IT 基础架构服务需要不断调整和优化以维护 SLA，同时最大限度地提高您的投资。大数据的出现和随后的使用在这方面提供了巨大帮助。实时性能数据是最大限度发挥大数据力量的下一步发展。

虽然实时性能数据现在对现代企业的成功至关重要，但许多组织尚未完全由数据驱动。在 NewVantage Partners 最近的大数据和人工智能高管调查中，69% 的受访者表示他们尚未建立数据驱动的组织。在同一项研究中，72% 的受访者表示他们没有现成的数据文化。最重要的是，超过一半的参与者表示他们不将数据视为商业资产 (53%)，并且不在数据和分析方面展开竞争 (52%)。

然而，随着消费者需求的增长和资源需求变得更加复杂，企业现在必须接受实时性能数据，以确保他们的 IT 架构能够跟上发展并且运营成本保持在可控范围内。

每个系统、流程、工作流和应用程序都会生成内部实时性能数据。为了提高效率和降低成本，企业利用这些数据来查看哪些任务运行缓慢，问题出在哪里，并消除瓶颈。

数据越新鲜，您就能越快地识别和解决问题。这导致更高效的流程和更快的决策制定。当来自系统、工作流和任务的数据可立即用于实时性能分析时，它们得出的见解质量更高且更具可操作性。

实时性能数据之所以强大，是因为它提供了最新的信息来改进优化工作、增强决策制定过程并实现更深入的调试、故障排除和规划。

速度是实时分析和数据处理的主要优势。企业及其 IT 团队无需等待数小时或数天才能处理和分析其性能数据。快速、实时的分析和数据处理为他们提供了执行必要调整、做出关键和战略决策以及在需要时启动干预所需的可靠信息。

应用程序数据的实时性能分析使您能够充分利用基础架构。通过对应用程序性能的实时观察，您可以快速收集来自所有层和堆栈的所有信息，并创建一个完整的画面。您会立即明白为什么您的应用程序会以它们现在的方式运行。您还知道如何快速果断地解决问题，将停机时间限制在最低限度，并确保为您的应用程序维护 SLA。

除了对您的 IT 基础设施、应用程序、工作流和流程进行快速可靠的观察之外，实时分析和数据处理还可以帮助预测资源消耗，从而允许用户为每个应用程序和任务分配适量的资源。在具有可扩展性和机器学习 (ML) 功能的 IT 堆栈优化系统中，实时性能分析有助于自动为应用程序和工作流分配和部署资源，以确保它们以最佳水平运行。

相当多的企业仍在使用过时的解决方案，几乎没有实时数据功能。这意味着他们的数据不会不断更新，也不是为与现代系统集成而设计的。数据变得停滞、孤立和无用。

对于某些组织而言，由于缺乏更新和更先进的绩效管理工具，他们需要手动收集和管理绩效数据。因此，分析和优化无法完全自动化。

如果依赖手动调整，数据的“实时新鲜度”将被浪费。要充分利用实时性能数据，企业需要同时利用自动优化和机器学习。

通过自动优化，该解决方案对整个 IT 基础架构中的所有数据执行实时性能分析。然后，该解决方案使用最理想的配置和资源数量自动扩展资源并运行应用程序和任务，以维护 SLA，同时降低成本。