遥测： 不同类型的数据

作为一个行业，我们愿意讨论技术的任何方面。 然而，我们的强项似乎在于争论术语。 行话。 字。

云。 开发运营。 不适用。 打开。 对于这些术语的定义仍然存在争议，就如同狗毛与黑沙发之间的区别一样。

你用你的明喻，我也用我的，非常感谢。

今天，我们在这里讨论一个必然会在未来十年左右引发争论的术语：遥测。 毕竟，它不只是数据吗？  我们使用遥测仅仅是因为它听起来比数据更性感吗？

不。 一点也不。

最终，数据和遥测都是有组织的信息位。 交替使用它们并不是犯罪。 但事实是，如果要准确的话，是有区别的。 随着组织进入数据经济，这种差异将变得越来越重要。

遥测源自两个希腊词：“tele”和“metron”，意思是“远程”和“测量”。 根据维基百科，“遥测是在远程或无法访问的点收集测量值或其他数据，并自动传输到接收设备进行监控。”

这就是我们看到如此多的操作数据被称为遥测的原因——因为它被（远程）收集并传输到不同的系统。 遥测数据的存在并不是什么新鲜事。 自每个网络和应用服务存在以来，它一直是其固有的副产品。 几十年来，网络和应用监控一直使用代理和协议来收集遥测数据。 它的价值主要在于解决数据路径中的问题。 

但随着业务通过数字化转型不断进步，业务流程和技术之间的界限不断模糊，来自数据路径的遥测将为技术和业务问题提供洞察。 随着组织越来越依赖应用来开展业务（内部和外部、与客户和合作伙伴），最有价值的遥测数据是从构成数据路径的应用服务生成的。

如果你看一下这条路径，会发现至少有一个（肯定接近十个）应用服务可以提供规模和安全性。 

每个应用服务及其部署平台都包含有关特定客户体验状态的宝贵信息。 从用户平台的特征（设备类型、位置、网络）到数据路径上每个单独“跳跃”所花费的时间，一切都可以用于排除故障、识别恶意行为者和详细说明性能问题。 这不是“客户”数据或“公司”数据；而是运营数据。 它是遥测。

然而，要真正利用这些数据，我们需要找到一种方法来捕获并分析来自数据路径中应用服务的大量数据。 这就是云发挥作用的地方。

为什么云对于利用遥测至关重要

如今，仅捕获了部分遥测数据，因为保存所有数据需要比现有更多的存储空间。

已经发射或可能发射的遥测数据的数量是巨大的。 大多数系统无法存储超过几周或几天的遥测数据。 通常，它被切分为时间序列以节省空间。 但即使这样也无法减轻存储的巨大负担。 最终，必须将其删除，为更新、更相关的遥测数据腾出空间。

这就是为什么您倾向于寻找托管在公共云中的高级分析服务。 云计算和存储的能力加上机器学习提供了收集、存储和处理大量遥测数据所需的技术基础。 借助足够强大的遥测技术，高级分析将能够通过发现看似不同的数据点之间的模式和关系为组织提供可行的见解。

但要达到这个目的，应用服务需要发出云存储库可以吸收的尽可能多的遥测数据。 并且它需要来自数据路径上尽可能多的点。 从客户体验（数据路径）中收集的信息越多，对系统寻找模式和关系的价值就越大，这些模式和关系可以发掘可操作的见解，从而改善客户体验和业务绩效。