看看这个百亿美元的Monitoring市场(2)

而国内也一样经历了 Docker 的爆发式增长，云平台也被愈加广泛的使用到各个行业，同时，DevOps 理念也在层层渗入。尤其是在云平台的使用方面，不少企业架构于混合云环境，甚至使用多种云厂商产品，这些都是很好理解的事情，也是两种状态（从没有云到普及云）之间很正常的过渡。

那么，我们所说的监控“规模”究竟指的是什么呢？ 就像 Datadog 所认为的那样，它是四个维度的产物：

1，基础设施单元的数量

提到规模，大多数人立即想到的就是这一点。从过去的几年中，任何生产环境所包含的“基础设施单元”数量都呈现出指数级增加。曾经，这些基础设施单元都是实体服务器或相当经久耐用的虚拟机，而现在，基础设施单元越来越多地由短暂的云实例、容器和微服务构成。那些在 2010 年运营着数百台服务器的企业，现在都轻松管理着数千甚至数万个基础设施单元。换句话说，企业正在用“海量”可移动的组件取代了那些相对静止的机器。

2，代码和配置的修改频率

几年前，一个很大型的软件团队一年可能只发布一次或几次产品。而现在，很多企业一天就发布好几次代码更新，这是因为大小企业都已经从瀑布开发流程切换到了敏捷开发流程。如果用这一频率乘以企业拥有的大规模团队数量，就能得到随时变化的生产环境数量了。

3，与基础设施互动的技术人员数量

这可能是技术人员近年来感受到的最大的“文化转变”了。在过去，基础设施仅由运维团队（或大型企业中的“共享服务”小组）进行管理，而现在，包括运维团队和开发团队在内的多个团队都可以接触到基础设施。带来最直接结果就是：与基础设施互动的技术人员数量激增。

4，栈区涉及的平台、工具或服务数量

从瀑布开发过渡到敏捷开发的另一个结果是：企业从只有一个中央企业架构小组负责事先制定所有基础设施决策，转变为授权各个团队自行决策——这样的话，各个团队就可以每周或每月推出新的产品，而无需受制于集中式决策。不同的团队会选用不同的平台和工具，最终形成了一个更加多元化的生态系统。这一趋势，连同开源和 SaaS 服务的崛起，大大增加了可选组件的数量。简而言之，与数年前相比，企业现在用来构建并运行应用程序的技术选择性已经大为增加了。

由于以上各个维度的迅速变化，监控问题的量级也发生了巨变。而借助 Cloud Insight，可以帮助企业在这些维度之间来去自如。所有迹象都表明，2016 年不仅会是公有云和私有云的丰收年，还将开创大规模监控的纪元。稍过时日，大家或许会发现，用 Cloud Insight 轻松管理复杂环境下的千百台主机，运维与开发实时协作，多种数据一体化展现是多么有趣的事。

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