大约 70% 的全球企业已经启动或计划启动某种形式的 IT 转型，这是有充分理由的。进行各种形式的 IT 转型的企业实现其最高业务目标的可能性比同行高 64%。

但 IT 转型不仅仅是实施 DevOps 模型。企业需要一个全面的战略和计划。在制定计划后，他们需要对现有的关键 IT 基础设施进行现代化改造，以提高运营支出和管理开销方面的效率。

大数据分析堆栈的自动调整极大地促进了所有形式的 IT 转型。在我们最近关于 IT 转型的电子书中，我们将自动调整和优化作为正确转型所需的重要原则之一。

无论您仍在本地并计划迁移到云端，还是已经在云端，都有一个令人不安的事实：企业组织使用的计算量通常比他们预期的要多得多。 Gartner 预测，“到 2020 年，由于缺乏成本优化方法，80% 的组织将超出其云 IaaS 预算。”这意味着大多数公司都面临过度配置和超支的风险，尤其是当他们不采用成本优化时。超出预期的支出是任何 IT 转型的糟糕开端。

一个很大的原因是公司没有工具来提供对云应用程序性能和大数据分析堆栈的完整和可操作的可见性（尽管这两者对于任何 IT 转型都至关重要）。 APM 工具可以让您对数据应用程序有一定的了解，但如今，仅进行监控是不够的。公司真正需要的是建议和自动调整，以纠正性能问题并优化现有资源。你需要行动，而不仅仅是观看。

为了促进有效的 IT 转型，用于管理应用程序工作负载、查询、消息流和性能问题的解决方案需要敏捷且果断。这些解决方案必须具有保持所有工作负载以优化速度运行所需的深度可见性。否则，它们会对 SLA 以及应用程序和工作负载性能产生不利影响。

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