大数据催生了许多新的应用，移动设备和台式电脑都能够使用更复杂的应用程序来为世界各地的用户提供服务。
大数据不仅仅对开发新的应用程序有用。它也非常适合更容易地监视这些应用程序。许多应用程序都可以依赖人工智能算法来确保的用户体验，大程度地减少停机时间，并保持程序的平稳运行。
使用大数据的开发人员的数量未来将会继续增加，因为2021年的智能手机用户达到38亿。大数据在应用程序监控中的作用也将增加。
大数据在应用监控中的作用
应用程序监控(APM)这个术语在数字化转型的市场中迅速占了上风。像大数据或人工智能等其他术语一样，应用程序监控(APM)不仅因为其神秘的“新颖性”，而且由于其保持企业绩效和减少灾难的能力而吸引了业务创新者的注意力。
应用程序过程监视工具为各种规模的组织提供了所需的解决方案，以监视其网络或技术堆栈中关键工具的性能。大数据使它比以往任何时候都更加可靠。这意味着，使用大数据监控应用程序性能的组织实际上可以首先知道某个应用程序何时出现问题，及时可靠的应用程序监控工具可以帮助任何人提前解决灾难性问题，从而将不必要的停机时间和故障降至低。在过去的几年中，Hadoop数据挖掘工具使这些监控工具更加可靠。
在哪里使用应用程序监控(APM)工具?
通常，在构建自己的基本应用程序的企业的工具包中可以找到应用程序监控(APM)工具。对于一家依靠自己的大数据应用程序来保持流程平稳运行的科技公司，则可能需要应用程序监控(APM)系统。如果要向组织外部的公司和客户交付软件，则还可以使用应用程序监控(APM)工具来确保可以提供一致的用户体验。采用大数据可以简化此过程。
如今，大数据世界中应用市场的潜力是巨大的。如今已经看到Uber、Netflix、Amazon Prime等解决方案形式的增长，而且随着越来越多的数字业务的兴起，人们必将看到可用的应用程序数量继续增长。在现代环境中，具有价值的创收应用程序正在成为企业发展的令人兴奋的方式之一，对于这类应用程序，应用程序监控(APM)解决方案是必不可少的。
尽管应用程序监控(APM)解决方案的组件可能会根据企业所选择的内容而有所不同，但是其中大多数工具都提供了监视和改进应用程序性能的多种方式。例如，企业的应用程序监控(APM)工具可能包括：
•洞察基本服务器指标，例如内存或CPU;
•应用框架指标，例如JMX和性能计数器;
•个人交易和请求的执行;
•应用程序日志数据和错误信息;
•真实的用户监控;
•代码级性能编程。
为企业选择应用程序监控(APM)工具
随着应用程序监视成为各种规模的企业越来越受欢迎的选择，新型应用程序监控(APM)工具应运而生，以支持不同的目标。大数据的进一步发展将使它们更加可靠。例如，编写代码时需要使用的应用程序监控(APM)软件类型可能与发布后用于主动监控应用程序的工具完全不同。
为了确保选择适合自己需求的应用程序监控(APM)工具，企业需要非常仔细地考虑自己的需求，包括计划使用哪种编程语言，是否需要SaaS或本地解决方案，以及企业是否需要一致的云计算支持。寻找易于使用的应用程序监控(APM)工具也是值得的。尽管这些系统变得越来越容易访问，但对于初学者来说它们可能会很复杂。
大数据引领应用监控新领域
大数据正以引人入胜的方式改变着应用程序监控领域的未来。明智的企业将继续投资于新的大数据工具，以确保应用程序高效可靠地运行。
