应用性能监测工具（APM）VS数据可观测平台

一、什么是数据可观测性？

数据可观测性是一种数据操作的方法和解决方案，可以实时监控、检测、预测、预防和解决基础架构、数据和应用程序层中的问题。

企业应用程序的可观察性越高，就越容易确定影响其问题的根本原因。随着问题的确定和修复，应用程序变得更加可靠和高效。

二、什么是APM？

APM就是应用性能监测，APM工具是一种万能的解决方案，用于监控企业基础架构中的应用层。APM通过输出日志和跟踪应用程序的运行状况，并向数据团队发出有关问题、瓶颈和停机问题的警报。APM有两个显著特点：

• APM工具首先采用了可观察性原则，使应用层的输出更加可观察。
• APM可以识别哪个 API 服务请求失败，并且可以突出显示计算资源被锁定的位置。

除了上述功能外，APM也有显著的缺点：

• APM 仅限于应用层，APM 工具不具备监控数据和基础设施层所需的功能。
• APM 工具无法验证数据管道的质量。由于 APM 通常仅限于跟踪采样，因此它们无法分析完整的数据集，难以避免数据倾斜并分析原因，因此数据团队难以通过APM识别和修复数据的根本问题。

三、企业为什么需要数据可观测平台？

对于企业而言，即便有APM 工具，也应该选择数据可观测平台。与仅监控应用层的 APM 工具不同，数据可观测平台将监控功能一直延伸到数据和基础设施层。数据可观测性改进了对数据管道的控制，创建了更好的SLA，并为数据团队提供了更好的业务决策洞察力。数据可观测性解决方案在以下方面比 APM 工具更具优势：

• 提供更好的数据层可观察性，使DataOps团队可以更好地控制数据管道。
• 提供改进的基础设施层可观察性，使ITOps团队可以更好地控制基础设施资源。

数据可观测平台对企业的作用：

• ITOps团队可以在APM无法提供的粒度级别上监控关键基础设施层指标，例如内存可用性、CPU存储消耗和集群节点状态，数据可观测平台可以比其他解决方案更快地排除和解决数据拥塞和中断问题。
• DataOps团队可以通过自动检查功能来检查数据传输的准确性、完整性和一致性来确保高质量的数据标准，从而建立更健康的数据管道。
• 数据工程师可以自动收集数千个管道事件，将它们关联起来以识别异常或峰值，并使用这些结果来预测、预防、排除故障和修复数据问题。
• 业务领导者可以与BI分析师合作，创建准确的容量估计以及更明智的SLA，以满足业务目标的需求。

总体而言，数据可观测性有助于企业的数据团队在数据问题发生之前进行预防、识别和修复，这对于无法承受数据中断或停机时间的企业而言非常关键。

四、APM工具 VS数据可观测平台

DataOps团队应选择满足其业务范围、规模、预算、可用性、可靠性和自动化需求的解决方案。本文选择了六个参数来对比常见的APM工具和数据可观测性解决方案，为企业选择APM还是数据可观测方案提供参考：

从上述对比看，使用数据可观测平台具有如下优点：

• 监控范围更广：数据可观测平台使企业的基础架构层、数据层和应用程序层更易于观察。可以帮助企业优化资源、维护有效的数据管道并做出更好的数据驱动型业务决策。还可以帮助企业观察应用程序使用的所有服务、API和SDK。
• 可扩展性高：通过数据可观测平台可以使用微服务为分布式企业应用程序提供服务，即便每天具有2000亿次展示的规模也可以做到。
• 高复杂性：数据可观测平台可以为在云原生和混合基础架构上运行的企业应用程序提供服务，帮助企业深入了解其基础架构、数据层和应用程序层。
• 可靠性高：数据可观测平台可以提高数据管道的质量和可靠性，允许分析完整的数据集，而不会出现任何数据偏差，从而识别和修复根本原因问题。
• 可用性高：与企业APM类似，像HK-Acceldata等高端数据可观测平台还可以为企业提供一流的客户支持服务，帮助企业的数据团队充分利用数据管道。
• 提供AI自动化：数据可观测平台支持AI自动化，可以过滤掉数TB的噪音，还可以在问题发生之前就预防问题，而不是在问题出现时才想如何解决问题。这样企业的团队就可以将更多的时间花在优化和扩展应用程序上。

五、选择数据可观测性平台比APM工具更好

如果企业运行使用了Spark、Kafka或Kubernetes的关键任务云原生或混合企业应用程序，则企业将无法承受任何数据中断或停机时间。此外，数据分析需要更健康的数据管道，如果让垃圾数据进入，企业只会得到垃圾分析。为了解决这两个问题，企业需要一个完整的数据可观测平台（例如HK-Acceldata）来分析完整的数据集、避免数据倾斜、深入挖掘必要的信息以识别根本原因问题并改善数据管道的健康状况。使用像HK-Acceldata这样的数据可观测平台，企业可以扩展数据功能：

• 更好地控制数据管道。
• 提高数据集的质量和健康度。
• 分析完整的数据，避免偏差。

同时，还将扩展企业的业务能力：

• 利用AI自动化构建模型，帮助消除噪音。
• 识别根本原因问题，获得实时洞察，并做出数据驱动的决策。
• 通过优化资源使用和避免手动编码/配置更改来降低成本。

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