机器学习巩固了AppDynamics的中枢神经系统监控视野

思科系统公司的AppDynamics子公司正在扩大其监控范围，并将机器学习融入其技术中，以期为复杂的多云环境带来更多自动化。

该公司，思科猛扑在 两年前收购前几个小时AppDynamics'计划中的首次公开募股，显示器从应用的角度系统，在用户体验层面检测减速和中断挖下去，以确定根本原因。这些增强功能利用了Perspica Inc.的技术，Perspica Inc.是另一项Cisco收购，它使用机器学习来分析实时数据流。

AppDynamics表示，今天的公告是一项长期计划的一部分，该计划旨在建立一个涵盖应用程序，基础架构和网络的“ IT中央神经系统”。该公司正在解决日益严重的问题，即如何筛选和理解网络设备，数据库，系统监视器和其他来源的数据流，随着公司开始使用多个云，该任务变得越来越复杂。

AppDynamics开发人员计划的高级主管Matt Chotin说，三阶段的中央神经系统计划涵盖了可见性，洞察力和行动。“我们已经提供了可见性;这是洞察力支柱的核心。”他说。仍在开发中的动作组件将涉及自动解决问题。

认知引擎可以使用机器学习来每秒提取，处理和分析数百万条记录，从而提高对这些指标如何相互关联的理解。该软件将偏离其认为正常的指标隔离开来，并为可能影响应用程序可用性或性能的任何问题的根本原因提供最大的怀疑。Chotin说：“引擎并没有通过点击屏幕来查找根本原因，而是在提升它们并建议它们可能是什么。”

Chotin说，机器学习组件是不受监督的，这意味着不需要人工干预即可定义正常条件。他说：“我们收集数据，将其输入到模型中，随着时间的推移，它将了解正常情况。” “您真的不需要培训它。您确实需要了解偏差的业务阈值是多少，这是对异常行为的容忍度的统计量度。

数据收集是通过安装并连接到运行时模块(例如Java应用程序或Docker容器)的代理完成的。

该公司还为Amazon Web Services Inc.的Lambda功能即服务添加了无服务器代理，该公司表示将是一系列专用代理，用于检测无服务器功能对应用程序的影响。 。无服务器计算给信息技术组织带来了一系列新的挑战，因为功能可以快速启动和关闭。无服务器应用程序的这种短暂特性违背了传统的系统监视技术。

AppDynamics表示，新的AWS Lambda无服务器代理创建了完整的应用程序拓扑，该拓扑了解应用程序的构建方式以及包括无服务器功能在内的不同组件如何影响用户体验。该公司表示，它使用轻量级代理，可以扩展而无需大量网络或系统开销。Chotin承认“无服务器比现在部署更令人向往”，他说公司希望超越正在形成的趋势，这将成为组织构建和部署应用程序方式的重大转变。

Cognition Engine是对基本AppDynamics平台的增强，因此定价不会改变。AppDynamics通常按已部署代理的价格定价，但不发布详细信息。

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