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一、引言

數(shù)字化轉(zhuǎn)型在當(dāng)今商業(yè)環(huán)境中已成為組織保持競爭力和實現(xiàn)增長的關(guān)鍵戰(zhàn)略。2024 年 Dynatrace 的報告指出，全球 90% 的組織在過去一年見證了數(shù)字化轉(zhuǎn)型的加速。然而，這一過程面臨諸多挑戰(zhàn)，不僅是技術(shù)的整合，還包括工作和溝通方式的整體轉(zhuǎn)變。隨著生成式 AI 等新技術(shù)的涌現(xiàn)，組織需要尋找新的方法來提高數(shù)字化轉(zhuǎn)型計劃的效率和有效性。本文將圍繞 Dynatrace 提出的五大趨勢進行深入分析。

二、復(fù)合型 AI 方法

（一）AI 類型與組合

1. 生成式 AI：如 ChatGPT、Microsoft CoPilot 和 Google Gemini 等，可用于生成文本、音頻和視覺內(nèi)容。它基于大型數(shù)據(jù)集訓(xùn)練的大型語言模型和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理數(shù)據(jù)。
2. 因果關(guān)系 AI：使用故障樹方法推斷系統(tǒng)中的確定性因果關(guān)系和相互依賴關(guān)系，可用于自動問題根源分析等用例。
3. 預(yù)測性 AI：通過統(tǒng)計算法和機器學(xué)習(xí)技術(shù)預(yù)測系統(tǒng)中可能發(fā)生的情況，有助于發(fā)現(xiàn)潛在問題或機會。復(fù)合型 AI 將這些不同形式結(jié)合，增強了每種形式的能力。

（二）優(yōu)勢與挑戰(zhàn)

1. 優(yōu)勢
   • 實現(xiàn)自動化機會，提升用戶體驗。
   • 提高數(shù)據(jù)驅(qū)動型決策的速度和準(zhǔn)確性。
   • 發(fā)現(xiàn)新的成長和進步機會。
2. 挑戰(zhàn)
   • 缺乏 AI 算法透明度，輸出質(zhì)量取決于輸入。
   • 基于劣質(zhì)數(shù)據(jù)的自動化會擴大劣質(zhì)數(shù)據(jù)范圍。
   • AI 成本高昂，結(jié)果可能不準(zhǔn)確且存在安全風(fēng)險。

（三）最佳實踐

為確保 AI 集成到 IT 運營中獲得準(zhǔn)確結(jié)果，應(yīng)使用從因果關(guān)系 AI 中得到的高質(zhì)量數(shù)據(jù)，使 AI 可解釋，確保其無偏見并使用授權(quán)數(shù)據(jù)，同時采用 FinOps 驅(qū)動型方法跟蹤成本。

三、云原生架構(gòu)

（一）架構(gòu)特點與優(yōu)勢

1. 架構(gòu)特點：包括將應(yīng)用程序設(shè)計為小型、獨立的微服務(wù)，利用容器和編排技術(shù)（如 Kubernetes 和服務(wù)網(wǎng)格）獨立部署和擴展，以及實施自動化和 DevOps 實踐。
2. 優(yōu)勢
   • 可擴展性：系統(tǒng)能處理增加的工作量或流量而不影響性能或可用性。
   • 復(fù)原力：能處理故障并繼續(xù)正常運行。
   • 自動化潛力：如具有自動檢查點的 CI/CD 管道可加快軟件創(chuàng)新步伐。
   • 提高團隊協(xié)作：倡導(dǎo) DevOps 文化。

（二）挑戰(zhàn)與最佳實踐

1. 挑戰(zhàn)
   • 復(fù)雜性：混合多云環(huán)境加劇系統(tǒng)復(fù)雜性。
   • 耗時較長的遷移：需要時間、資源和專業(yè)知識，尤其是重構(gòu)應(yīng)用程序代碼時。
   • 孤立的監(jiān)控數(shù)據(jù)：難以對所有組件及其依賴關(guān)系進行觀測。
   • 安全風(fēng)險增加：可能帶來新的安全漏洞。
2. 最佳實踐
   • 了解整體式架構(gòu)，采用漸進式方法重構(gòu)，優(yōu)先考慮服務(wù)之間的松散耦合，檢測微服務(wù)以實現(xiàn)全面可觀測性，了解云環(huán)境并考慮采用多云策略。

（三）客戶案例：TELUS

TELUS 通過采用統(tǒng)一平臺方法實現(xiàn)可觀測性，加快了向云端的過渡，縮短了平均解決時間和新用戶引導(dǎo)流程時間，提高了代碼、工作流程和流程的性能和功能，展示了云原生架構(gòu)在數(shù)字化轉(zhuǎn)型中的實際應(yīng)用效果。

四、安全的可觀測性方法

（一）背景與重要性

隨著云架構(gòu)、開源技術(shù)和生成式 AI 的應(yīng)用，攻擊面不斷擴大，數(shù)據(jù)泄露事件增加，組織需要重新考慮安全方法。統(tǒng)一的安全性和可觀測性方法至關(guān)重要，它能提供對組織數(shù)字環(huán)境的整體了解。

（二）優(yōu)勢與挑戰(zhàn)

1. 優(yōu)勢
   • 提供更安全的軟件，統(tǒng)一可觀測性帶來統(tǒng)一安全性，防止漏洞被利用，實時檢測并應(yīng)對威脅。
2. 挑戰(zhàn)
   • 云復(fù)雜性：評估安全影響需了解應(yīng)用程序依賴關(guān)系有挑戰(zhàn)性。
   • 圍繞應(yīng)用程序漏洞的上下文信息：對安全事件調(diào)查至關(guān)重要但獲取困難。
   • 數(shù)據(jù)陳舊：實時數(shù)據(jù)對應(yīng)對漏洞關(guān)鍵，基于掃描的安全解決方案可能錯過關(guān)鍵漏洞。

（三）最佳實踐

培養(yǎng) DevSecOps 文化，從設(shè)計安全角度出發(fā)，將安全原則融入整個軟件開發(fā)生命周期，采用智能威脅分析等。

五、實時了解客戶體驗

（一）數(shù)據(jù)類型與重要性

1. 數(shù)據(jù)類型
   • 應(yīng)用程序性能數(shù)據(jù)，如平均響應(yīng)時間、錯誤率等。
   • 綜合事務(wù)數(shù)據(jù)，包括模擬用戶行為。
   • 真實用戶行為數(shù)據(jù)，通過捕獲分析實時活動確定用戶需求和交互模式。
   • 數(shù)字體驗洞察數(shù)據(jù)，如用戶體驗評分、會話回放等。
2. 重要性：用戶期望公司能預(yù)測需求并快速調(diào)整，出色的用戶體驗可增加收入、推動增長，在數(shù)字化轉(zhuǎn)型中至關(guān)重要。

（二）優(yōu)勢與挑戰(zhàn)

1. 優(yōu)勢
   • 加強質(zhì)量控制，提高客戶滿意度和保留率，增加應(yīng)用程序使用率和采用率，做出更好決策，降低成本，提高品牌聲譽，增加收入。
2. 挑戰(zhàn)
   • 孤立的 IT 和業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)，跨大型環(huán)境的手動工作，將用戶體驗與后端性能聯(lián)系起來的盲點，低效客戶支持（如生成式 AI 管理不善）。

（三）最佳實踐

確保業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)與性能數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)，采用 “左移” 測試，使用綜合監(jiān)視器主動測試當(dāng)前性能并與真實用戶體驗數(shù)據(jù)比較。

六、答案驅(qū)動型自動化

（一）發(fā)展歷程與特點

1. 發(fā)展歷程：從業(yè)務(wù)流程自動化到事件驅(qū)動型自動化，再到答案驅(qū)動型自動化。
2. 特點：充分利用可觀測性 AI、因果關(guān)系 AI 和預(yù)測性 AI，超越被動觀察，可根據(jù)上下文數(shù)據(jù)提供可操作方案，與傳統(tǒng)事件驅(qū)動型自動化不同。

（二）優(yōu)勢與挑戰(zhàn)

1. 優(yōu)勢
   • 更快實現(xiàn)價值，提高可靠性，增強精確度，簡化決策，提供更好的客戶體驗。
2. 挑戰(zhàn)
   • 工具超載：過多工具可能阻礙自動化目標(biāo)實現(xiàn)。

（三）最佳實踐

簡化可觀測性，如采用監(jiān)控即代碼，自動檢測和糾正問題，提高可靠性，發(fā)現(xiàn)和解決安全漏洞，自動化重復(fù)性任務(wù)。

七、結(jié)束語

在數(shù)字化轉(zhuǎn)型的進程中，復(fù)合型 AI 方法、云原生架構(gòu)、安全的可觀測性方法、實時了解客戶體驗和答案驅(qū)動型自動化這五大趨勢正發(fā)揮著關(guān)鍵作用。統(tǒng)一平臺和可觀測性是這些趨勢的重要推動因素，有助于組織在面對日益復(fù)雜的技術(shù)環(huán)境和不斷變化的市場需求時，保持競爭力和敏捷性，實現(xiàn)數(shù)字化轉(zhuǎn)型的目標(biāo)，提升創(chuàng)新能力和運營效率，為用戶提供更好的數(shù)字體驗。同時，組織在實施這些趨勢時，需要充分認識到各自面臨的挑戰(zhàn)，并遵循相應(yīng)的最佳實踐，以確保數(shù)字化轉(zhuǎn)型的順利進行。