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【云先鋒】云智慧殷晉:打造基于大數據的智慧APM

來源:程序員人生   發布時間:2014-10-11 08:00:01 閱讀次數:3599次

Gartner關于新一 代應用性能管理的五個特征: 1.終端用戶體驗監控;2.應用拓撲映射;3.業務事務分析;4.深度應用診斷;5.數據分析;前四點,主流的APM提供商都基于各自的技術特點及對應的用戶需求提出了自身的方案,但是在數據分析方面,支撐的粒度以及程度參差不齊;在實現前四點的基礎上,云智慧提出基于大數據的智慧APM全套解決方案。

APM概念真正意義的提出是在2008年,基于SaaS的APM市場更是一片空白。北京云智慧科技公司CEO殷 晉表示傳統IT運維人員的巡檢類工作枯燥無趣卻又必不可少,傳統的IT運維管理模式亟待創新。所以他期望通過基于SaaS的APM將IT運維人員解放出來,基于此,殷晉參與創立了云智慧,在其帶領下,2010年監控寶產品正式上線,并迅速獲得了用戶的廣泛認可,在客戶的口碑傳播之下,監控寶在2011年 就達到國內監控服務市場占有率第一,2014年國內APM市場占有率和用戶保有量都是第一。現在公司從IT監控領域發展到了端到端的性能管理領域,并成長為中國市場上APM領域用戶最多的公司。以下是CSDN對云智慧CEO殷晉的采訪實錄。


云智慧CEO 殷晉

技術團隊風采

CSDN:首先給大家介紹一下你和你的公司?技術團隊結構?

殷晉: 云智慧是國內最早開始以SaaS的方式來做IT監控和性能管理服務的公司之一,我們的第一個產品監控寶被評為運維必備工具,現在公司從IT監控領域發展到了端到端的性能管理領域,并成長為中國市場上APM領域用戶最多的公司。

我們的技術團隊是由來自互聯網行業的資深技術人員組成,團隊主要成員來自于國內知名的電商、云計算服務和國外的知名應用性能管理公司,整個團隊在SaaS產品研發,大數據處理和高并發實時事務處理方面的經驗十分豐富。


云智慧技術團隊

CSDN:為什么選擇APM領域作為自己的創業方向,是看到什么樣的市場機會?

殷晉:我個人從2006年開始從事和應用性能管理領域相關的產品研發,當時是在一個外企里面從事技術研發工作。在工作的過程中,遇到過一些比較有意思的事情,當時我們是在給沃爾瑪做一個應用性能測試,當時沃爾瑪召集了思科的人來看硬件,Oracle的人來看數據庫,Sun 的人來看Java代碼的運行時性能,我們負責前端用戶體驗和云壓力,這個項目前后進行了快1個月,沃爾瑪花了很多錢在這個項目上。當時我就覺得事情不應該是這樣來解決的,因為這樣的項目只能解決用戶當時的問題,不能持續的跟蹤和優化他們的系統性能,這個就是我們后來做“基于大數據的云智慧APM”的初衷。 我們通過全棧的IT實時數據采集和分析,完全做到了讓企業實時了解系統性能問題,預測而不是通過笨重的工具和長時間的項目來檢測系統瓶頸。

在中國市場,隨著互聯網、移動互聯網和O2O的快速發展,企業的業務和IT系統的關系越來越緊密,企業應用已經從業務支撐系統變成了企業業務的核心,所以應用性能問題更加凸顯出來。而一般的公司不具備專業的技術能力來做專業的應用性能管理,同時越來越高昂的人力成本也迫使大家使用簡單快速且性價比高的專業應用性能管理服務。這些都是我們的市場機會和我們成長的驅動因素。

技術優勢和架構特點

CSDN:目前國內APM領域涉足的企業還比較少,你覺得你們的端到端APM解決方案最大的技術優勢有哪些?

殷晉:

基于大數據的應用性能指標預測及告警

云智慧建立了一整套面向200項關鍵參數指標的數據分析預測模型。我們可以對所監測系統的各項指標進行預測。可以想象,如果系統告訴用戶在下周三的下午1點,網頁的響應時間會大于 1000ms,可見大數據預測的價值。

基于大數據的行業解決方案

云智慧提供了不同行業的數據標準與行業知識,采集了大量行業用戶的數據,經過分析之后給出具有行業標準特性的建議。系統會自動推薦用戶行業標準的響應時間參考閾值。

基于大數據的應用性能管理方案優化

基于大數據,對應用系統進行壓力預測找出影響業務指標的IT性能節點,定位問題后進行有針對性的優化。這種事前整體框架性的問題發現實現了運維對于業務增強的驅動要求。

CSDN:能否分享一下你們基于SaaS的APM的技術架構、特點?

殷晉:

基于大數據的APM

大數據采集:基于插件機制的云監控端及流管理器

大數據存儲:基于Hadoop及Elasticsearch的大數據存儲及分析

大數據處理:基于流處理技術的實時告警引擎

大數據分析:基于NOSQL技術的多維可視化報告引擎

商業智能分析:基于BI的智能應用性能和容量趨勢分析

目前云智慧的數據處理情況

目前數據采集量 720億條/每天,共存儲200,000億條數據

目前處理近 500種不同類型的監控指標數據

預計2017年數據采集量達到100,000+億條/每天

應用場景和客戶規模

CSDN:你們的APM解決方案應用場景有哪些?

殷晉:云智慧APM解決方案有三個層面的應用: 首先是針對應用性能問題的發現和報警,其次是在風險發生前將其消除掉,從而保障企業運維的SLA;第三是運營數據的實時分析,優化決策,推動客戶業務增長。


CSDN:在云計算和移動互聯網的浪潮下,您覺得APM會給開發和運維帶來哪些改變?

殷晉:云智慧通過APM服務使運維、開發以及運營與以往相比更是一個密切協同的團隊。運營、運維和開發基于同一個平臺、面向同一個問題,進行協同處理,在頻繁迭代的交付中快速為用戶傳遞價值。

CSDN:目前的客戶規模如何?

殷晉:目前有客戶30多萬家,企業級客戶18萬家,在很多行業都有非常廣泛的應用,覆蓋電子商務、游戲視頻、在線金融、旅游酒店、移動APP和互聯網及教育醫療等行業。包括小米、高德、同程旅游、陌陌、豌豆莢、環球雅思、用友等都是我們的忠實用戶。

未來規劃和創業建議

CSDN:公司未來有什么規劃?在你看來APM未來發展方向如何?

殷晉:公司的未來將向企業大數據服務商的角色演變,APM是我們基于企業應用的性能數據推出的第一個大數據應用。未來我們的大數據平臺上將接入更多的企業業務數據,推出更多的企業級大數據應用。

應用性能管理需求將成為一個企業在發展過程中剛性需求,各行各業的企業都會需要專業的第三方APM服務,所以未來APM的發展空間非常大,在整個云計算領域,可能會是和IaaS規模相當的一個市場。

CSDN:有沒有給正在創業或者想創業的年輕人一些建議?還有別的什么的特別想和讀者分享的?

殷晉:從我個人的體會來說,創業相對是一件比較苦的事情,創業意味著要積極主動的承擔更多的責任、敢于承擔更多的壓力。在創業的過程中,最重要的是找準并堅持自己的方向,持續不斷的努力。創業失敗是必然的,成功是偶然的,創業者做的事情就是把偶然的成功變成必然,這個過程必然充滿苦樂悲歡,但是不投身進來,永遠看不到這些,我希望有更多的年輕人能投身到創業中。

Cloud Edge:中國“云先鋒”系列報道
序號 公司名稱 成立時間 CEO/CTO 官方微博 公司產品/方向
1. 云適配 2012年 陳本峰
網站適配
2. 友友 2010年 
姚宏宇
@友友微博 C、C++、Java產品研發 
3. 聚合數據
2010年
左磊 
@聚合數據管 移動數據服務
4. Anchora 2009年 魯為民       

MoPaaS和InPaaS 
5. 夠快 2012年
蔣爍淼 @夠快科技 
云存儲
6. 文思海輝
2012年 吳凱
@文思海輝 OpenStack公有云       
7. 搜狐云 2011年 邱英波
SendCloud                  
8. 聯想云存儲 2009年 羅予晉
云存儲
9. 南京訊之智 2012年 謝晚霞
大數據實時分析
10. 上海圣何賽 2012年 
金劍 

云管理、云存儲                
11. 國云科技 
2010年
季統凱
@國云科技 云操作系統                
12. SSO365 2012年 趙健                

云安全、云身份認證 
13. ClouDil云方案 2001年
葉濱 @世紀鼎利 
通信運營商                
14. 多備份 
2013年 胡茂華            
@木浪 云備份                 
15. 上海越誠軟件 2011年 王煒                  
基于云的建站軟件超市 
16. 云智慧 2009年 殷晉 @監控寶 云監控、基于大數據APM
17. 深圳澤云 2012年 何巨彬
高性能存儲系統
18. 深圳智冠 2004年 盧慧莉  
手靜脈生物識別、虛擬化
19. 北京沃安科技 2009年 曹學武 @沃安科技 移動視頻技術提供商
備注:2014年8月1日更新,持續更新中......

Cloud Edge:2013年國際“云先鋒”系列報道
序號 公司名稱 成立時間 CEO/CTO 風險投資 公司產品/方向
1. HStreaming 2011年 Jana Uhlig $ 1M (B) 實時Hadoop系統
2. CitusData
2012年 
Matt Ocko

CitusDB
3. Backblaze
2009年
Gleb Budman

開源存儲硬件
4. Kickboard
2009年 Jennifer Medberry
$2.8M(A)
Kickboard(數據分析)
5. Elasticsearch
2012年
Shay Banon
$24 M(B)
開源搜索引擎
6. Appcore
2008年 Jeff Tegethoff
$6M  (B)
企業內部部署IaaS平臺
7. Pertino
2011年 Craig Elliott
$20 M(B)
軟件定義網絡(SDN)
8. SwiftStack 2011年 Joe Arnold $6.1M(A) 軟件定義存儲
9. Spiral Genetics
2009年 Adina Mangubat $3M(A)
DNA序列數據分析平臺
10. DNNResearch
2012年 Geoffrey Hinton  
深度學習
11. AppNeta
2011年 Jim Melvin  $16M(C) 
應用性能管理(APM)
12. Concurrent
2008年 Chris K. Wensel $4M(A) 
Java大數據框架
13. AirWatch
2003年 John Marshall
$200M(A) 
移動設備管理
14. Pluribus 
2012年 Robert Drost
$44M(C) 
虛擬化網絡
15. Bina Technology
2006年 Narges Bani Asadi
 $6.5M(B)
基因測序平臺
16. Sociocast
2010年 Albert Azout
 $1M(B)
數據預測分析
17. ParElastic
2010年
Ken Rugg
 $5.7M(A)
數據庫虛擬化引擎
18. Optimizely
2009年
Dan Siroker
 $28M(A)
A/B 測試服務
19. Instart Logic
2010年
Manav Mital
 $17M(B)
網絡性能
20. CloudFlare
2010年
Matthew Prince
 $20M(B)
云安全、網絡性能
21. Ionic Security
2012年
Ted Schlein
 $9.4M(A)
云安全
22. MemSQL
2011年
Eric Frenkiel
 $5M(A)
MemSQL
23. Qubole
2012年
Ashish Thusoo
 $7M(A)
AWS平臺Hive服務
24. Clustrix
2005年
Robin Purohit
 $16.5M(C)
Clustrix Sierra
25. Cloudant
2008年
Derek Schoettle
 $12M(B)
DBaaS
26. DataTorrent
2012年
Phu Hoang
 $8M(B)
實時數據分析
27. WibiData
2010年
Christophe Bisciglia
 $15M(B)
Hadoop商用套件
28. Dataminr
2009年
Ted Bailey
 $30M(C)
實時數據分析
29. PlumGrid
2011年
Awais Nemat
 $10.7M(A)
軟件定義網絡(SDN)
30. Meldium
2012年 Anton Vaynshtok
 $1 M(A)
商業密碼管理
31. Myrrix 2012年 Sean Owen  
大數據,機器學習
32. Alpine data Labs
2010年 Joe Otto
 $7.5 M(A)
大數據預測分析
33. Context Relevant
2012年
Stephen Purpura
 $7 M(A)
大數據預測分析
34. Datameer
2009年
Stefan Groschupf
$9.2M(B)
大數據預測分析
35. Skytree
2012年
Alexander Gray
 
機器學習
36. Wise.io
2012年
Joshua Bloom
 
機器學習
37. Treasure Data
2012年
Hiro Yoshikawa
 $10 M(總)
企業級數據倉庫
38. NimbusBase
2012年
Alex Volodarsky
 
存儲API
39. Zimory
2007年
Ruediger Baumann
 $20 M(B)
IaaS 協作管理軟件
40. DataStax
2010年
 Billy Bosworth
 $45 M(B)
商業級NoSQL數據庫
備注:2014年8月1日更新,持續更新中......


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