什么是 Dynatrace

引言

这款软件智能工具旨在为复杂的、多云的设置和全栈监控提供洞察。它利用人工智能（AI）和机器学习（ML）等尖端技术，帮助企业最大限度地提高其基础设施、应用程序和用户体验的性能。Dynatrace 是现代 IT 和 DevOps 团队的完整工具，因为它提供了一个结合了 AIOps 功能、基础设施监控、数字体验监控和应用程序性能监控的单一解决方案。

Dynatrace 的演变

了解 Dynatrace 的发展有助于我们理解其当前的能力和市场地位。Dynatrace 最初是一个独立的 APM 工具，旨在跟踪 Java 应用程序的性能。随着时间的推移，其功能不断扩展，以适应更广泛的监控需求。

关键里程碑

• 2005年： 由 Bernd Greifeneder 创立，专注于 Java 应用程序的 APM。
• 2011年： 引入真实用户监控（RUM）功能，以监控用户活动。
• 2014年： Dynatrace 合成监控现已可用，用于模拟用户事务。
• 2016年： 发布 Dynatrace 平台，将多种监控技术整合到一个解决方案中。
• 2018年： 收购 Keynote Systems，扩大其合成监控产品组合。
• 2020年： 引入 Davis AI，一个用于自动识别问题和进行根本原因分析的 AI 引擎。
• 2023年： 通过整合全栈可观测性和 AIOps，扩展以适应现代云原生环境。

Dynatrace 的核心功能

应用程序性能监控

从根本上说，它提供了强大的 APM 功能，使企业能够实时关注其应用程序的性能。

重要元素包括：

• 事务跟踪： 为了发现性能瓶颈，对跨分布式系统的用户事务进行详尽的记录。
• 代码级洞察： 访问应用程序代码，以识别运行缓慢或出现故障的方法、数据库查询和外部服务调用。
• 服务流分析： 可视化不同服务之间的关系和依赖关系，这有助于理解程序的架构。

基础设施监控

通过将其监控能力扩展到基础架构，确保虚拟和硬件资源以最佳效率运行。

功能包括：

• 实时指标： 跟踪云实例和服务器的 CPU、内存、磁盘 I/O 和网络使用情况。
• 自动发现： 随着新的基础设施组件的提供，它们会被自动检测到，从而保证全面的覆盖。
• 健康监控： 持续评估基础设施组件的性能和健康状况，并发送异常通知。

数字体验监控

对于希望提供顶级数字服务的企业来说，必须对客户体验有扎实的理解。

其 DEM 功能包括：

• 真实用户监控： 监控用户与移动和 Web 应用程序的实时交互，以评估用户满意度和性能。
• 合成监控： 为了主动发现并修复性能问题，在影响实际用户之前模拟用户事务。
• 会话重放： 捕获用户会话以检查行为并发现可用性问题。

AI 驱动的分析

它通过利用人工智能来增强其分析和监控能力。

AI 引擎 Davis 提供以下功能：

• 自动问题检测： 无需人工干预即可检测异常和性能问题。
• 根本原因分析： 通过分析来自整个 IT 堆栈的数据来识别问题的根本原因。
• 预测性分析： 利用历史数据和模式预测潜在问题，从而采取预防措施。

云和容器支持

在云计算和容器化时代，Dynatrace 保证了对现代基础设施的无缝监控。

• 多云支持： 关注主要云提供商，如 Google Cloud Platform、AWS 和 Azure。
• Kubernetes 和 Docker 集成： 关于容器化应用程序的全面信息，包括扩展和编排的指标。
• 无服务器监控： 监控无服务器函数的性能，以保证有效的操作和成本控制。

附加功能

• 日志监控和分析： 集中式日志记录，可进行搜索和分析，将日志与性能指标关联起来。
• 安全监控： 通过关注异常趋势和弱点，发现潜在的安全风险。
• 定制和可扩展性： API 和集成可实现与各种工具（如 Jira、Slack 和 ServiceNow）的更高效工作流。

使用 Dynatrace 的好处

全面的可见性

它提供了对 IT 系统所有方面的全面洞察，涵盖了云、后端基础设施和前端应用程序。通过采用整体方法，可以快速识别和解决问题，因为没有任何方面被忽视。

增强性能和可读性

Dynatrace 通过持续监控基础设施健康和应用程序性能，帮助维护最佳系统性能。及早识别和修复潜在瓶颈和故障，提高了数字服务的整体可靠性。

改善用户体验

Dynatrace 使企业能够通过 RUM 和合成监控等功能来理解和改善客户体验。企业可以通过检查用户交互并查明痛点来做出明智的决策，以提高可用性和满意度。

减少停机时间和更快的故障解决

Dynatrace 使用 AI 进行分析，通过快速检测和识别问题，减少了时间。通过加速问题解决，自动化的根本原因分析降低了平均修复时间。

成本优化

组织能够根据其关于资源利用和性能的洞察来优化其基础设施支出。企业可以通过识别未使用的资源并建议规模调整，在不牺牲性能的情况下降低成本。

促进 DevOps 和敏捷实践

持续集成和持续部署（CI/CD）流水线得到了其与 DevOps 工具和流程的无缝接口的支持。其反馈循环和实时监控支持敏捷开发技术，保证了应用程序的及时和高质量交付。

可扩展性和灵活性

Dynatrace 旨在管理复杂和庞大的设置，并随着您的业务轻松扩展。它与混合云和多云环境的兼容性保证了公司可以适应快速变化的技术环境。

Dynatrace 架构

了解其设计有助于理解它如何实现详尽的分析和监控。该平台的分布式、云原生架构保证了性能、可扩展性和可靠性。

关键组件

• OneAgent： 为了收集性能统计数据，核心代理安装在主机或容器上。OneAgent 通过自动识别所有进程、服务和依赖关系，消除了人工配置的需要。
• ActiveGate： 促进数据传输并管理数据安全，充当 OneAgent 和 Dynatrace 平台之间的代理。对于大规模安装或具有严格网络限制的情况，它是不可或缺的。
• Dynatrace Cluster： 在本地部署中，Dynatrace Cluster 控制数据管理、处理和存储。它保证了平台的可扩展性和高可用性。
• Dynatrace SaaS 平台： Dynatrace 的云托管版本具有云可扩展性和较低维护成本的额外优势，提供了与本地系统相同的功能。
• Davis AI 引擎： 这是由 AI 驱动的核心，它检查数据、发现异常并提供见解。Davis 通过自动化根本原因分析和问题识别，提高了平台的智能性。
• 用户界面： 一个可通过 Web 访问的仪表板，提供报告、设置选项和交互式可视化。用户界面设计直观，用户可以轻松地浏览数据。

Dynatrace 中的数据流

• 数据收集： OneAgents 从基础设施和应用程序中收集数据，包括事件、日志、跟踪和指标。
• 数据传输： ActiveGates 接收数据并控制其安全传输到 Dynatrace 平台。
• 数据处理和存储： 平台处理传入的数据后，将其存储在为快速分析和查询而设计的数据库中。
• 分析和洞察： 通过数据分析，Davis AI 发现趋势、异常和问题的根本原因。
• 可视化和报告： 用户可以通过用户界面获取报告和洞察，从而支持主动管理和明智决策。
• 通过这种架构，Dynatrace 可以管理来自多个来源的大量数据，同时保持可靠性和性能。

用例和实际应用

电子商务

在竞争激烈的电子商务行业中，性能和可靠性对客户满意度和销售额都至关重要。

电子商务系统受益于 Dynatrace：

• 监控交易性能： 确保购买过程顺利无延迟地运行。
• 优化用户体验： 跟踪用户交互，以定位并消除任何障碍。
• 管理流量高峰： 在高流量时期，如闪购或黑色星期五，动态扩展资源。

金融服务

金融机构使用复杂、安全和高效的系统来管理交易和数据。

Dynatrace 通过以下方式提供帮助：

• 确保合规性和安全性： 关注弱点，确保系统遵守法律要求。
• 优化核心银行应用程序： 维护关键金融系统的功能和可靠性。
• 增强欺诈检测： 检查交易数据以发现异常活动。

医疗保健

IT 系统对其提供商的合规性、数据管理和患者护理至关重要。

Dynatrace 的支持包括：

• 维护应用程序可用性： 确保患者门户和电子健康记录（EHR）系统持续可访问。
• 保护敏感数据： 关注安全风险，保护数据隐私。
• 改善患者体验： 监控医疗应用程序中的用户行为，以提高可用性和用户满意度。

技术和 SaaS

技术组织和 SaaS 提供商需要高性能和高可用性，以便为客户提供无缝服务。

Dynatrace 使之成为可能：

• 持续交付和部署： 通过与 CI/CD 工作流集成，在开发期间和部署后监控应用程序性能。
• 优化供应链应用程序： 提供跨多个云平台的可见性，以最大化性能和资源利用率。
• 增强客户参与度： 使用自动化流程和共享洞察，使运营和开发团队之间能够合作。

零售

零售商使用数字平台进行消费者互动、库存控制和销售。

Dynatrace 协助的方式：

• 监控在线商店： 确保电子商务网站的最佳性能，尤其是在高购物需求期间。
• 优化供应链应用程序： 维护用于分销、物流和库存管理的系统的功能。
• 增强客户参与度： 监控零售应用程序上的用户活动，以改进营销和个性化举措。

媒体和娱乐

在媒体和娱乐行业，提供顶级数字内容至关重要。

• 确保内容交付： 关注流媒体服务，以保证流畅的性能并避免缓冲。
• 管理数字资产： 监控管理大量媒体资产的系统的功能。
• 增强用户界面： 检查媒体平台上的用户行为，以改进参与度和内容推荐。

Dynatrace 与竞争对手

Dynatrace vs. New Relic

• 功能集： 两者都提供 DEM、基础设施监控和全面的 APM。但 Dynatrace 的平台更彻底地集成了 AI 驱动的分析。
• 易用性： 与 New Relic 更费力的设置相比，其自动发现和 OneAgent 使设置更简单。
• 可扩展性： 尽管 Dynatrace 的架构有时因更有效地管理大规模设置而受到称赞，但两者都具有很高的可扩展性。
• AI 和自动化： 在自动化问题检测和根本原因调查方面，Davis AI 被认为更先进。
• 定价： Dynatrace 提供一体化的定价结构，而 New Relic 提供更详细的定价计划，可能对某些企业更具灵活性。

Dynatrace vs. AppDynamics

• 功能集： 两者都具有重要的 APM 功能，但它拥有更广泛的基础设施和创新的 DEM 功能。
• 易用性： 其自动设置和直观的用户界面使其具有广泛优势。
• AI 和自动化： Davis AI 具有更好的自动化能力，并且集成度更高。
• 集成能力： 尽管两者都提供了广泛的连接器，但它们与现代 DevOps 技术的无缝交互经常被强调。
• 定价： AppDynamics 通常更昂贵，特别是对于较小的部署，而 Dynatrace 的定价可扩展性更好。

Dynatrace vs. Datadog

• 功能集： Dynatrace 提供更全面的 APM 和用户体验监控，而 Datadog 在基础设施和日志管理方面表现出色。
• 易用性： 尽管它们都易于使用，但 Dynatrace 的 OneAgent 使设置更简单。
• 可扩展性： 它通常被选择用于更复杂的、多云的系统，但两者都能够处理大规模的设置。
• AI 和自动化： 总的来说，其 AI 能力被认为比 Datadog 的更先进。
• 定价： 其完整的定价对于一体化解决方案是有利的，而 Datadog 提供了更模块化的定价模型，对于某些用途可能更经济实惠。

Dynatrace vs. Splunk

• 功能集： Dynatrace 是一个专业的 APM 和可观测性平台，而 Splunk 主要是一个日志管理和分析工具，其可观测性功能正在不断增长。
• 易用性： 它提供了更高效、自动化的体验，但需要更多的设置和知识。
• AI 和自动化： Splunk 的 AI 更通用，而它的 AI 更适合 APM 和可观测性活动。
• 集成能力： 两者都有广泛的集成，但 Splunk 的生态系统更全面，能满足更广泛的数据分析需求。
• 定价： Dynatrace 的定价基于被监控的实体，更具可预测性，而 Splunk 的成本会随着数据量的增加而上升。

Dynatrace vs. SolarWinds

• 功能集： APM 是 SolarWinds 提供的 IT 管理工具之一，但它也提供了一个更完整和集成的可观测性解决方案。
• 易用性： 它有更多的自动化选项，通常被认为更容易设置和管理。
• 可扩展性： 它在大型、复杂的环境中表现更好。
• AI 和自动化： 其 AI 能力优于 SolarWinds，提供更多自动化流程和富有洞察力的数据。
• 定价： 它为更大、更复杂的系统提供了更大的价值，而 SolarWinds 对于较小的设置可能更经济。

总结

Dynatrace 以其广泛的功能集、由 AI 驱动的先进分析、可扩展性和易用性而脱颖而出。尽管 New Relic、AppDynamics 和 Datadog 等竞争对手拥有引人注目的替代方案，但在提供一体化解决方案方面，Dynatrace 通常表现更佳，该解决方案可以简化监控并提高跨各种复杂 IT 环境的运营效率。

Dynatrace 入门

注册并选择部署模型

Dynatrace 提供 SaaS 和托管（本地）部署选项。选择最适合您公司基础设施和法规需求的选项。

安装 OneAgent

• 下载 OneAgent： 访问 Dynatrace 门户，获取适合您操作系统的 OneAgent 安装程序。
• 安装： 在您的虚拟、物理或容器化主机上安装代理。安装过程简单，通常只需要一个命令。
• 自动发现： 安装后，OneAgent 会自行发现应用程序、服务、进程和依赖项。

配置 ActiveGate

在具有严格网络边界或大规模安装的环境中，安装 ActiveGate 以控制 OneAgents 和 Dynatrace 平台之间的数据传输。

与云平台集成

• 云集成： 为了关注云服务和基础设施，将 Dynatrace 连接到您的云提供商（AWS、Azure 和 GCP）。
• API 密钥： 创建并设置 API 密钥，以允许数据在您的云账户和 Dynatrace 之间无中断地流动。

设置仪表板和警报

• 自定义仪表板： 为了可视化与您的团队相关的指标和 KPI，创建自定义仪表板。
• 警报规则： 建立警报阈值和条件，以保证重要事件的及时通知。

与 DevOps 工具集成

为了改善开发和运营团队之间的工作流程和可见性，将 Dynatrace 与您的 CI/CD 流水线、问题跟踪器和协作平台（如 Jenkins、GitHub 和 Jira）集成。

探索 AI 和自动化功能

为了提高运营效率和主动管理，使用 Davis AI 进行自动问题检测、根本原因调查和预测性洞察。

培训您的团队

利用您可用的资源，确保您的团队熟练使用它，例如：

• 文档： IT 网站提供详尽的说明和指南。
• 培训计划： 提高熟练度的认证和在线课程。
• 支持： 可为复杂设置和故障排除提供支持。

持续优化

定期审查性能数据，调整监控设置，并将洞察应用于您的 IT 运营和应用程序性能，以促进持续改进。

定价与许可

它提供可调整的定价结构，以适应不同的组织规模和需求。预算和优化平台的价值需要理解其定价结构。

关键定价组成部分

1. 主机单元： 基于被观察的主机或实例数量。每个主机单元相当于一台虚拟或物理计算机。
2. 单元类型
   • 全栈监控： 涵盖 DEM、APM 和基础设施监控。
   • 基础设施监控： 仅专注于关注基础设施元素。
   • 数字体验监控： 致力于关注用户体验和互动。
3. 附加组件： 可以添加额外功能，如高级分析、安全监控和日志监控。
4. 订阅计划： 通常按月或按年提供，长期承诺可享受折扣。

许可模式

• 按主机： 费用根据被观察的主机数量确定。非常适合服务器数量稳定的企业。
• 按指标： 费用根据收集的指标数量确定。非常适合具有动态扩展和波动工作负载的设置。
• 企业许可证： 为具有众多集成和高监控需求的大型企业提供专业定价。

免费试用和演示

在决定订阅之前，企业可以在免费试用期内测试平台的功能。为了帮助组织了解它如何满足其独特需求，还提供演示和咨询。

成本考虑

• 可扩展性： 随着企业扩展和增加更多主机或服务，成本将会增加。定价策略的设计必须考虑到可扩展性。
• 功能利用率： 通过仅利用所需的功能，可以降低成本。了解哪些模块和附加组件对您的业务是必要的，这一点至关重要。
• 谈判： 它经常为大型企业提供基于长期承诺和数量的定制定价和折扣。

Dynatrace 的未来

• 增强的 AI 和机器学习： 预计将增强其 AI 能力，使 Davis AI 能够更好地预测问题、自动化修复，并在无需人工干预的情况下提供有用的见解。
• 扩展到安全领域： 随着对网络安全的日益重视，预计将改进其安全监控工具，并将更强大的威胁检测和漏洞管理功能集成到平台中。
• 对多云和混合环境的更大支持： 随着企业采用混合和多云策略，它将继续改进对各种云基础设施的支持，确保在各种设置下实现无缝监控和优化。
• 与新兴技术集成： 它已准备好整合区块链、边缘计算和物联网（IoT）等尖端技术，将其监控能力扩展到新颖和发展的 IT 范式中。
• 增强的开发者体验： 它旨在通过提供专为开发者设计的额外工具和连接器，简化开发和部署流程，从而促进更具协作性和效率的 DevOps 文化。
• 可持续性和绿色 IT： 由于可持续性变得越来越重要，它可能会包含一些工具，帮助企业跟踪和改进其 IT 流程，以降低环境影响和提高能源效率。
• 高级定制和可扩展性： 凭借进一步的定制选项和 API 连接器，企业将能够更好地根据自己的需求和运营流程调整平台。
• 用户体验增强： 随着对用户设计和体验的定期更新，它将变得更容易获得和用户友好，吸引具有不同计算机熟练程度的更广泛用户。

结论

它承诺成为这项努力中的有效合作伙伴，提供一个由 AI 驱动的广泛系统，为复杂的 IT 系统提供无与伦比的访问和知识。企业可以通过其强大的应用程序负载跟踪、由 AI 支持的先进分析以及对现代云优先架构的轻松支持，来保持最佳性能、优化客户服务并促进卓越运营。其变革和与技术共同发展的能力保证了它将永远是公司在应对数字时代困难时的有用工具。