在权限范围内运行的访客应用程序的知识是平台即服务（PaaS）可以利用的最重要的数据来源之一。一个PaaS应该知道（译注：原文为know，此处应指可以获取并处理）关于访客应用程序的各方各面，包括它们的体系结构、依赖性、基础架构的规模等等。
包括应用程序资源利用指标（CPU，RAM等）在内的数据对于企业而言是数据中心容量规划、策略实施和应用程序隔离的关键所在。像Apprenda这样的PaaS通过一个中心化（译注：centralized）的视角（在我们的例子中就是一组REST风格的API）提供了这些信息，使得在数据中心运行应用程序指标分析变得比以往更容易。
Apprenda作为PaaS通过平台可扩展性和API，为开发人员和平台操作员提供有用的信息。这是因为数据中心提供了大量工具来执行高级分析功能，你只需为其提供他们所需要的信息即可。我们整合了诸如系统中心（译注：指Apprenda的System Center），New Relic等工具，因为这些工具是我们的客户为之投入，并且是他们所擅长的。
我们的工作不是重新发明这些工具，而是提供数据。 Apprenda会获取有关应用程序的信息，例如部署的持续时间、资源策略（CPU和内存的分配）、资源的实际利用率，规模（实例数量）、自定义元数据等等。所有这些信息都可以输入到数据中心工具中，帮助IT人员做出重要的、数据驱动的决策。
然而，在DevOps的世界里，大家常常会以有创意和创新性的方式使用这些数据。通常来说可以是脚本（PowerShell）、编程语言（R）或整个运行时（Node.js）这些流行的方法来快速有效地获取、处理和操作数据。
让我们通过一个例子来看看R语言在这个领域的应用。R一个以数据挖掘和统计分析为核心的强大的编程语言，它为数据分析技术提供了多种直接的工具，并且可以使用社区维护包对其进行扩展。
在下面的一个简单的例子中，笔者使用标准R函数加上三个包（通过R的install.packages()函数的可以很容易地引用（译注：即include，在一些语言里提供类似功能的关键字还包括using、import等）这些包）：
- jsonlite用于解析Apprenda API返回的JSON数据。
- httr用于处理验证和检索数据所需的HTTP请求。
- plotrix将检索到的数据渲染成图表。
接下来的步骤十分简单。第一步是使用Apprenda环境进行身份验证：
我现在将我的Apprenda会话标记（token）存储在一个名为“token”的变量中。我将该标记在我的API调用中引用以获取应用程序数据：
GET()是一个由httr包提供的函数，它简化了对API的HTTP请求。我已经将Apprenda会话标记添加到HTTP标题（Header）中进行身份验证，其中包含了一个具有字符串查询参数，该参数将用于返回平台上当前正在运行的所有应用程序工作负载。返回的数据被解析并存储在变量（在R语言中称为一个向量，即vector）中，名为'r'，该变量现在有151条记录，每条记录对应一个应用程序工作负载。 'r'中的每个记录都有15个变量（属性），我们可以将这些变量在包含整个结果的集合上进行分析。
为了说明这一点，我将使用变量componentType，它表示Apprenda对已部署的应用程序工作负载类型的了解 - 包括七种类型，可以从它们的名字中理解它们所表示的内容：UserInterface，PublicUserInterface，WindowsService，JavaWebApplication，LinuxService，WcfService，和Database。然后，按照组件类型对集合进行分组时，绘制显示组件类型工作负载分布的图表变得非常简单：
结果图（pie3D()来自plotrix包）如下所示：
一些IT人员无法用任何细节描述应用程序组合体系的结构构成，但在如例子中这种情况下，我们可以用一行R语句实时地提取数据。虽然不可否认的是，饼图在信息量上是打折扣的，但重点是数据是可用的，并且可以分组、过滤、操纵，并可以轻松地通过R进行分析。
在这个例子中，我使用了RStudio的开源版本。从平台的API中还可以获取到一些其他十分实用的信息：
1.资源分配与每个工作量的实际利用率之间的平均差异。 （这在容量规划中很有用）
2.用时最长的运行中的应用程序工作负载。
3.分布程度最高的应用程序。 （这可以帮助扩大决策）
这项技术还有更多其他的功能可以发掘。像Apprenda这样的PaaS在数据中心栈中是独一无二的，因为它保留了基础架构和应用程序的知识。同时它作为数据的中心，当使用一些创造性的分析方法时，能提供新的见解。这种洞察力为企业提供了一个机会，帮助他们更好地为开发人员和应用程序提供服务，同时提高运行效率。
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