总的来说，低性能的代价使得性能管理变得很重要。企业对其信息系统的绝对依赖性意味着当信息系统不可用时企业将陷入困境。低劣的执行系统同样会导致低劣的企业运作以及用户对这些企业的不良印象。了解这些问题的企业已经超越了传统的可用性的业务动机（通常只关注设备的正常运行时间），而是以更广阔的可用性的视角来实施应用程序，表现为关注系统正常运行时间和用户响应时间。    
   
    假使当性能发生问题时，我们以美元价格来衡量开销；调整不良状况消耗的时间越长，企业的花费也就越大。每个企业由于性能低下所付出的代价各不相同。然而，关注一下这些更加普遍的现象是很有用的：    
   
    ·无法满足业务目标（存货、制造、运输、簿记等）    
  ·不必要的硬件升级和过多的详细说明（over-qualifying）    
  ·IT部门人员繁冗    
  ·企业人员繁冗（呼叫中心）    
  ·   错失竞争商机（网上定购、在线证券交易、网上银行）    
  ·公开性不强    
   
    性能管理面临的挑战是什么？    
   
    尽管我们大量投资于企业应用程序，增加应用基础设施的复杂性，以及为低性能付出高昂的代价，但是仍然会意外的发现我们为管理应用性能所要做的非常有限。尽管大多数企业承认性能管理的必要性，但是其中的很多企业仍然没有使用合适的工具包和步骤（方法论）。为什么性能管理通常被省略，其中有很多原因，大多数与其复杂性相关。性能管理中所面临的最常见挑战列举如下：    
   
    隔离不协调组件    
   
    处理低性能的第一步是隔离系统基础架构中存在问题之处。近年来这已经明显变得更加困难，伴随着多层架构以及分布式应用程序，这些程序包含彼此之间，以及与外部系统和逻辑系统紧密联系的自行开发和商业组件。缺乏隔离过程所需的信息通常导致互相推托。    
   
    消除不可避免性    
   
    尽管性能问题总是会发生，但是企业可以通过采取主动的预防措施减少其发生的可能性及其带来的不利影响。为了有效的做到这一点，企业必须对性能模式（performance   pattern）以及可能存在的缺陷非常熟悉，并且在其运行过程中指出所存在的负面趋势或潜在问题。缺乏采取主动措施所需的信息将会导致被动的、救火式的做法。    
   
    应对性能问题的隐藏特性    
   
    与可用性问题不一样，性能问题关注过去和将来;通常是在任何给定瞬间执行的质和量的结果。为了有效的处理性能问题，很有必要对其深入观察并且研究其以往性能。如果缺乏历史信息，可以预计问题会再次发生。    
   
    以前后关联的方式考察性能问题    
   
    性能优越的系统和性能低劣的系统之间的区别通常是模糊的。性能服务水平协议（SLA）是对于系统可用性和性能目标的正式的定义;但是仅有的使用SLA的几家企业发现其使用起来相当困难。在性能管理中，将性能置于好/坏的关联环境之下是至关重要的，同样重要的是将其置于正常/异常关联环境之下（总之，使用性能基准线）以及以一定标准定义反常情况并且对其进行研究。缺乏关联环境信息则不可能做到这一点。    
   
    调整企业应用程序    
   
    关键任务的性能会由于非关键任务所导致的系统开销而下降,   企业有必要通过定义系统使用与业务相关情况，确保系统的使用与企业优先权保持一致，这是势在必行的。如果缺乏关联环境信息，那么将无法确保企业对IT环境的投资得到切实回报。