企业网络正在不断发展。他们今天不仅仅是两三年前面临着不同的挑战。今天的IT团队必须找到一种方法来处理更多数据，更多的连接设备，分布在更大的地理区域的网络，以及更大的网络钓鱼或DDOS攻击的风险，同时确保他们提供快速且可靠的服务。为了满足组织的业务水平目标，他们必须留在技术的最前沿，采用他们准备好的市场。因此，企业正在增加其网络监控计划的范围。
公共和私有云利用率
在第三方云环境中监控网络基础设施比传统的在线网络中的监控更困难。随着企业将更多的工作负载迁移到公共或私有云中，他们需要考虑他们的监测和安全策略将用于这些新环境。为了开始监视流量，首先需要了解这些工作负载的执行方式。可以提供可见性云或虚拟水龙头该馈送数据包级流量到基于云的监控工具。
数据中心采用100克
40g和100g的网络速度不再是罕见。由于数据中心开始迁移到100G，因此如何以更高的速度监控网络的问题。企业正在寻找网络监控工具或解决方案，因为他们现有的工具可能不支持100g。这是由于高速网络流量具有额外的问题来克服;数据包可以具有多个MPLS标题，它们可能具有叠加或底层，并且有重复数据包或具有错误的数据包的可能性增加。
如果普通工具还不支持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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增加网络攻击
DDOS攻击越来越复杂，更频繁，对企业网络构成更大的威胁。虽然网络监控工具没有严格的安全焦点，但Secops团队开始依靠他们的纽扣团队为他们提供更多地洞察网络。网络监控工具可以通知群体的不寻常的交通模式，活动飙升，以及需要进行调查的其他指标。
连接设备的数据增长
5G，视频流，连通汽车，AI，智能家居等等。数据增长的原因只是继续生长。企业网络已经看到了巨大的进化。在那里有很多数据，但在更多的分布式网络中进入它，并对来自非传统位置的数据感到挑战。5G将介绍更多的设备和终点，这些设备将需要网络监控工具，这些工具可以通过比以前更快地筛选甚至更大的数据。
AI和机器学习工具
您如何利用事物，智能汽车和连接设备互联网生产的所有数据？通过应用AI和机器学习（ML）工具来收集流过您的网络的信息，自动化更多过程，并开始执行所提供的信息。ML允许您尽可能快地捕获最有用的数据，因此可以检测到异常，并且可以减少MTTR。
随着过去几年企业网络的所有变化，很明显是我们的时间监控和管理这些高级网络的方法赶上。企业需要策略性地思考今天的需求，同时还规划未来可能包括在预境和云资源的组合。乐动体育 南安普顿合作伙伴
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