在“云”领域，不管是国外的亚马逊AWS，还是国内的阿里云，都有很成熟的“云监控”产品。包括笔者所在的苏宁易购，也有一套强大的立体式云监控系统（云穆），作为参与了其中几款云监控产品研发的交互设计师，笔者虽然并非技术人员，但多多少少对云监控产品也有了一些认知。
在一次和技术负责人聊天时，针对云监控产品接下来有关用户分析的规划，他推荐了一款国外的云监控产品：dynatrace，并称在行业交流中认为这款产品在用户分析上做的很棒。因此，笔者决定体验并分析dynatrace。
如果需要快速了解一款陌生的产品，尤其是需要给出较为全面的结论，那么最好的办法就是使用已经被证明有效的方法去分析TA，“用户体验要素”就是被证明有效的方法之一。
用户体验要素，本质上是一种方法、一套理论体系。从产品的用户侧看，“用户体验要素”可以从整体视角全局分析产品；从产品的研发侧看，“用户体验要素”是一套科学化的产品研发流程。接下来，将从用户体验要素的5个层次，分析dynatrace。
一、战略层
战略层分为2部分：用户需求、产品目标。
只有产品的目标与用户的需求画上等号，产品才有可能被用户认可，从而获得市场成功。当然这并不是绝对，产品目标与用户需求的完美契合，并不是产品成功的“充分”条件，但产品目标与用户需求的不契合、驴唇不对马嘴，那产品成功的概率为0.01%（下结论留一点余地）。
那么对于云监控，用户的需求是什么？首先需要清楚“监控”是什么。
监控，是IT领域非常核心的一种能力，任何提供IT服务的企业，都需要“监控”其IT服务所涉及的对象。无论是IT基础设施，还是中台服务乃至前台产品，都需要通过“监控”来掌握各项指标的运行状况和健康程度，笔者曾经在文章《监控产品中“告警服务”的设计及演化》中阐述：告警的本质是构成“数据—人—行为”的闭环。
那么用户对于“云监控”产品的需求，就是在闭环中能够做到以下3点：
- 监控的数据能够“及时准确”地传递给用户
- 用户能根据数据做出“正确”的决策和行为
- 决策和行为能够对数据产生“积极”影响
以上3个环节缺一不可，数据传递、决策生成、行为干预。进一步，用户的痛点在于各环节的及时性和准确性。
dynatrace作为一款独立的云监控产品，其“产品目标”是否与“用户需求”一致？或者说，dynatrace的特长能否契合用户对于云监控产品的痛点？
从dynatrace的产品介绍中，有一个特点被着重介绍：以AI为核心，AI at the core。
AI的作用在于模拟人的大脑，对数据进行分析和判断，从而作出反应。那么dynatrace引入AI，从理论上是可以代替“人”参与监控闭环，相比于“人”，AI的处理能力更强、反应速度更快。
因此，从产品目标上看，dynatrace通过引入AI，能够在数据传递、决策生成、行为干预这3个环节上解决用户有关及时性和准确性的痛点。
二、范围层
范围层分为2部分：功能规格、内容需求。
功能规格和内容需求，是针对两种类型产品所划定的“范围”对象：功能规格一般用来划定“工具型”产品的范围，例如：微信、支付宝、百度、360…内容需求则一般用来划定“内容型”产品的范围，例如：爱奇艺、抖音、今日头条、知乎…
前者强调功能属性，后者强调内容属性。那么dynatrace作为一款To B的云监控产品，笔者认为更偏向于“工具型”产品，因此“范围层”着重讨论其功能规格。在功能规格层面，dynatrace有5个核心功能模块，分别是：应用性能管理、云基础设施监控、人工智能运维、数字化体验管理、数字化业务分析。
- 应用性能管理，是指指监控应用的各项性能指标数据，是云监控产品的一项基础能力。
- 云基础设施监控，是指对云计算所依赖的服务器、存储、网络等基础设构件的各项指标数据进行监控。
- 人工智能运维，是指在运维的各环节中引入人工智能技术，完成一系列的学习、分析、决策和执行。
- 数字化体验管理，是指通过对用户使用产品的过程进行分析，以得出提升产品用户体验的优化点。
- 数字化业务分析，是指通过对应用性能数据与业务指标数据进行关联分析，以得出提升产品业务回报的优化点。
从“战略层”分析得出，dynatrace的产品目标在于通过引入AI解决数据传递、决策生成、行为干预这3个环节中有关及时性和准确性的痛点。
那么在“范围层”，针对以上5个核心功能模块，AI能做的确实有很多：
- 针对“应用性能管理”，AI能梳理应用及其服务调用的数以亿计的依赖关系；
- 针对“云基础设施监控”，AI能串联分析底层各环节的数据；
- 针对“人工智能运维”，AI能提升运维效率、降低成本；
- 针对“数字化体验管理”、“数字化业务分析”，AI能从用户体验和业务价值的角度，倒逼产品升级。
不过，与其他云监控产品相比，笔者作为一名交互设计师，更看重和用户体验息息相关的“数字化体验管理”和“数字化业务分析”：
- 前者可以对用户使用产品的轨迹进行完整的监控和相关指标的记录，全面、直观地了解用户行为，通过分析用户的各项数据评估产品满意度、发现产品潜在的优化点；
- 后者将监控获取的各项性能指标数据与业务指标数据联系起来，得出有关转换率、营收、版本验证、客户细分等各业务指标与IT性能指标的关联关系，精准修复、提升产品性能，从而获得更高的业务回报。
“数字化体验管理”和“数字化业务分析”，不管是在产品的建设环节还是运营环节，都符合“决策和行为能够对数据产生积极影响”这一用户需求。
三、结构层
结构层分为2部分：信息架构、交互设计。
对于用户来说，信息架构是产品信息呈现给用户的静态结构，而交互设计则是用户获取产品信息的动态过程。前者强调信息单向传递，后者则强调信息的互动。
那么，首先从静态结构层面，即产品的信息结构，dynatrace主要划分为5个部分，分别是：主菜单、搜索、接入进度、帮助、个人账号。用户的记忆成本很低，入口越少，用户越容易记忆，参考7±2法则。
进一步，使用百度脑图，可以详细的列举出产品所有的分支结构。可以看到，dynatrace的信息架构其实并不复杂，平铺开会发现，其主菜单甚至只有4个部分，菜单项总共23个，与一般的云监控产品相比，可能一个功能模块“应用性能监控”或“云基础设施监控”的菜单项动辄就达十几个。
然后，就可以从动态过程层面，即产品的交互设计，分别给出“主菜单、搜索、接入进度、帮助、个人账号”5个部分的体验感受。
1. 主菜单
即dynatrace的主要功能菜单，又细分为4种类型：仪表盘及报告、分析、监控、管理。从菜单的安排上，是从“概览”到“多维分析”，再到“监控数据”，符合一般的分析思路：从整体到细节、从抽象到具体。在分析问题、定位问题的时候这种逐步深入的操作引导与用户的需求一致。
2. 搜索
一个搜索入口，链接多种内容，目前支持搜索2类：报表、帮助文档。这个与其他产品的站内搜索一致，属于中规中矩的设计，没有覆盖更广泛的内容，例如：功能的搜索、指标名称的搜索、配置模块的搜索，甚至是异常的搜索、用户的搜索等等，这些都可以纳入。
3. 接入进度
首先，“接入进度”的存在就非常友好，因为“监控”的接入过程是一个非连续、时间跨度长的行为，所以在顶部菜单栏单独安排一个入口，便于用户进入；
其次，在设计层面，接入步骤内区分了各模块，并且模块内分步骤，通过把复杂的行为拆解，从而降低了接入的难度。
4. 帮助
点击“帮助”，会在页面右下角弹出对话框，里面包括2种形式的帮助：
- 一是在线对话，输入需要反馈的内容；
- 二是点击进入学习社区Dynatrace University。
这两种方式，一动一静，一个提供及时性的帮助，一个提供沉浸式的学习。有些用户喜欢自主学习，有些用户喜欢通过提问来完成学习。
5. 个人账号
点击个人账号，呈现的信息非常多，包括：个人信息、产品新闻、接入链接、账号设置、购买入口等等。其中“产品新闻/消息”纳入个人账号下非常巧妙，一般的产品都是将其作为“消息/通知”放置在顶部公共的菜单栏，但与公共信息相比，用户更愿意关注私有的信息。可以将产品相关的内容，例如重要功能的推荐、产品迭代，甚至问卷，直接推送给用户，这种信息传达的效率会更高。
四、框架层
框架层包括3个部分：界面设计、导航设计、信息设计。
按照用户体验要素中对框架层的定义，界面设计、导航设计、信息设计三种内容的融合，其实就是将需求进行“落地”，以给出明确的产品页面设计方案。这一过程需要设计师遵循设计规范和用户习惯，以确保产品的用户体验水准。
笔者作为用户，挑选了值得分享的7个功能点。
1. 仪表盘
仪表盘展示了用户创建的全部报表，同时用户也可以新建、编辑报表，或者将报表分享给其他人。
单个报表是由用户自定义选择图表构成。需要说的一个具有争议的设计点，就是用户进入dynatrace控制台，会默认进入最后一次打开的报表，而不是仪表盘。
这个设计有些用户会认为非常好：首页实现了“千人千面”，当用户打开产品，“首页”即用户需要查看的报表。但如果针对的是那些需要频繁切换报表的用户，这个有点鸡肋甚至是麻烦：每次进入后都要点击回到仪表盘。
在新建或者编辑报表的时候，这个面板有点类似于阿里云的Quick BI，工具栏放在右侧，可以直接从右侧拖入图表模板，点击图标上的编辑图标，就可以对图表进行编辑：图表类型、图表展示的指标。在面板上，可以直接拖动图表放在任意位置，还可以缩放其大小，类似于鼠标点击拖拽以缩放浏览器窗口的大小。
2. 创建自定义图表
用户可以快速的创建图表，即报表内的一个卡片/元素。针对不同的用户，所需查看的图表是不同的。无论是临时查看，还是生成报表，用户都可以自定义图表。
创建过程有3步，首先是选择监控的指标，然后根据需求选择合适的图表类型：折线图、饼图、柱状图…最后将其添加至仪表盘的报表内就完成。需要说的一点是，在配置时支持对指标数据设置过滤条件以满足个性化需求。
3. 报告
周报是在周日晚上生成，用户在周一即可查看，亮点是：支持分享。报告内有具体的分数，这种量化的结论非常适合“比较”，可以和自身比较，也可以和其他产品比较。
4. 问题
如果系统存在问题，dynatrace的思路就是：检测异常、根因分析、解决异常。在“问题”模块，有两个设计很贴心：一是支持移动端接收通知；二是支持针对异常自动设置待办，与现有的管理系统集成，例如JIRA。
5. 用户会话
通过用户会话，可以从真实用户的视角、洞察产品在前台的真实性能数据。在用户列表内，展示了每条用户会话的用户信息和相关性能数据，包括：用户账号、地理位置、动作数、会话时长、会话数量、错误和崩溃的数量。
通过用户列表，可以一层层下钻：用户列表》单个用户》单个用户的单个会话》单个会话的单个动作/事件。
- 单个用户，可查看：应用信息、地区信息、设备信息…
- 单个会话，可查看：设备信息、地理位置、会话时长、用户体验…
- 单个动作/事件，可查看：服务器耗时、网络耗时、前端耗时…
6. 应用
支持Web、App的性能分析和用户行为分析，包括：用户体验、崩溃、网络、服务。通过性能、用户行为两个角度，分模块、数据量化展示应用的运行状态，可以了解会话、性能、错误以及第三方内容提供商（包括CDN）如何对用户体验产生负面影响，全面分析应用。
7. 模拟用户
通过在世界各地、全天候地模拟用户使用应用，可以实时监控世界各处使用应用的可用性和性能指标，目前有3种方式。
- 浏览器URL：定期检查Web应用程序的可用性和性能
- HTTP：检查资源（网站或API端点）的可用性
- 浏览器单击路径：按钮单击，页面滚动，输入…记录器捕获每个事件，并将其转换为脚本以支持回放
一旦由于地区因素导致的访问异常，可以迅速获取异常信息并采取措施进行干预，避免大规模用户受影响。
还有一个很棒的功能是支持回放用户的使用场景，通过记录用户的操作路径（单击，页面滚动，输入…），在后台可以一键查看用户的操作历史，迅速还原、定位异常场景。
五、表现层
表现层只有一个部分：视觉设计。
视觉设计，所有用户能看见的信息，包括字体、图标、颜色、布局等等，这一切从用户角度表述，那就是“观感”。dynatrace整个产品体验下来，可以用四个字来表达：观感舒适。
1. 沉浸式氛围
针对监控产品，黑底白字的沉浸式环境使得用户在阅读时更聚焦内容，感受更醒目
2. 可视化设计
全局采用大量可视化设计，图形化的语言比文字传达的信息更易懂
3. 扁平化
产品各模块十分扁平化，减少了下钻层级，能有效降低产品迷失度
4. 用词精准
所有的名词指标均准确清晰，没有定制化或定义模糊的名词指标
5. 体验量化
随处可见的量化数据，把产品的性能数据与用户体验对应，以量化产品的用户体验
6. 卡片式设计
卡片式设计，信息模块划分明确，搭配蓝、紫等深色系配色，降低用户长时间使用的视觉疲劳
总结
dynatrace是一款成熟度很高的云监控产品，基本涵盖了云监控体系所有相关的内容：应用性能、服务调用、数据库、主机、网络、日志、用户轨迹…
但是，dynatrace也仅仅只是一款云产品，但为何能价值高达74亿美金，笔者认为主要在一点：
“标准化”！
通过制定标准，谋求产品需求中最具共性的部分，以此覆盖最广泛的目标群体。此外，标准化的设立，有助于产品内各功能模块的互融互通，无论是快速部署，还是前中后台串联，或者服务间依赖关系的分析，都需要依靠标准化来关联数据，值得其他云产品思考和借鉴。