Dynatrace在今天的Perform 2020会议上扩大了其Davis人工智能(AI)引擎的应用范围，该引擎通过其应用程序性能管理(APM)平台提供了这一功能，以包括与移动应用程序的更深层次联系以及跟踪关键性能指标的能力( KPI)，例如收入趋势和客户流失。
此外，Dynatrace还启用了与Web分析工具(如Adobe Analytics)的一键式集成。
这些功能是本周早些时候在会议上宣布的Davis AI引擎与Kubernetes之间更深层集成的补充。
Dynatrace的首席营销官Mike Maciag表示，在组织正在构建和部署更多数字业务应用程序的同时，APM平台的使用范围已从IT团队扩展到包括业务用户。这些新兴的应用程序大多围绕移动计算设备展开，因此Dynatrace还扩展了Davis AI引擎的覆盖范围，以提供数字体验管理功能，包括高级分析和移动应用程序用户会话细分，对其他移动平台(如React)的自动仪表化他说，本机和tvOS以及对第三方移动应用程序组件的见解。
具体来说，Dynatrace多维分析现在包括崩溃报告工作流和粒度细分功能，涵盖所有应用程序组件和用户操作的运行状况，性能和使用率指标。Maciag说，这种能力将消除当今大多数组织所拥有的APM盲点。
Maciag表示，2019年部署了超过2000亿个移动应用程序，成本为1200亿美元，显然挑战的范围需要AI引擎的额外帮助。
Maciag说，结合现在能够跟踪应用程序性能如何影响KPI的功能，现在有机会使用Dynatrace Digital Business Analytics这样的模块来解锁被锁定在可观察性平台中的商业数据金矿。
为了进一步启用该功能，该模块中的Davis AI引擎使用更广泛的数据源提供了可能对业务产生影响的异常情况的自动实时警报。
目前尚不清楚企业用户在何种程度上依赖APM平台来发现可能影响企业成果的事件。大多数业务用户都依赖商务智能(BI)应用程序或传统电子表格来管理业务。但是，随着越来越多的流程使用软件进行数字化，APM平台可以在事件没有早已反映在BI应用程序或电子表格中之前就浮出水面。实际上，如果企业领导人选择通过APM平台实时分析事件，则很有可能会更快地影响最终结果。
同时，随着应用程序环境变得越来越复杂，对APM平台的依赖也在不断增加。一旦主要用于跟踪企业中最关键任务的整体应用程序，组织现在就要求DevOps团队端到端地管理整个业务流程。当然，挑战在于这些业务流程中的大多数都由各种各样的前台和后台应用程序组成，而这些应用程序通常是使用完全不同的框架构建的。
