企业网络正在发展。他们今天面临的挑战与两三年前不同。今天的IT团队必须找到一种方法来处理更多的数据、连接更多的设备、分布在更大地理区域的网络，以及更大的钓鱼或DDoS攻击风险，同时确保他们为用户提供快速、可靠的服务。为了满足他们组织的业务级目标，他们必须站在技术的前沿，在他们为市场做好准备时采用趋势。因此，企业正在扩大其网络监控计划的范围。
公有和私有云的利用率
在第三方云环境中监视网络基础设施要比在传统on-prem网络中监视困难得多。随着企业将更多的工作负载转移到公共云或私有云，他们需要考虑针对这些新环境的监控和安全策略。为了开始监控流量，首先需要了解这些工作负载的执行情况。可见性是可以提供的云或虚拟点击它将数据包级别的流量提供给基于云的监控工具。
数据中心采用100G
40G和100G的网速已不再罕见。随着数据中心开始向100G迁移，如何以更高的速度监视网络的问题就出现了。企业正在寻找网络监控工具或解决方案，因为它们现有的工具可能不支持100G。这是由于高速网络流量带来了额外的问题，以克服;包可以有多个MPLS头，它们可能有覆盖或底层，并且有重复包或错误包的机会增加。
如果常用工具尚不支持100G，我们如何监控这些网络？通过使用网络包代理或高级聚合器来执行过滤，聚合和负载平衡优化现有监控工具的性能．
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网络攻击增加
DDoS攻击越来越复杂、频繁，对企业网络的威胁越来越大。虽然网络监控工具并不是严格地以安全为重点，但SecOps团队开始依赖他们的NetOps团队为他们提供更多的网络洞察力。网络监控工具可以将不寻常的流量模式、活动峰值以及需要进行调查的其他指标通知团队。
来自连接设备的数据增长
5G、视频流、联网汽车、人工智能、智能家居等等。数据指数增长的原因还在不断增长。企业网络已经经历了巨大的发展。有这么多的数据，但要在更分布式的网络中获取数据，并理解来自非传统位置的数据是一个挑战。5G将引入更多设备和终端，这些设备和终端将需要网络监控工具，这些工具可以比以往任何时候都更快地筛选更大量的数据。
人工智能和机器学习工具
如何利用物联网、智能汽车和联网设备产生的所有数据?通过应用人工智能和机器学习(ML)工具来收集在你的网络中流动的信息，使更多的过程自动化，并开始对提供的信息采取行动。ML允许您尽可能快地捕获最有用的数据，以便检测异常和减少MTTR。
在过去的几年里，企业网络发生了巨大的变化，很明显，现在是我们监控和管理这些先进网络的方法赶上来。企业需要从战略上考虑，以满足他们目前的需求，同时也要为未来做规划，未来可能会包括on-prem和云资源的组合。乐动体育 南安普顿合作伙伴
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