被迫保持与迅速崛起的业务需求，网络正在发生变化比以往任何时候都更快的速度。网络的面向业务的一边是连续压力下做多，在更多的地方，速度更快。具有挑战性，因为它是，网络对企业的作用比是怎么回事幕后简单，因为网络专业人员变换几乎每一个区域的网络，以满足新的需求。
新的技术，例如云计算，NFV和SDN正在转向传统的网络分为混合型的。事实上，Gartner预测云基础设施服务将在2018年增长35.9％，而IDC预测该SD-WAN应用将在40.4％的复合年增长率增长，从2017年到2022年，这些数字意味着在网络变化，变化很大，其将从次要服务中断的风险显著 - 一些用户感到不便 - 重大 - 显著中断可见客户和管理人员。在显著的转变降低风险是至关重要的。这就是网络性能管理和诊断（NPMD）产品发挥显著作用。
例如，假设推出一个重要的新的基于云的金融服务不理解对网络的其余部分的影响。或者说，有关解决语音或视频通话质量，而不能看到数据包的路径是什么？您是否在监视在数据中心，云计算和边缘应用，或收集关键的服务质量和最终用户体验的信息，NPMD雷竞技电脑网站解决方案提供连续的见解，服务保证和控制。所有这一切导致整个网络有了更深的了解，减少转换期间中断的风险。
有上集中你的NPMD解决方案来满足这些要求的四个方面：
1.建立终端到终端的网络可视性
如果没有整个网络的全面可视性，网络作战团队缺乏建立了有意义的性能基准所需的态势感知水平，并确定和解决潜在问题影响到业务之前的能力。他们根本就没有所有的拼图碎片。为什么？网络问题通常隐藏造成的阴影IT，传统技术和没有适当的管理或监视网络上运行的软件定义解决方案的不确定性的面纱后面。企业需要洞察整个网络中的所有活动;不仅在内部部署和云环境，但在世界各地分布过于远程站点。
端至端的可视性的装置组装网络遥测，诸如NetFlow和SNMP，它是可用的，和基于流的元数据，其中它不是，进入网络元件和流量的图形视图。我们的目标是理解，让既有开阔的视野和深入，并得到更精确的信息的机会的方式在整个网络的性能。这为我们未来需求的阶段。
2.测量性能基线
基线是NPMD过程的一种非常强大的元素。网络作战团队需要了解使用上述和历史性能数据丰富了终端到终端的知名度现有的网络基础设施的执行方式。这样一来，网络基础设施过渡的影响，可以理解和量化。制作转换和优化您的网络，而不基线就像是沿着唯一的在你的脚下看着走;你可以不知道你是否正在做实际进展。
基线必须是有意义的，拥抱的变量，如天或常规商业惯例的时候，为了证明基线精确模拟网络的重要组成部分。不要浪费很少使用和价值差的时间基线的联系，而不是寻找高价值的“咽喉要道”，其中网络性能是可见的，甚至是控制。
3.理解和接受软件定义网络的力量
更快速的网络必须适应他们的需求，更多的压力他们下过渡到SDN（软件定义网络）。这种更大的灵活性可能会导致更有效地利用和节约成本，但会增加复杂性。从MPLS到软件定义广域网（SD-WAN）过渡，例如，可以帮助确保在软件定义和虚拟化环境最佳的应用性能，创造更好的用户体验。
使这一过渡成功之前需要的，有用的知名度期间和实施后，保证性能至少保持和引导配置和优化。这要求穿上NPMD工具的需求，以调和来自传统和软件定义网络组件的数据的流入，并用它来管理与积极和全面的方法混合网络。
4.充分利用网络分析和机器学习的动力
由于网络复杂度的增加，和可用的，以适应变化的要求的时间（“配置延迟”）降低，网络正变得难以管理。“人合的环”过程成为瓶颈，使数据分析和机器学习关键可靠，灵活和面向未来的网络。
机器学习可以帮助网络作战管理员教网络如何承担的日常网络管理任务，监控应用行为控制，并自动发布重要发展。适当杠杆的网络数据分析提供了深入了解应用和用户行为，对器乐当考虑异常，或调整，网络。这两种机器学习和数据分析可以使一个更可靠的网络和生产网络作战功能，腾出可用于与其他项目推进预算，时间和资源。
大多数组织都知道，云计算，SD-WAN，物联网等技术的举措代表了他们的业务带来巨大的机会。但是，如果没有到位健壮，能够进行网络监控和诊断解决方案的企业把他们的IT项目的风险。通过建立全面的可见性，网络性能测量基准，拥抱软件定义网络和利用数据分析和机器学习，企业可以优化他们的网络和更好的位置，自己成功地实施新技术。开始关注这些下一代NPMD最佳实践，以提高网络性能，减少必然网络技术过渡今天的风险。