物聯(lián)網(wǎng)已經(jīng)在許多領(lǐng)域成為現(xiàn)實：智能路燈、智能電表和自耕農(nóng)田等等。設(shè)備可以決定何時啟動，何時購買能源（因為價格便宜）以及何時開始澆灌田地。決策基于數(shù)據(jù)，而不僅僅是預(yù)編程的激活。

甚至還有更多：可預(yù)測即將到來疾病的可穿戴設(shè)備，或者在出現(xiàn)問題時可自行通知客服人員的電子設(shè)備。

這些用例都有一個共同點：數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)量已經(jīng)達到歷史新高，問題是誰應(yīng)該分析這些海量數(shù)據(jù)？自從物聯(lián)網(wǎng)時代開始以來，就不可能再手動監(jiān)控IT運營。物聯(lián)網(wǎng)將很快成為標準解決方案，因此您將必須自動進行可用性檢查和監(jiān)控。

復(fù)雜性爆發(fā)

云技術(shù)和物聯(lián)網(wǎng)幾乎同時席卷全球。這意味著通過設(shè)備的廣泛聯(lián)網(wǎng)，數(shù)據(jù)量爆炸式增長，以及當今基于云的超動態(tài)應(yīng)用的高變化率。

麥肯錫預(yù)計，到2025年，物聯(lián)網(wǎng)每年將帶來11萬億美元的全球經(jīng)濟價值。例如，總價值的90%將通過降低費用或節(jié)省時間而使用戶（使用物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的消費者或公司）受益。與此同時，物聯(lián)網(wǎng)將軟化技術(shù)公司和傳統(tǒng)企業(yè)之間的界限，從而實現(xiàn)新的、數(shù)據(jù)驅(qū)動的商業(yè)模式。

讓我們繼續(xù)澆灌田地的例子。后端系統(tǒng)對自動噴灌負責，在某些情況下還負責現(xiàn)場的邊緣處理。但是，如果通信不起作用怎么辦？或者是后端系統(tǒng)有問題，也許是因為部署了錯誤的更新？系統(tǒng)不會開始澆地，結(jié)果農(nóng)作物會死掉。

問題出在哪里？

通常很難判斷問題的原因出在哪里。找出一個設(shè)備工作而另一個不工作的原因可能是一個挑戰(zhàn)。而且隨著物聯(lián)網(wǎng)的出現(xiàn)，這些問題只會越來越多，因此有必要自動檢測和分析物聯(lián)網(wǎng)拓撲，以了解其影響，并實時、快速地主動解決問題。智能家居中的系統(tǒng)故障可能不會導(dǎo)致危及生命，而自動駕駛汽車中的系統(tǒng)故障可能會。因此，有必要立即發(fā)現(xiàn)問題并進行修復(fù)或切換到備用系統(tǒng)。

海量數(shù)據(jù)的一個后果是物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備必須自我監(jiān)控，正如前面提到的那樣，可用性監(jiān)測已成為物聯(lián)網(wǎng)的核心要素。

人工智能拯救

利用人工智能和機器學習，即使是最復(fù)雜的系統(tǒng)也可以實現(xiàn)無縫監(jiān)控。基于人工智能的監(jiān)控解決方案需要了解整個系統(tǒng)。除了物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的邊緣基礎(chǔ)設(shè)施之外，這也適用于相關(guān)后端系統(tǒng)以及連接的系統(tǒng)，如數(shù)據(jù)庫、中間件、應(yīng)用程序和前端應(yīng)用程序。

因此，端到端應(yīng)用程序性能監(jiān)控變得更加重要。企業(yè)需要智能解決方案來避免停機和性能問題?？沙掷m(xù)發(fā)展的公司需要實時分析其系統(tǒng)是否平穩(wěn)運行、用戶目前正在做什么和體驗什么，以及邊緣設(shè)備在物聯(lián)網(wǎng)中的行為。