遥测和数字业务
数据和数字业务的融合并不令人意外。 看一眼我们的手机就会发现，无论哪个行业，每个组织都有着几乎无法满足的需求。
但我们需要的不仅仅是个人隐私数据。 安装应用程序后，您可能会收到与开发人员共享诊断和性能数据的请求。 这个数据，这个 遥测对于那些能够利用、分析数据并采取行动的组织来说，这些数据中充满了真正的金块。
然而，这样的组织很少，因为帮助组织优化性能和解决缺陷所需的洞察力分散在用于交付applications的各种网络、系统和服务中。
大多数组织发现很难将解密所需的数字信号拼凑在一起，例如“为什么会失败？”更不用说“为什么对这个用户来说性能很差，而对那个用户来说却很好？”
然而，这对于数字业务来说是一项关键能力：收集、分析和识别性能下降的根源、中断的原因以及攻击的早期指标的能力。 许多人可能认识到这些是几乎每个组织（确切地说是 98％）都缺少的关键见解。
但利用遥测技术进行这些作业调查并不是新鲜事。 application性能监控 (APM) 和网络性能监控 (NPM) 已经很成熟并被人们所理解。
遥测技术在数字业务中的不同之处在于它如何被业务使用，作为其运营用途的补充能力。
数字信号和业务成果
在过去，当互联网还是一个黑暗且未知的时代，存在着实体商店。 这些建筑由砖块和灰泥制成，有时也由金属制成，里面摆放着一排排诱人的商品，里面的商品种类繁多，让人赏心悦目。
当购物者跨过门槛时，就会进行计数，并通过响铃通知。
店员在过道里走来走去，寻找需要帮助的购物者，在某些商店，还向他们推销最新、最好的家电或娱乐系统。
最后，购物车里装满了商品，购物者在收银台结账时就变成了顾客。
现在，这仍然发生在数字业务中，但这一切都发生在线上，并伴随着数字信号，企业可以使用这些数字信号来确定其健康状况和潜在的改进领域。
游客是跨过门槛的购物者。 遍历路径和会话日志告诉我们购物者浏览了什么以及他们去了我们数字商店的哪里。 转化率告诉我们有多少购物者成为了客户，以及他们花了多少钱。
数字信号比传统测量方法能告诉我们更多信息。 很难知道购物者花了多长时间在一排又一排的货架间寻找才找到他们想要的东西。 数字信号告诉我们购物者在某个页面上停留了多长时间以及导航到下一个页面花了多长时间。
更多的数字信号告诉我们购物者通过结账需要多长时间才能成为客户。 填写购买表格需要多长时间，处理付款需要多长时间。
所有这些信号对于 IT 和企业来说都很有价值。 虽然大部分遥测数据可以让 IT 部门洞察特定系统的性能和运行状况，但它也让企业能够了解可能损害转化和阻碍业务增长的因素。 这就是 IT 与业务之间的界限变得模糊的地方——业务成果被定义为转化率和交易价值等可衡量的指标。 由于这些结果受到性能、可用性和复杂性的影响（以页面停留时间过长来衡量），因此遥测也成为了企业的宝贵资源。
数字化业务意味着超越监控
使用数字信号（遥测）来实现业务成果是数字业务成熟的标志之一。 但这并不像收集日志、指标和跟踪并对其进行神奇的分析那么简单。 它需要认真关注实践和文化，并不可避免地产生新的角色和技能。
数据科学家、机器学习工程师、数据管道、MLOps。 这些只是数字业务数据实践中日益重要的一些角色和实践。 战略决策包括数据湖的位置和架构——在云端还是在本地，联合还是整合？
要了解有关这些主题的更多信息以及如何结合遥测技术来帮助实现 IT 和架构的现代化，请阅读我们的 O'Reilly 书籍《数字业务的企业架构》中由 F5 工程副总裁 Mike Corrigan 和开发运营总监 James Hendergart 撰写的“运营数据是新的石油”一章。