我国应用性能管理的原理

参考观研网市场调研报告《2017-2022年中国互联网行业市场发展现状及十三五投资价值分析报告》

        （1）主动式监测原理

        主动式监测采用在各地建立用户终端和机房监测节点，定频或即时地向各节点主动发起监测任务，通过模拟终端用户使用情况，即时发现、定位并解决问题，提高客户产品性能和业务质量。主动式监测的环节主要有建立监测网络、部署监测软件并采集数据、监测数据分析、形成分析报告四个环节：

        ①建立监测网络

        主动式监测的运作模式为通过招募互联网终端用户作为监测会员（Lastmile监测点）和在骨干网络上自建监测点（IDC 监测点）的方式，建立起覆盖全国各地及海外部分地区的多层次监测网络。

        Lastmile 监测网络针对于互联网终端用户，由一个网络化运作的会员平台构成。公司根据客户对不同城市、不同运营商的监测需求，招募适合的互联网用户作为会员，同时对其运行环境等提出具体要求以保证监测质量。公司根据会员的有效任务数和有效在线时长等指标，计算并向会员支付相应的费用。根据会员任务执行情况，公司会定期过滤筛检不符合监测需求的监测点，确保在线会员质量。

        IDC 监测点针对骨干网络，公司根据监测需求在各地IDC 机房部署监测用服务器，在服务器中部署监测软件，对客户的网络性能进行监测。IDC 监测节点可有效排除终端网络环境的干扰，使监测更加稳定。IDC 监测节点不仅可以对客户网络运行状况进行监测，同时可以对IDC 网络的性能进行监测，服务于IDC 机房的优化以及网络与应用厂商的选型。

        ②部署监测软件并采集数据

        通过在会员计算机上部署客户端监测软件，并主动向其发送监测任务，监测软件主动地对各类网络应用发起模拟访问并获取性能数据，用以评估各类网络相关应用的运行状况和用户体验。

        客户端监测软件一方面采集监测点设备信息，同时向其下发server 请求任务并将监测点设备信息上报。任务下发server 会基于监测点信息判断监测点是否符合做任务的条件，如果符合，则下发任务，如果不符合，则不进行任务下发。任务下发后开始执行，客户端程序采集任务执行过程的相关数据，任务结束后进行数据回传。

        ③监测数据分析

        监测数据回传后，由大数据集群统一进行计算。大数据计算集群通过对不同类型的数据进行存储，前端报表展示时，直接通过统一定义的SQL 语句进行数据查询计算。一方面，避免了数据提前计算入库，提高了数据展示的灵活性，另一方面，也提升了数据的处理能力。

        ④形成分析报告

        所有的监测数据最终都将转化为 web 报表平台的报告，通过图形化进行展示。Bonree 主动式监测平台可以从时间趋势图、地域分布图、主机分布图、性能解析图、元素瀑布图、元素问题、应用问题、解析问题等入口对监测数据进行分析，全方位、各角度向用户展示业务质量状况。用户可将分析报告添加到仪表盘，便于快速了解重点关注的分析结果。同时也可将报告添加到图表库中，通过创建自动报告来周期性发送用户所关注的分析报告。

        （2）被动式监测原理

        相较于主动式监测采取建立监测节点、模拟用户使用的形式，被动式监测与其最大的不同在于需要在客户的网络与应用当中植入程序代码，对客户进行嵌入式监测，当用户安装并启动程序时，探针开始工作，抓取用户最真实的使用数据，如浏览器端Browser 端探针技术、移动端SDK 技术、Server 端探针技术、旁路接入技术等。

        被动式监测技术针对的是用户终端应用在用户行为、应用性能、错误、崩溃等方面的问题以及应用服务端在代码、数据库、NoSQL 等其他后端服务的性能监控和问题定位。被动式监测为真实用户的全样本数据采集及分析，针对于防火墙后端的性能问题，需企业技术人员配合实现对应用的监测。

        被动式监测技术会对客户网络与应用性能造成少许影响。数据采集模块的代码是通过自动代码注入引擎方式注入到用户的应用代码中，与用户的应用代码一起运行，这部分会对用户的应用性能产生一定的影响。

        同时，植入代码涉及到网络安全与数据保密方面的风险，因而，国内企业对被动式监测技术的接受相对更晚，目前有一部分企业开始提出被动式监测的需求，市场处于大量需求有待激发的阶段。被动式监测技术需要有足够的保障客户数据安全与隐私的机制。

        （3）主动式和被动式监测方式比较分析

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