网络可观察性

什么是网络可观察性？

1. 数据收集

可观察性始于从各种来源收集数据，包括网络设备（例如，交换机、无线接入点、网关）、应用、服务器和最终用户设备。数据类型包括：

• 指标：带宽使用情况、延迟、数据包丢失等定量性测量。
• 日志：事件数据、错误消息和系统活动。
• 跟踪：端到端事务记录，用于了解数据如何在网络中流动。

2. 相关性和背景

可观察性工具将来自多个来源的数据关联起来以提供背景信息。例如，将应用性能问题与特定的网络事件联系起来有助于查明根本原因。

3. 可视化

仪表板、图表和拓扑图以直观的方式展示网络正常运行状况和性能，使团队更容易解读数据。

4. 分析与洞见

可观察性平台通常包括人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 功能，以便根据参考数据湖分析数据，识别模式、异常，并主动提出更改建议以增强网络性能。

现代网络可观察性有助于提供全面的指标、洞见和分析。第三方可观察性和 AI 驱动型自动化对于维持当今快速发展的数字环境所需的无缝可靠性、安全性和性能至关重要。以下是网络可观察性提供的一些主要优势：

• 广泛的可见性：从网络设备以及连接链路、应用和端点中获取洞见，以增强网络性能并确保无缝连接。
• 性能优化：查找并解决瓶颈、流量和带宽使用情况，以优先满足关键业务应用之需。

• 主动解决问题：监控流量、延迟和错误，以便在问题影响网络上的用户、设备和业务工作负载之前检测并解决问题。
• 安全加固：识别表明网络内存在异常或恶意活动的模式，以告知分段策略并检测违规行为，从而降低风险并加快事件响应速度。
• 合规性与报告：准确收集数据并生成报告，以执行法规和政策合规性审计，并证明遵守安全和性能标准。
• 容量规划：分析历史数据以评估负载并预测流量，根据业务增长需求做出明智的基础设施扩展决策。
• 降低运营成本：通过加速故障排除和高效管理网络基础设施，最大限度地降低网络停机风险和对运营费用的影响。
  

为了在企业环境中有效且成功地实现网络可观察性，请考虑以下最佳实践：

• 广泛收集数据：系统地收集网络设备和层的数据。评估无线接入点、网络交换机等基础设施设备时，需考量其生成实时遥测数据、开展分析、提供应用可见性及记录事件日志的能力范围。
• 整合和集成工具：部署可统一安全性、基础设施和应用性能监控的集中式管理平台。评估供应商工具时，需考虑其能否集成或提供第三方可观察性能力，以减少监控盲点、避免数据孤岛，防止因视图碎片化而阻碍全局可见性。
• 使用 AI 获取大规模洞见：利用 AI 和 ML 快速识别模式、预测问题并帮助自动采取纠正措施，减少维持整个网络基础设施实时可见性所需的工作量和资源。
• 优先考虑用户体验：在对网络可观察性实践中发现的网络问题进行排序和处置时，需依据问题对用户生产力及满意度的影响程度确定解决优先级。这有助于避免事故工单积压，防止其阻碍团队工作进展。
  
• 定期评估和改进：安排对网络性能、实施的解决方案和可观察性实践的例行审查，以便随着网络需求的变化调整您的策略。具备深度数据湖的网络可观察性解决方案，甚至能支持点对点基准测试与评估，助力团队将自身网络与规模、结构相似的企业进行对标排名。