Stacy Collett

大多數(shù)企業(yè)現(xiàn)在使用兩家甚至更多的云服務提供商，35%的企業(yè)使用多達五種監(jiān)控工具來監(jiān)視混合云和多云環(huán)境。要實現(xiàn)全網(wǎng)可視化，有哪些最佳方法？

企業(yè)中的網(wǎng)絡(luò)監(jiān)控一直都是個大問題。據(jù)分析和咨詢公司企業(yè)管理協(xié)會（Enterprise Management Associates），即使企業(yè)還沒有把軟件和基礎(chǔ)設(shè)施遷移到云端，一家企業(yè)一般也會使用四到十種工具來監(jiān)控自己的網(wǎng)絡(luò)，并排除故障。

在公有云環(huán)境下，網(wǎng)絡(luò)可視化實現(xiàn)起來更復雜。傳統(tǒng)的監(jiān)控工具主要關(guān)注單個網(wǎng)絡(luò)單元的健康狀態(tài)和性能。當今的數(shù)字業(yè)務時代要求能夠更全面地把控網(wǎng)路，能夠使用大數(shù)據(jù)分析和機器學習從不同的云環(huán)境中收集并關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)。

據(jù)Kentik的一項調(diào)查，目前40%的企業(yè)認為自己是多云用戶，企業(yè)有兩家甚至多家云服務提供商。三分之一的企業(yè)有混合云環(huán)境，至少有一家云服務提供商，還有一些屬于企業(yè)的、位于同一位置或者第三方數(shù)據(jù)中心的傳統(tǒng)基礎(chǔ)設(shè)施。

EMA的研究主管Shamus McGillicuddy介紹說：“人們在網(wǎng)絡(luò)上收集和分析了很多不同類型的數(shù)據(jù)——從設(shè)備指標到網(wǎng)絡(luò)流量，直至數(shù)據(jù)包和日志，還有主動綜合監(jiān)控，等等，但沒有一家供應商能把所有這些都做得很好。他們大部分甚至都不想去做所有這些工作?！?/p>

結(jié)果，35%的多云用戶擁有三到五種監(jiān)控工具，包括日志管理工具（48%）、應用程序性能管理工具（40%）、開源工具（34%）和網(wǎng)絡(luò)性能管理工具（25%）。

McGillicuddy說：“網(wǎng)絡(luò)維護人員告訴我，他們只是找不到端到端的工具。他們能很好地了解數(shù)據(jù)中心，了解AWS，以及Azure，但是他們不能把所有這些整合起來?！?/p>

企業(yè)戰(zhàn)略集團（Enterprise Strategy Group）的高級分析師Bob Laliberte評論說：“環(huán)境變得越來越復雜。因此，他們必須找到非常成熟的工具，讓復雜的環(huán)境變得易于管理?！?/p>

但是，說起來容易做起來難。網(wǎng)絡(luò)專業(yè)人員經(jīng)常抱怨，現(xiàn)有的以設(shè)備為中心的網(wǎng)絡(luò)監(jiān)控功能無法擴展，也不能提供云和數(shù)字業(yè)務時代應用程序所需的可視化。云原生監(jiān)控工具，例如，Amazon CloudWatch、Azure Monitor或者GCP StackDriver等，整合得比較好，可以觀察到所有基礎(chǔ)設(shè)施和應用程序?qū)?，但一些用戶發(fā)現(xiàn)云工具往往缺乏功能和可視化，更不用說它們與本地工具集成得不好。

分析人士評論說，目前還沒有一家供應商能給出“全局性”的監(jiān)控解決方案，而且由于企業(yè)擁有的網(wǎng)絡(luò)與租用的網(wǎng)絡(luò)存在巨大差異，因此不應期待很快會有什么變化。但是有一些方法可以縮小這種差距，提高整個網(wǎng)絡(luò)的可視化。

連接網(wǎng)絡(luò)深度分析孤島

在一個混合云環(huán)境中，McGillicuddy指出：“總是會有可視化的孤島。重要的是尋找機會把這些孤島整合起來?！?/p>

網(wǎng)絡(luò)監(jiān)控工具最有價值的一種數(shù)據(jù)源是管理系統(tǒng)API，用于從其他平臺提取數(shù)據(jù)——無論是來自AWS，還是像ServiceNow這樣發(fā)送票據(jù)數(shù)據(jù)的IT服務管理平臺，還是安全監(jiān)控工具。

McGillicuddy解釋說：“如果想把所有這些整合在一起，那就需要一家網(wǎng)絡(luò)監(jiān)控供應商，這家供應商在工具上有非?，F(xiàn)代的API，支持定制采集數(shù)據(jù)，使用定制工具，并且能夠構(gòu)建新的儀表盤，支持企業(yè)以自己的方式查看云?！?/p>

他補充說，大多數(shù)新供應商都會有不錯的API。老供應商的API向客戶開放的速度可能會慢一些，因為他們認為通過分析生成的數(shù)據(jù)是私有的。

Laliberte說：“基礎(chǔ)設(shè)施部門可能在一些傳統(tǒng)工具上有優(yōu)勢，這些工具目前正擴展到云原生環(huán)境中。”他補充道，像Riverbed這樣的工具集集成了SNMP輪詢、流和數(shù)據(jù)包捕獲功能，可以在混合云環(huán)境中獲得企業(yè)網(wǎng)絡(luò)的性能視圖，還有針對本地、混合和云的SolarWinds高級網(wǎng)絡(luò)監(jiān)控工具集，這些工具集使得傳統(tǒng)監(jiān)控和云監(jiān)控相結(jié)合成為可能。

然而，很多傳統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)監(jiān)控工具在采用云路線圖方面進展緩慢。EMA調(diào)查的大約74%的網(wǎng)絡(luò)管理人員說他們至少有一款網(wǎng)絡(luò)管理工具不能滿足他們的公有云需求。在這些網(wǎng)絡(luò)管理人員中，28%的人說這種失敗是由于供應商的不作為或者缺乏云支持路線圖而造成的。

McGillicuddy說：“我認為我們將能夠?qū)崿F(xiàn)的是，所有供應商都非常擅長用他們的工具把一些深度分析結(jié)果應用到云中——但我還認為永遠不會有真正對等的時候。”

云服務提供商取得的進展

對于云原生和多云環(huán)境，Gartner云和IT運營研究主管Gregg Siegfried指出：“云提供商的工具使用起來一致性更好，能夠監(jiān)控跨越其邊界的網(wǎng)絡(luò)。”

例如，微軟Azure添加了虛擬網(wǎng)絡(luò)TAP（目前在所有Azure區(qū)域中處于試用狀態(tài)），允許將虛擬機網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)流連續(xù)的傳輸?shù)骄W(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)包采集器或者分析工具中。采集器或者分析工具是由網(wǎng)絡(luò)虛擬設(shè)備合作伙伴提供的。

Siegfried說：“這更類似于網(wǎng)絡(luò)工程師在其現(xiàn)場所看到的，因此能夠集成類似功能肯定會有助于這些混合環(huán)境?！?/p>

據(jù)Kentik，盡管取得了進展，但很多云用戶不知道或者不會利用已有的一些監(jiān)控功能。例如，超過半數(shù)接受調(diào)查的AWS用戶表示，他們正在使用由AWS提供的特定于云的監(jiān)控工具，比如流日志。

Siegfried說：“我通常建議客戶在把時間和金錢花在第三方工具上之前，先嘗試云提供商的工具和云原生工具，但是，從云提供商那里獲得的可視化與使用這些附加產(chǎn)品獲得的可視化之間絕對存在著差異?！?/p>

打破壁壘：多云監(jiān)控

新的工具已經(jīng)出現(xiàn)了，能夠跨多云環(huán)境進行監(jiān)控。

這些工具中重要的功能類型包括：適應能力、支持與產(chǎn)品開發(fā)和其他基礎(chǔ)設(shè)施部門協(xié)作的能力，以及集成來自多個源的數(shù)據(jù)的能力。Siegfried說，還要考慮成本和容量管理等因素，這些在混合網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中非常重要。

Siegfried補充道，其中一些工具包括ThousandEyes、Kentik和APM工具，例如New Relic和Dynatrace，等等。

Kentik在今年4月份宣布，提供對微軟Azure的集成支持。Kentik從去年年底開始使用AWS和谷歌云平臺的數(shù)據(jù)流。該平臺還與其他云基礎(chǔ)設(shè)施數(shù)據(jù)源相集成，例如，主機級儀表、虛擬網(wǎng)絡(luò)設(shè)備以及容器編排和服務網(wǎng)格等。

Kentik主要收集兩點之間的NetFlow或者實際流量數(shù)據(jù)。它可告訴你網(wǎng)絡(luò)上發(fā)生了什么，并用其他數(shù)據(jù)源進行增強。

互聯(lián)網(wǎng)監(jiān)控供應商ThousandEyes去年將其網(wǎng)絡(luò)智能產(chǎn)品擴展到了多云環(huán)境中。該公司預先配置了IaaS優(yōu)勢點，包括15個AWS、25個Azure和15個GCP區(qū)域，使其可以全面了解某一云提供商在不同地區(qū)的表現(xiàn)。它還可以在云之間進行代理對代理測試，使IT部門能夠測量區(qū)域間、混合、云間和云內(nèi)性能。

Kentik監(jiān)視實時流量，而ThousandEyes生成了能夠模擬用戶的合成流量，然后指出在假設(shè)的網(wǎng)絡(luò)會話情況下可能會發(fā)生什么。

McGillicuddy說，“在過去三年里，人們對主動合成監(jiān)控解決方案的興趣不斷增長。這是看待事物的兩種不同方式。合成是好事，因為有些會話是雙方都看不到的?！?/p>

AIOps和高級分析平臺

網(wǎng)絡(luò)監(jiān)控在數(shù)據(jù)采集和獲取方面的重要性不亞于其在故障排除方面的重要性，由此，分析人員注意到出現(xiàn)了IT運營人工智能（AIOps）和高級分析平臺，這些平臺進行大數(shù)據(jù)分析和機器學習，把各種工具的深度分析結(jié)果關(guān)聯(lián)起來。

McGillicuddy說：“我們可以看到一些像CA這樣的供應商利用他們構(gòu)建的大數(shù)據(jù)棧Jarvis來實現(xiàn)這一點，這些大數(shù)據(jù)?？梢圆迦氲剿麄兿盗泄ぞ叩牟煌糠郑瑥亩鴮⑺麄兊纳疃确治鼋Y(jié)果關(guān)聯(lián)起來。他們還嘗試怎樣從第三方供應商那里獲取數(shù)據(jù)，更方便地把深度分析結(jié)果關(guān)聯(lián)起來。一些專業(yè)的供應商也可以插入到企業(yè)所有的監(jiān)控工具中，以一種很容易看到的方式為你關(guān)聯(lián)所有的東西。到目前為止，我們在研究中看到一些跡象表明，這實際上是一種很好的方法?！?/p>

展望：分布式網(wǎng)絡(luò)監(jiān)控

Gartner建議使用數(shù)據(jù)驅(qū)動的網(wǎng)絡(luò)監(jiān)控框架來提高跨多個云服務的網(wǎng)絡(luò)可視化，而不是依賴于傳統(tǒng)的基礎(chǔ)設(shè)施工具。

Gartner的高級主管兼分析師Simon Richard說：“使用云原生工具，而不是試圖把內(nèi)部工具帶入云端，然后看看市場會怎樣發(fā)展。我認為云提供商會有更好的多云監(jiān)控工具?！?/p>

Siegfried說：“無論我們稱之為混合網(wǎng)絡(luò)、云網(wǎng)絡(luò)還是SD網(wǎng)絡(luò)，未來的網(wǎng)絡(luò)都是由軟件定義的——采用分布式而非集中的智能或者控制功能。顛覆基礎(chǔ)設(shè)施管理其他領(lǐng)域的同樣的自動化理念、基礎(chǔ)設(shè)施和編碼技術(shù)也在網(wǎng)絡(luò)中得以應用。想一想一個以數(shù)據(jù)為中心的網(wǎng)絡(luò)監(jiān)控框架——用于構(gòu)建一類網(wǎng)絡(luò)監(jiān)控平臺，為這些不斷發(fā)展的體系結(jié)構(gòu)提供支持?！?/p>

Stacy Collett是《計算機世界》、CSO和《網(wǎng)絡(luò)世界》的特約撰稿人，他的文章涉及各種安全和風險問題。

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https：//www.networkworld.com/article/3398482/network-monitoring-in-the-hybrid-cloudmulti-cloud-era.html