传统的网络监控有助于收集有关网络问题的数据。但网络可观察性可以进一步深入了解网络健康和最终用户体验。


由于最近公司在家办公政策的增加,网络管理员正努力获得必要的可视性和健康洞察力,以从端到端评估网络和网络安全性能。


在研究网络可视性工具时,许多IT专业人士对网络监视和网络可观察性之间的差异感到困惑。下面,我们将解释这些差异,并提供关于每种差异的好处、潜在挑战和用例的信息。

网络可观察性与监控有什么区别?

什么是网络监控?


当提到网络可视性时,大多数网络专业人员倾向于考虑网络监控。网络监控工具在整个公司网络中以多种方式部署。它们提供了将数据从网络的一部分传输到另一部分的底层基础结构的运行状况的集中视图。


常见的网络监控协议、方法和技术包括:


•简单网络管理协议(SNMP)轮询和陷阱;


•使用互联网控制消息协议进行设备或网络上/下监控;


•网络流量和流量变体,如sFlow和J-flow;和


•网络日志记录和警报。


网络监控通常需要人为干预,以首先确定正常网络和流量行为的基线。然后,监控工具识别并提醒团队预期行为的变化。


例如,团队可以使用SNMP在一段时间内对关键网络链路的吞吐量行为进行基线设置。一旦管理员确定基线行为,当吞吐量行为超过典型值时,监控工具可以向他们发出警报。然后,网络操作(NetOps)技术人员将发出警报,并对网络行为发生变化的原因进行故障排除。


比较网络可观测性和网络监控之间的差异。


什么是网络可观测性?


虽然监控提供了管理网络所需的所有相关数据和指标,但大型网络可能会创建太多数据和太多警报,无法使用手动流程进行处理。监控本身通常会导致所谓的网络监控疲劳。发生这种情况时,网络管理员无法正确处理网络监控工具及时检测到的警报和异常。这可能导致网络随着时间的推移变得不太优化。


网络可观测性工具建立在通过网络监控收集的数据的基础上,提供了一种更有效和可扩展的方法来维护网络的正常运行。


可观察性倾向于较少关注网络组件本身,而是从最终用户的角度关注体验。它更加关注从连接的一端到另一端的性能度量,而不是监视连接之间的每个网络设备。


开发了网络可观测性工具,以协助监测工具识别的数据分析。它们还使用自动化方法提供更深入的分析,以寻找网络性能问题的根本原因。如果实施得当,可观测性工具可以显著加快解决网络问题所需的时间。


流式网络遥测、深度数据包检测和人工智能等技术被集成到可观察性工具中,以帮助回答用户、团队或整个组织遇到网络相关问题的原因。其结果是一个平台或一组工具,提供了问题所在、发生地点和修复方法的自动化上下文。


何时使用网络监控和网络可观测性工具


团队应在任何企业网络中部署网络监控工具,以确保使用该工具的人员保持适当的正常运行时间和性能。监控为网络运营团队提供了识别问题所需的信息,以便他们能够开始解决问题,这是最低限度的。


网络可观测性工具建立在通过网络监控收集的数据的基础上,提供了一种更有效和可扩展的方法来维护网络的正常运行。因此,可观察性工具可能非常适合达到其网络监控疲劳极限的网络团队,或者适合旨在转向精益IT模型的组织。

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