企业网络正在发展。与两三年前相比，他们现在面临着不同的挑战。今天的IT团队必须找到一种方法来处理更多的数据、更多连接的设备、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，同时确保为用户提供快速、可靠的服务。为了满足组织的业务级目标，他们必须走在技术的前沿，在市场准备就绪时采用趋势。因此，企业正在扩大其网络监控举措的范围。
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100G
40克和100克的网速已不再罕见。随着数据中心开始向100G迁移，如何在更高速度下监控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，因为他们现有的工具可能不支持100G。这是由于高速网络通信伴随着额外的问题需要克服;包可以有多个MPLS头，它们可能有覆盖层或底层，并且重复包或包错误的机会增加。
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、聚合和负载均衡优化现有监控工具的性能。
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网络攻击增加
DDoS攻击越来越复杂和频繁，对企业网络构成了更大的威胁。虽然网络监控工具并不严格关注安全，但SecOps团队开始依赖他们的NetOps团队来为他们提供更深入的网络洞察。网络监控工具可以将不寻常的流量模式、活动峰值和需要进行调查的其他指标通知团队。
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。数据呈指数级增长的原因还在继续增长。企业网络已经经历了巨大的发展。有如此多的数据，但要在更分散的网络中获取数据，并理解来自非传统地点的数据是一个挑战。5G将引入更多的设备和终端，这些设备和终端将需要能够快速筛选比以往任何时候都多的数据的网络监控工具。
AI和机器学习工具
你如何利用物联网、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)工具来收集网络上的信息，使过程更加自动化，并开始根据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，以便检测异常并降低MTTR。
在过去的几年里，企业网络发生了很多变化，很明显，是时候让我们的监控和管理这些先进网络的方法赶上。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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