当今的企业网络跨越本地和云环境,已经成为很多it团队更难保持性能、可靠性和安全性,当网络是未知的或禁止的一些地区传统的性能监视工具。
“如果你无法获得可见性的所有组件组成的数字体验,所有最终用户点击鼠标之间最深的云或数据中心网络的一部分,那么你在盲目工作,你承担很多风险,你可能超支,也“马克瑞说研究研究公司IDC网络分析和自动化主管。雷竞技电脑网站
网络可观测性工具旨在填补这些空白。他们代表的进化性能监控技术一直为它提供了数据网络的各种组件是如何执行的。不同的是更大的可见性和增强的分析,超越内部网络和扩展到终端用户设备和服务提供者之间无处不在的环境。
可观察性工具把绩效管理工具来下一个层次通过聚合来自更广泛的数据来源包括队列统计,I / O设备,和错误counters-analyzing信息,并提供可操作的指导如何解决问题之前,对终端用户的影响。在某些场景中,这些工具可以自动升级事件简化解决问题。
性能监控网络可观测性的进化发生的部分原因企业公司接受多重云环境大流行,推动企业为员工和客户支持混合的工作环境。
“百分之八十四的网络运营团队告诉我,他们希望在2024年多重云。即使一个云,你添加很多复杂的环境。他们不满意可以看到在云中使用他们的网络工具,”警察说McGillicuddy,研究企业管理的副总裁助理(EMA)。“添加到人们在家工作,和企业网络的外面需要解决的问题:它是wi - fi在众议院还是ISP连接?它需要能够回答这些问题的工具。”
网络可观测性包括一些长期的市场网络和性能监视球员以及初创公司正在建立他们的业务在填充可见性差距。供应商包括弹性、Gigamon蜂窝、Kentik New Relic,观察、河床,Solarwinds, Splunk, ThousandEyes(思科)。
买家正在评估网络可观测性工具,下面是一些关键的特性和功能。
数据聚合多个系统和角色
网络可观测性工具必须收集数据,还可以从许多别的来源和意义的数据跨多个团队利益相关者。
传统的SNMP轮询工具使用拉模型,在网络监测站伸出设备和特定的数据来确定性能指标。与更新的可观测性技术利用遥测数据,例如,操作使用推模型的工具,像syslog, sFlow,或流数据,其中包括设备将数据以各种收藏家或集成系统。这些实时警报被推到各种系统将触发不同的反应取决于应用,不会影响其他系统如何解释相同的数据与自己的政策。
“每个人都想要高性能、可靠和安全的数码产品或服务,不管你是在安全,DevOps,网站的可靠性,或网络。驱动在这领域中常见的结果是推动团队的投资工具,可以找到所有这些数据来源和主题提供更多跨团队合作,”斯蒂芬•艾略特说集团副总裁i o,云操作,DevOps, IDC。“你的数码产品和服务取决于您的系统是可靠和可用;这是一个伟大的客户服务直接相关。”
数据可视化,将指标在上下文中
网络可观测性供应商需要超越只是收集数据;他们还必须使他们的工具为多个利益攸关方提供数据可视化功能。来自各种数据源的数据可能并不意味着什么,当看到孤立,但是当相关跨组件可以告诉一个不同的故事。
“这个问题的部分原因是,当数据分散在多个工具,经验和上下文。网络可观测性工具应该缝在一起。是的,你可以看到相同的数据跨越五个不同的工具,但是可见如果约翰必须精神块在一起吗?”卡洛斯卡萨诺瓦说,首席分析师,Forrester的研究。“有时候网络指标将揭示坏蛋在网络安全团队将承认但不一定会被网络团队。”
行业观察人士说,网络可观测性工具不仅需要收集的数据来源等SD-WAN网关和物联网端点,例如,但他们还必须解释数据将如何影响服务当与其他事件或事件发生在网络上。传统上,网络运营商将诊断和分类收集的各种数据点工具来理解它可能意味着整体性能。现在网络可观测性供应商承诺泡沫的潜在性能影响,当来自多个源的事件同时发生。
“你想要一个工具有良好的数据可视化提供了直观的视图到数据实际上意味着什么。很多人都很难管理他们的应用程序和网络堆栈的数据生成,“主任蒂姆Yocum说网站可靠性工程、InfluxData。“这些数据如何从网络提供商和云提供商告诉的故事一般正常运行时间为我们的客户吗?你必须了解哪些数据重要和不重要的数据。”
当选择一个工具,确定网络可观测性供应商可以为各利益相关者提供数据跨域。仪表板提供有意义的信息的数据网络,安全,DevOps,网站可靠性和其他球队会比一个更有价值的工具,执行原始数据收集。
噪声管理优先级的事件
网络和系统组件组成一个数字服务也产生大量的警报。对于IT经理,这些警报可以听起来像噪音,除非通知中一个工具可以识别哪些是影响临界或面向客户的服务。网络可观测性工具不仅必须收集和可视化的数据,但是他们还必须管理它的噪音operators-shining警报置于聚光灯下。
“例如,IT经理可以有1000张门票开放,但是许多不能影响真正重要的业务。大多数IT经理没有时间去找出哪些警报是真正的问题,”EMA的McGillicuddy说。”工具,可以告诉你当一些变化,如边界网关协议路由表,这引发了一个问题——如何成为重要。”
流量分析,认为在供应商网络
流量分析时考虑到道路交通成了一个至关重要的能力需要离开内部网络和遍历网络,其中可能包括多个服务提供者和云提供者。网络可观测性工具可以看到完整的网络路径,确定位置的性能降低。
例如,主要工具可以分析如何通过互联网路由流量和无数的服务提供商不仅检测性能问题,而且建议优化领域。网络可观测性工具可以提供建议企业可以改变在网络或者SD-WAN根据他们所能控制,提高性能。这些工具还应该能够展示企业流量去向以及分析数据“飞行”,不仅在休息的时候。例如,边界网关协议路由问题可能源于服务提供者配置问题,和网络可观测性工具将使企业与数据提供者属性性能问题。
“我们是作为第一个窗格玻璃理解如果是内部或外部的问题。如果它是一个ISP的问题,它需要升级到服务提供者,”安吉丽Medina说,互联网情报主管ThousandEyes,思科公司。“服务提供者可能没有动机采取行动,除非他们有证据表明,性能问题源于一个问题在他们的网络。网络可观测性归因问题可以提供正确的党和防止它花费大量的时间试图找到谁负责。”
自动升级和可操作的见解
卷的数据和生成警报,IT经理经常无法跟上信息的涌入。网络可观测性工具应该能够自动升级的事件会影响性能。
“大多数IT经理没有时间找出如果他们有一个真正的问题。他们需要重复数据删除的提示和自动升级识别并解决真正的问题,”EMA的McGillicuddy说。
人工智能和机器学习中至关重要级别的自动化企业IT领导人将能够应用与网络可观测性工具。工具应该能够理解数据,关联如何比较已知行为的环境,并同意采取行动正确的信息在正确的人面前。AI-driven功能仍出现,但买方应确保理解人工智能和机器学习如何使用模式匹配的数据来提高根源分析和理解预测情况。例如,工具在特定环境下的工作应该能够学习正常行为模式,识别事件代表异常活动时,警报适当的利益相关者可能对性能的影响。
“网络可观测性工具应该自动化问题识别和升级,直到它可以看看。它可以做检测,相关性,然后历史数据的表示和提供建议的行为。大量的自动化可以做和IT经理仍在控制,”Forrester的卡萨诺瓦说。“它可以尽可能地自动化和离开执行人类。”
此外,网络可观测性工具应该能够提供指导如何解决一个问题基于相关数据对他们的业务意味着什么。
“当我的人聊天,他们告诉我他们想要一个工具,使他们能够采取积极的行动在网络上而不是呈现数据。所有运营商可能无法从数据收集的意思。一个工具,也带来了所有的数据是什么意思会更有价值,“EMA McGillicuddy说。
工具还应该能够超越自动化故障诊断任务,使某些工作流程的自动化,McGillicuddy说。例如,如果多个警报指着路由器拍打的症状(当路由器的状态不断波动),网络可观测性工具可以配置为运行工作流或执行一个脚本,该脚本将重启路由器,根据环境的修复。
现有的工具之间的集成
网络可观测性工具应与其他网络,系统,和性能监视工具,企业IT领导人已经为他们的投资环境。当评估工具,行业观察人士建议的合作伙伴列表,技术支持,为这种类型的工具和api部分由于必须收集的数据和相关系统。
“重要的是为网络可观测性供应商来缓解与合作伙伴集成工作;他们应该带来更多顾客的能力,”IDC的利瑞说。“作为一个经理,你可能人手紧张的情况下,你不会知道产品以及供应商。供应商应提供集成智能和最佳实践,可以实施帮助打破竖井跨域。”
多重云从云提供商的支持和贡献
虽然网络可观测性提供商可以努力结合更多的技术来帮助他们的客户,云服务提供商也必须愿意分享信息,可以帮助描述一个完整的应用程序和服务的云网络遍历。得到一个完整的图片,网络可观测性工具还必须能够看到云网络。
“真正得到数字服务的全貌,你要连接到AWS的某些方面,Azure,和Google,”Forrester的卡萨诺瓦说。“这需要能够整合数据的方式可以快速、轻松地消化,特别是如果有安全事故,包含Azure云私人数据或亚马逊服务。它需要近实时处理来自这些外部来源的数据,端到端可见性。”