現(xiàn)代網(wǎng)絡(luò)性能監(jiān)控工具應(yīng)具備何種技能？

以前，企業(yè)網(wǎng)絡(luò)工程師不得不為各種連接的服務(wù)器、應(yīng)用程序和終端設(shè)備提供網(wǎng)絡(luò)接入和足夠的帶寬。從OSI模型角度看，這些工具主要關(guān)注于1-4層網(wǎng)絡(luò)。由于通過一個(gè)網(wǎng)絡(luò)的所有流量和數(shù)據(jù)流都共享全部的帶寬和隊(duì)列資源，更高的OSI層次多少被忽略了。

慢慢地，網(wǎng)絡(luò)設(shè)備變得越來越復(fù)雜，現(xiàn)在網(wǎng)絡(luò)中不同的數(shù)據(jù)流都可以被識(shí)別出來并區(qū)別對待。各種服務(wù)質(zhì)量(QoS)和應(yīng)用層流程成型技術(shù)也可用于實(shí) 現(xiàn)這個(gè)目 標(biāo)。此外，隨著對于關(guān)鍵業(yè)務(wù)應(yīng)用程序依賴程度越來越高，網(wǎng)絡(luò)工程師也迫切需要了解OSI模型的更高層次，這樣他們才能發(fā)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)、服務(wù)器操作系統(tǒng)、虛擬化軟 件和應(yīng)用程序本身所存在的性能問題或其他問題。但是，要想解決這些問題，他們需要借助于一些工具。

在許多場景中，網(wǎng)絡(luò)性能監(jiān)控工具已經(jīng)從較為傳統(tǒng)和簡單的網(wǎng)絡(luò)監(jiān)控軟件向前進(jìn)化。這些監(jiān)控工具通常使用ICMP的ping和簡單網(wǎng)絡(luò)監(jiān)控協(xié)議 (SNMP)的 polling/traps去檢查網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)。更現(xiàn)代的補(bǔ)充功能包括監(jiān)控、基線化和智能分析應(yīng)用程序本身的所有狀態(tài)。最先進(jìn)的網(wǎng)絡(luò)監(jiān)控工具則還能夠執(zhí)行以下 5種功能：

1. 網(wǎng)絡(luò)與應(yīng)用程序監(jiān)控

2. 網(wǎng)絡(luò)問題分析

3. 應(yīng)用數(shù)據(jù)與流攔截分析

4. 虛擬化與操作系統(tǒng)問題檢測

5. 問題根源分析

不同的網(wǎng)絡(luò)性能監(jiān)控供應(yīng)商在執(zhí)行這些任務(wù)的粒度各不相同。而且，越精確的任務(wù)在實(shí)現(xiàn)和管理時(shí)會(huì)越復(fù)雜。因此，一定要準(zhǔn)確理解自身組織的需求，之后再恰當(dāng)?shù)仄胶饬６群蛷?fù)雜度。那么，我們接下來繼續(xù)分析現(xiàn)代網(wǎng)絡(luò)性能監(jiān)控工具所具備的5個(gè)常用功能。

網(wǎng)絡(luò)與應(yīng)用程序監(jiān)控

正如前面所提到的，現(xiàn)代網(wǎng)絡(luò)監(jiān)控工具已經(jīng)從使用ICMP ping和SNMP協(xié)議的網(wǎng)絡(luò)監(jiān)控進(jìn)化為更復(fù)雜的工具了。來自網(wǎng)絡(luò)監(jiān)控服務(wù)器的常規(guī)ping命令會(huì)發(fā)送到各種不同的網(wǎng)絡(luò)、服務(wù)器及其他需要監(jiān)控的終端設(shè)備 上。如果所監(jiān)控的設(shè)備沒有響應(yīng)ping請求，那么監(jiān)控工具可能會(huì)將該設(shè)備標(biāo)記為“宕機(jī)”，然后向支持人員發(fā)出警報(bào)。

SNMP會(huì)收集和組織來自支持這種協(xié)議的網(wǎng)絡(luò)與服務(wù)器組件的各種不同類型的數(shù)據(jù)。

對于網(wǎng)絡(luò)設(shè)備而言，這通常意味著要不斷地監(jiān)控特定的設(shè)備接口狀態(tài)和數(shù)據(jù)吞吐量。此外，它還會(huì)監(jiān)控硬件狀態(tài)，其中包括電源、風(fēng)扇和內(nèi)存使用率等。

有一些網(wǎng)絡(luò)性能監(jiān)控工具還能夠收集和響應(yīng)各不同的系統(tǒng)日志(Syslog)消息。系統(tǒng)日志是一種面向基礎(chǔ)架構(gòu)設(shè)備日志消息的通用標(biāo)準(zhǔn)。這些消息會(huì)被發(fā)送和 存儲(chǔ)到一個(gè)集中的網(wǎng)絡(luò)監(jiān)控工具中，經(jīng)過分析后會(huì)在出現(xiàn)系統(tǒng)故障時(shí)用于通知支持工程師。

網(wǎng)絡(luò)監(jiān)控工具具有全面的監(jiān)控能力，它不僅能夠監(jiān)控可用性和性能統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，甚至能夠監(jiān)控整個(gè)應(yīng)用層。這種監(jiān)控通常依賴于所配置的軟件插件或操作系統(tǒng)設(shè)置，將監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)發(fā)送回中央監(jiān)控服務(wù)器。

虛擬化和操作系統(tǒng)問題檢測

網(wǎng)絡(luò)與應(yīng)用程序之間也一定會(huì)出現(xiàn)一些問題。這其中包括虛擬化、服務(wù)器操作系統(tǒng)及應(yīng)用程序所依賴的各種中間件。虛擬機(jī)管理程序需要單獨(dú)監(jiān)控可能造 成應(yīng)用層性 能下降的問題。負(fù)責(zé)管理分布式系統(tǒng)之間通信的主操作系統(tǒng)和中間件也有一樣的問題。網(wǎng)絡(luò)性能監(jiān)控供應(yīng)商會(huì)使用不同的方法去監(jiān)控這些問題，其中一些還支持更多 的虛擬機(jī)管理程序、操作系統(tǒng)和中間件軟件。

網(wǎng)絡(luò)問題分析

除了提供簡單的在線/斷線狀態(tài)和使用率信息，網(wǎng)絡(luò)性能監(jiān)控產(chǎn)品還能執(zhí)行更復(fù)雜的自動(dòng)化網(wǎng)絡(luò)故障修復(fù)任務(wù)。這其中包括路由協(xié)議監(jiān)控和計(jì)劃外路由變 化警報(bào)。此外，有一些產(chǎn)品還能使用智能技術(shù)去理解各種WAN技術(shù)、虛擬堆疊和QoS特性的工作方式。此外，它們還能設(shè)置成在出現(xiàn)問題時(shí)自動(dòng)發(fā)送警報(bào)，甚至 還能夠執(zhí)行 自動(dòng)修復(fù)問題的操作。

應(yīng)用數(shù)據(jù)與流的捕捉分析

現(xiàn)代網(wǎng)絡(luò)性能監(jiān)控工具的最重要任務(wù)就是解析和分析數(shù)據(jù)與流。在網(wǎng)絡(luò)中，不同區(qū)域可以用不同的方法去捕捉數(shù)據(jù)包，然后執(zhí)行自動(dòng)和/或人工分析。最常見的方法 有：

1. 在所有關(guān)鍵的網(wǎng)絡(luò)位置上部署分布式數(shù)據(jù)采集代理。

2. 使用特定路由器/交換機(jī)硬件所具有的數(shù)據(jù)包捕捉功能。

分析數(shù)據(jù)包并執(zhí)行更精細(xì)的應(yīng)用分析，這是許多企業(yè)組織越來越重視的需求。通過使用深度數(shù)據(jù)包檢測技術(shù)，網(wǎng)絡(luò)管理員就能夠分辨出與應(yīng)用程序關(guān)系更密切的通信問題，否則這些問題很難檢測到。

網(wǎng)絡(luò)流采集會(huì)整理出數(shù)據(jù)進(jìn)出網(wǎng)卡的IP網(wǎng)絡(luò)統(tǒng)計(jì)信息。一旦將這些數(shù)據(jù)發(fā)送到一個(gè)集中的服務(wù)器并通過網(wǎng)絡(luò)性能監(jiān)控流分析工具的分析，網(wǎng)絡(luò)支持管理 員就能夠分 辨流量的源信息和目標(biāo)信息，以及流量在通過網(wǎng)絡(luò)時(shí)會(huì)遇到的詳細(xì)QoS策略。最終，這些數(shù)據(jù)會(huì)被用于識(shí)別網(wǎng)絡(luò)設(shè)備之間的配置問題或各個(gè)網(wǎng)絡(luò)路徑的擁塞問題。

問題根源分析

在一個(gè)網(wǎng)絡(luò)性能監(jiān)控工具上整合各種事件數(shù)據(jù)并進(jìn)行分析，能夠形成一種自動(dòng)化問題根源分析功能。如果網(wǎng)絡(luò)中出現(xiàn)一個(gè)問題，然后它觸發(fā)多個(gè)組件的事 件，那么許 多網(wǎng)絡(luò)性能監(jiān)控工具都會(huì)使用人工智能技術(shù)分析這些事件的關(guān)聯(lián)性，最終確定這個(gè)問題的根源。這是其中一個(gè)需要配置的復(fù)雜功能，因?yàn)樗笳_配置所有的設(shè)備 和監(jiān)控系統(tǒng)。例如，如果設(shè)備時(shí)間沒有通過網(wǎng)絡(luò)時(shí)間協(xié)議(Network Time Protocol)進(jìn)行同步，那么事件發(fā)現(xiàn)的時(shí)間就會(huì)出錯(cuò)。這會(huì)給問題根源分析引擎的精確度造成負(fù)面影響。但是，一旦創(chuàng)建好并采取正確的維護(hù)措施，自動(dòng)化 問題根源分析工具就能夠在故障修復(fù)方面節(jié)省大量的時(shí)間。

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