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本文来自FoundationCapital关于APM的预期
2019年Splunk收购SignalFx之后，对于许多VC来说，显而易见的问题是，APM领域下一步将会是什么？作为前运营人员，决定与开发人员，IT团队，创始人和行业从业人员待在一起交流，以第一手了解他们未满足的需求。在沟通中发现他们的需求是巨大的，因为modernstack（例如容器，服务网格，RPC层，无服务器）的采用率正稳步超过为service-native时代而生和量身定制的APM解决方案。例如，一家成长期的科技公司的工程副总裁告诉我，在他们采用Kubernetes六个月后，对他们的Datadog账单如何在短短几个月内，从每月2000美元左右的月费迅速增加到每月10,000美元以上感到震惊。
现如今，这一挑战不仅限于技术公司。还影响着财富2000强企业。这些企业都在进行数字化转型以及随之而来的快速软件开发周期。结果，由多云混合环境和Web规模架构创建的企业的异构性增加了，这使得与以往相比，更加难以全面监控系统并及时调试问题。
过去，在每一次基础设施浪潮中，都出现了新型的APM产品来填补这一市场空白。在关键时刻意识到这一差距是他们成功的秘诀。让我们回顾一下最近的发展沿革。
WaveI:Frommainframestodistributedsystems
随着在分布式环境（虚拟化和/或混合云）中部署大量关键业务应用程序，需要衡量应用程序性能，同时允许管理员挖掘性能问题的根本原因。
AppDynamics是最早在其客户的分布式计算环境的各个方面部署代理以进行应用程序映射，事务流监视和代码级诊断的公司之一。
Datadog开发了IT团队使用的工具和服务的集成视图，最初侧重于基础架构监视，并逐渐增加了APM和日志管理功能。此外，Datadog通过将重点放在已经开始使用云提供商的API和服务来构建应用程序的客户上，从而充分利用了第一代云技术的应用。
WaveII:Fromdistributedsystemstocloud-native
随着企业部署动态云原生应用程序，需要从组件级监视过渡到了解系统范围的异常。
oSignalFx引入了流数据与批处理数据的思想，从而可以通过跨云，本地和混合环境的实时监控在几秒钟内发出警报。此外，SignalFx的基于尾部采样与头部采样AIOps的方法可以捕获更多相关的迹线。
oHoneycomb的价值主张旨在通过云优先的镜头，对复杂的生产问题进行及时的调试和有效的根本原因分析。
WaveIII:Fromcloudnativetoservicenative
随着微服务的日益普及以及应用程序和基础结构数据的激增，管理新兴基础结构堆栈的复杂性和及时解决问题变得前所未有的困难。
oLightstep的无代理开放式跟踪方法是第一个可以在本地管理微服务体系结构的规模和复杂性的服务。
oSysdig的容器监视方法通过开放源代码设计利用了运行时安全性和取证。随着时间的推移，Sysdig添加了eBPF工具，以提供对云本机和容器环境的深入可见性。
当WaveIII公司试图解决现代体系结构的市场缺口并使无代理技术商业化时，WaveI和WaveII试图通过扩大开放源代码无代理技术的产品来跟上发展的步伐。例如，诸如AppDynamics，NewRelic和SignalFx之类的传统公司已经采用了开源分布式跟踪，这是由LightStep创始人共同创建的CNCF项目。但是APM的故事还没有写。我仍然看到为service-native世界构建的真正下一代APM解决方案的巨大机会之窗。让我为有兴趣构建这些解决方案的人建议几个方向。
通过交叉导航APM的三个支柱来打破数据孤岛。当前，日志，指标和跟踪在孤岛中运行。打破这些孤岛，并能够关联和交叉导航APM的三个支柱是我们需要去的地方。通过多种技术差异化方法之一扩展服务本地世界。更好的数据可视化和数据收集不再使APM解决方案脱颖而出。下一代解决方案的独特之处在于它们具有扩展能力，可以适应service-native世界的需求，并且具有预测性的异常检测能力，而不仅仅是更快的调试功能，还可以使客户随时随地掌握最新信息。各种方法可以包括创建以下之一：?无代理体系结构-尽管分布式跟踪具有新生的社区活动（例如，opentracing，zipkin，X-Trace），但是eBPF跟踪或sidecar方法是相对较新的无代理方法，用于监视系统，而这些方法可以用最少的仪器工作来实现。?通过整合公有云和开放源代码监视工具的可观察性结构–一些新兴的初创公司（例如GrafanaLabs和Chronosphere）通过整合开放源代码工具（如Loki，Prometheus，Carbon或StatsD）朝着这一方向迈出了一步，利用大量的，由于架构的复杂性越来越高，而产生的数据。下一代解决方案将跨公有云提供商和开放源代码的工具组合在一起，以开发人员为中心，并帮助开发人员在零仪器摩擦的情况下看到精细的价值。这些方法中的任何一种都可以与更快的调试功能和预测异常值检测相结合，以了解系统健康状况异常。尽管现有的APM对基础结构指标的索引过高，但理想的下一代解决方案应将最终用户健康指标与后端指标相关联，以便对可能会对业务产生直接影响的问题进行早期评估。此外，结合机器学习，可以通过实时警报通知异常。构建强大的产品和技术DNA推动以开发人员为中心的产品。尽管拥有强大的技术背景是当务之急，但团队，尤其是创始人，应该拥有强大的产品和技术DNA的组合，以开发开发人员想要使用的下一代APM产品。通过最低的仪器需求和“即用型”健康指标，使有效的产品进入市场（GTM）。如果可以通过最大程度地减少仪器工作量来快速部署产品，并通过提供“开箱即用”的健康指标来证明其即时价值，那么以产品为主导的GTM将是有效的。这种方法将帮助开发人员非常快速地看到并欣赏APM产品之间的价值与工作量的权衡。宣传更强的标准，以帮助加快采用新的servicenative技术。当企业积极开放现代架构时，我们需要更强的标准和更好的实践来使用这些技术，以使其易于观察和调试。APM不仅应提供监视我们服务的工具，而且还应指示我们从一开始就如何设计服务。
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