企业正在加速投资于他们的网络率。随着遗留的IT on-premises基础设施让位给混合云和虚拟化环境，以及不断升级的数据海啸推动了数据中心的扩展，时间和金钱的投入不断增加，风险也越来越高。雷竞技电脑网站不幸的是，终端用户对服务的期望也在增长，给已经在应对网络迁移挑战的网络运营商和工程师增加了额外的需求。
尽管企业网络环境的快速变化,它支持团队仍在使用相同的网络性能指标来监测和评估他们的网络服务是否达到标准。问题是,他们使用一维工具测量工具的主观经验,甚至不是为了理解,更帮助故障排除。这有点像用锤子拧紧螺丝。
Forrester Research发现，大约三分之一的性能(即用户体验)问题需要一个多月才能解决——或者完全解决——这并不奇怪。
筒仓的心态
今天，许多IT支持团队正试图在没有足够的知名度真空来管理他们的网络。例如，有能力来解决应用程序，如Oracle或微软需要的正是用户正在经历一个清醒的认识。很多时候，IT的任务是修复与具有自身的行为和特征的特定应用程序的问题，才发现他们缺乏必要的洞察力。最后，判定的响应时间为应用程序实在是太慢了，或者延迟太高了，都几乎没有上下文如何最终用户实际消费和感知来执行应用程序。
结果，最终用户和网络支持团队都越来越沮丧。事实上,Gartner2017年Gartner的IT基础架构中的分析师指出，运营管理及数据中心会议是网络工程师的79％用试图评估的基础上性能指标的云用户体验的不满。雷竞技电脑网站此外，Gartner的报告的网络工程师，超过50％而被承认为“盲目云会发生什么”，而32％的人表示有较大的知名度差距。
在典型的场景中，网络监控仪表板上的一切可能都是绿色的(例如，可用性、抖动、包丢失、延迟……)，但用户仍然会有糟糕的体验。这可能是由于性能上的细微差别，或者是多个基础设施的组合在按照规范独立运行时总体性能不佳，但无论哪种方式，网络运营商都无法直观地看到用户看到的问题。
仅凭一维的视角，IT团队可以对问题的原因做出粗略的猜测。这可能会导致升级的“作战室”对话，但在浪费了宝贵的时间之后，用户仍然遇到了问题。如果不从用户的角度监视网络，则几乎不可能确保最佳的用户体验。事实上，性能指标并不等同于用户体验。
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传统上，要真正了解用户正在经历的唯一方法就是看自己;无论是在人，或利用其PC的远程控制。但是，随着预算减少的当下现实，收缩人力资源和更多的责任，那些日子已经过去的事情了。特别是考虑到超过90％的企业至少有一部分员工远程访问网络或应用程序服务;由于BYOD趋势，通常使用IT团队不支持的设备。
随着技术的消费化，用户的期望越来越高，用户的体验和期望之间的差距也越来越大。如果网络支持团队不能处理最终用户体验问题，这种鸿沟将继续消耗越来越多的资源。
幸运的是，机器学习(ML)和人工智能(AI)技术的进步使服务交付问题变得更容易，并简化了工作量。通过采用算法度量，可以在远程和本地环境中实时收集事件数据。将其与用于数据分析的真正自适应ML方法相结合，帮助台甚至可以在用户面前意识到迫在眉睫的用户体验问题。这不仅加快了跟踪和识别问题的任务，而且显著减少了平均修复时间(MTTR)。
领先一步
作为IT网络技术的不断发展，我们依靠的工具和流程来维护和优化的网络需要，如果我们想留性能下降的领先一步演变为好。通过实时自适应借力智能挖掘和分析网络数据，IT团队可以监控关键的服务和网络运行状况，以评估和优化用户体验。
然而，同样重要的是，我们需要后退一步，重新评估我们的传统假设和习惯。有了监控实际用户体验的工具，网络运营商就不需要浪费时间用不完整的数据来解释问题，而且他们也不应该假定自己确切地知道用户的体验是什么。因为只要我们坚持过时的假设，IT支持团队和企业终端用户就永远不会意见一致。