大數據催生了許多新的應用，移動設備和臺式電腦都能夠使用更復雜的應用程序來為世界各地的用戶提供服務。
大數據不僅僅對開發新的應用程序有用。它也非常適合更容易地監視這些應用程序。許多應用程序都可以依賴人工智能算法來確保的用戶體驗，大程度地減少停機時間，并保持程序的平穩運行。
使用大數據的開發人員的數量未來將會繼續增加，因為2021年的智能手機用戶達到38億。大數據在應用程序監控中的作用也將增加。
大數據在應用監控中的作用
應用程序監控(APM)這個術語在數字化轉型的市場中迅速占了上風。像大數據或人工智能等其他術語一樣，應用程序監控(APM)不僅因為其神秘的“新穎性”，而且由于其保持企業績效和減少災難的能力而吸引了業務創新者的注意力。
應用程序過程監視工具為各種規模的組織提供了所需的解決方案，以監視其網絡或技術堆棧中關鍵工具的性能。大數據使它比以往任何時候都更加可靠。這意味著，使用大數據監控應用程序性能的組織實際上可以首先知道某個應用程序何時出現問題，及時可靠的應用程序監控工具可以幫助任何人提前解決災難性問題，從而將不必要的停機時間和故障降至低。在過去的幾年中，Hadoop數據挖掘工具使這些監控工具更加可靠。
在哪里使用應用程序監控(APM)工具?
通常，在構建自己的基本應用程序的企業的工具包中可以找到應用程序監控(APM)工具。對于一家依靠自己的大數據應用程序來保持流程平穩運行的科技公司，則可能需要應用程序監控(APM)系統。如果要向組織外部的公司和客戶交付軟件，則還可以使用應用程序監控(APM)工具來確保可以提供一致的用戶體驗。采用大數據可以簡化此過程。
如今，大數據世界中應用市場的潛力是巨大的。如今已經看到Uber、Netflix、Amazon Prime等解決方案形式的增長，而且隨著越來越多的數字業務的興起，人們必將看到可用的應用程序數量繼續增長。在現代環境中，具有價值的創收應用程序正在成為企業發展的令人興奮的方式之一，對于這類應用程序，應用程序監控(APM)解決方案是必不可少的。
盡管應用程序監控(APM)解決方案的組件可能會根據企業所選擇的內容而有所不同，但是其中大多數工具都提供了監視和改進應用程序性能的多種方式。例如，企業的應用程序監控(APM)工具可能包括：
•洞察基本服務器指標，例如內存或CPU;
•應用框架指標，例如JMX和性能計數器;
•個人交易和請求的執行;
•應用程序日志數據和錯誤信息;
•真實的用戶監控;
•代碼級性能編程。
為企業選擇應用程序監控(APM)工具
隨著應用程序監視成為各種規模的企業越來越受歡迎的選擇，新型應用程序監控(APM)工具應運而生，以支持不同的目標。大數據的進一步發展將使它們更加可靠。例如，編寫代碼時需要使用的應用程序監控(APM)軟件類型可能與發布后用于主動監控應用程序的工具完全不同。
為了確保選擇適合自己需求的應用程序監控(APM)工具，企業需要非常仔細地考慮自己的需求，包括計劃使用哪種編程語言，是否需要SaaS或本地解決方案，以及企業是否需要一致的云計算支持。尋找易于使用的應用程序監控(APM)工具也是值得的。盡管這些系統變得越來越容易訪問，但對于初學者來說它們可能會很復雜。
大數據引領應用監控新領域
大數據正以引人入勝的方式改變著應用程序監控領域的未來。明智的企業將繼續投資于新的大數據工具，以確保應用程序高效可靠地運行。
