《周易·系辞下》云，静则思，思则变，变则通，通则达。对于长远发展这个话题，古人已经总结的很好了。当前，在网络大环境的冲击下，各大企业都在寻求能跟得上时代步伐的业务转型;云计算、大数据、人工智能技术的普及应用，也推动技术提供方慢慢接受这些新技术，并深入落地到企业产品中。基于这样的大背景，我们有幸采访了正在转型道路上的东方龙马公司，听听CEO和解决方案架构师谈谈企业转型和技术转型里的关键内容。
战略：以业务为导向的CEO职责
作为CEO，奎建生说，主要的工作内容是要对公司未来策略制定、公司定位、组织架构设计、团队建设、经营方向和成果负责任，并为股东创造价值作出努力。
东方龙马在经历数据库和中间件服务业务十多年快速增长后，跨进了多元化业务建设的新时期。在发扬传统数据库服务优势的基础上增加新内容。东方龙马将传统运维，性能管理， SQL审计/一体机/虚拟化，数据分析和日志数据可视化技术包含在自动化运维技术中引出了全新概念，在紧跟数据化时代步伐运用大数据技术向自动化运维阶段深入研究和积极推进，在以客户需求为中心的宗旨下不断创新，为提供更加适合客户IT需求的产品和服务不懈努力。
企业转型要具备的要素
奎建生拥有丰富的IT企业从业经验，面对企业转型这个很大的话题，他认为，IT企业由于自身特殊性决定必须紧跟信息科技前沿技术，最好能引领和参与规则或标准的制定，正确认知大趋势。同样，信息科技主要依靠的是人的能力特别是核心技术的竞争能力，因此正确理解和学习前沿技术，准确把握时代技术进步的脉搏，为企业实施新旧业务的转化做好人力和技术储备，而这一切最重要的是对客户需求的正确认知和引导，为企业应用新技术创造和储备商机。
而谈到从公司战略角度来看，东方龙马的转型推力是什么的时候，奎建生则指出，逆水行舟不进则退，这是所有IT企业面临的挑战。IT技术经过几十年的快速发展已经对社会生产和人们生活产生了巨大影响，可以说现在的生产和生活已经离不开IT，如果IT企业不能顺应潮流在发扬传统积极创新上做好部署，其结果肯定会被淘汰。东方龙马的危机意识让我们积极采用新技术向多元化作努力，所谓转型也可以说是必须顺应潮流才能让东方龙马在新技术不断进步的今天依然可以在IT服务大军中砥砺前行。
东方龙马在原有技术积淀上，选择提供自动化运维服务，是因为自动化运维正成为“以IT管理IT”的趋势，选择自动化运维应运了IT服务的新动向，东方龙马在传统数据库服务优势的基础上应用数据采集和定位等具有大数据特征的新技术，集成新型运维方案，使运维自动化成为现实。
技术：数据来源和分析手段
记得在6月份的线下沙龙上，东方龙马解决方案架构师李文京就分享过如何帮助企业搭建核心系统性能保障平台，从架构到数据展示，到架构组成，性技术的应用等都做了详细的介绍。那么东方龙马为企业搭建核心系统性能保障平台，是如何进行埋点来收集数据的?分析手段又有哪些?李文京说，主要收集方式是通过网络流量镜像，前端JavaScript、SDK和应用服务器安装数据收集Agent进行各种性能数据的采集。分析主要采用网络流量解码分析、用户行为分析，结合大数据分析的关联分析，模糊匹配分析等。
李文京在给传统企业和互联网企业设计方案过程中有丰富的经验，那整个过程需要注意哪些事项?两种方案之间有什么区别呢?李文京：稳定、可靠、安全是所有企业对应用系统的三大要求，这点在传统企业的IT建设中表现的尤为突出，传统企业的应用相对互联网企业要庞大，复杂度更高。所以，传统企业IT的应用性能管理方案，更强调提升整体应用的可靠性，性能和可管理性，而又不能对生产系统造成额外的负担。
因此，应以旁路镜像作为性能管理的切入点，从网络流量的角度端到端的解读企业应用的性能瓶颈，并通过实时解码还原用户的交易，对企业核心应用所产生的交易进行更方面的展示和统计。另外，企业的IT部署非常复杂，在为企业解决性能问题的同时，也为企业的整体运维提供更统一，更简便，更智能的方式方法实现自动部署，容量预测，缓解运维人员压力的同时也可以为未来IT的投入做一个评估;而互联网企业的应用性能管理则侧重于最终用户的体验管理，主动性能管理，以及用户行为分析上。
总的来说，互联网用户的性能管理应以用户响应时间为纽带，并通过采集到的各种性能和用户交互数据进行关联分析，提升用户体验的同时，减少用户流失，并能从对用户的访问习惯和用户特征进行分类，把性能管理上升到IT运营管理的层级。
大数据分析平台的构成模式
关于东方龙马提供的大数据分析解决方案采用了什么模式，业务数据从哪来，数据分析架构这些，李文京也做了简单介绍：东方龙马的大数据分析团队由数据分析师和研发人员组成，根据行业自身的特点，业务规则结合成功案例的积累，针对不同的行业有一整套适用的大数据库业务模型，每一种大数据分析都是建立在这些业务模型的基础上的应用。
业务数据的获取主要来源于应用日志，系统日志，脚本的输出，网络镜像的数据和其他数据源的整合。分析技术主要用到聚类分析，关联分析，决策树分析等。
大数据分析平台从应用架构上分为三个层次，自底向上分别是业务层、平台层和应用层。其中业务层是承载当前企业业务的系统。以银行为例，如核心、前置、网上银行、信贷等等，这些系统本身为完成某些特定的业务目标而建立，虽然并不属于东方龙马的分析平台，但它们是整个平台大数据的重要来源;平台层承担大数据的采集、实时处理、动态展示、可靠存储、深度分析等技术功能，是整个决策平台的处理中心;应用层包括基于大数据处理对企业提供实时决策支持的应用功能。
典型应用于如领导决策支持、业务运行监控、IT 运行监控、业务风险实时监控、互联网业务监控等，并能根据企业的需求进行快速地扩展。
人工智能运维
人工智能化运维也是东方龙马转型的重要维度之一，也许有人会问，人工智能技术在东方龙马有哪些具体应用场景，以及智能工具和管理机制是如何实现的?李文京说，目前企业运维人员的大量精力都消耗在不断的重复劳动和被动的问题解决上，无法形成有效的支撑能力。所以，人工智能运维是一种敏捷运维，是面向业务的，而不是传统面向设备的，它不但包括了传统运维所包含的所有内容，而且还为企业业务系统在各个生命周期提供更智能的管理和优化方法，形成更好的用户体验、更快的交付能力、更强的支撑能力。
首先在业务系统上线之前，东方龙马的SQL性能审核方案可以提高代码的质量;在应用的部署和配置阶段，东方龙马的自动化部署方案可以加速整个进程，减少人为错误;在业务系统上线之后，东方龙马的全系列性能管理方案可以全方位的洞察性能的瓶颈并给出专家意见;而且在这个阶段，东方龙马能够在大量的日志、数据流中识别潜在的故障问题，并能将运维相关的结构化数据和非结构化数据进行采集和整合。在这些数据的基础之上，通过大数据计算平台和实时流计算引擎进行数据化展现，结合移动App让用户随时随地了解业务系统的运行状态。
新技术支撑多样化的用户需求
据了解，东方龙马的用户覆盖金融，运营商，能源，政府和一些大企业，他们无论从数据挖掘，分析，还是性能管理上都有越来越高的需求，东方龙马也为这些用户的IT管理不断的探索和优化自身的技术。
第一个探索是如何将用户相对分离的运维数据统一起来并且最大化的挖掘他们的价值，如何把东方龙马大数据分析和运维管理这两大优势集合在一起发挥优势。
第二探索是如何把用户的应用性能数据和业务运行态势结合在一起，通过可视化技术，形成一个敏捷数据中心，展现给IT部门甚至更高层企业的管理人员，作为他们监控，预警甚至是实时决策的平台。
第三探索是如何为企业用户全面提升其运维交付能力，实现运维流程自动化，脚本执行自动化、作业流程自动化、巡检自动化以及安装配置的自动化。东方龙马所采用的新技术包括在线流处理和流计算技术，数据可视化技术，基于ELK的日志采集处理和搜索技术等。
技术转型面临的挑战
李文京认为，一个IT服务商不能被动的为企业客户的转型而做各方面的适应，而是更主动的去改变。东方龙马的技术团队在不断积累方案和经验的同时，也观察到客户在过去3到5年在IT方面的投入情况，并洞察到新技术在不同行业的发展前景，以至于东方龙马的解决方案团队和服务团队还积极参与到了用户的某些重要IT项目的设计中。
面临不断变化的IT环境和日新月异的新技术，如何在新时代更好地和客户一起应对这些挑战也对东方龙马自身的技术团队和方案架构设计提出了更高的要求，为了满足这些要求，东方龙马在不断扩充自身产品线的同时，也积极寻找战略合作伙伴，完善行业的解决方案;与此同时，东方龙马专门设立了解决方案团队，售前团队，专业服务团队和技术专家组，为用户提供最专业的咨询和实施服务。
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