系解答）。
