Gigamon创新技术助推网络流量可视性畅享网：作为网络流量可视化解决方案市场的供应商，Gigamon一直致力于提供可视化矩阵方案。通过提供高可用性和高密度流量可视性解决方案，Gigamon的产品能在不影响生产网的性能和稳定性的情况下，让用户的监控工具可对物理网和虚拟网的流量予以监控，从而方便企业用户管理日益复杂的网络。 谈及近两年IT行业的热词，非虚拟化、云计算、大数据、移动互联莫属。诚然，正是得益于这些热点技术，使得当今企业与社会对于网络信息的交流依赖度越来越高，从而带动了信息数量的增加和传播速度的上升。但与此同时，我们也不得不为此感到担忧，因为伴随着网络的扩张和信息量的增多，必将使网络基础设施负载更高的压力，影响网络性能的稳定性，这些都将会给企业在网络管理、分析和安全方面带来不小的挑战。 因此，企业用户迫切希望能够在不影响网络性能和可靠性的前提下，通过对流量的收集和分析，更好的监测和控制网络。然而，网络流量的捕捉和分析却是个非常复杂的流程，当中涉及到流量的提取、分类和优先等级的分配，然后还要分发至网络管理、分析和安全等有关的工具。这对于那些一直以来通过大规模添加工具与系统，变更以太网交换机的用途，借助镜像端口复制流量，以及通过网络TAP（分路器）分拆流量的企业用户来说，一个创新的流量可视化方案是他们亟需渴望的。因为这将为企业用户的IT部门和多种监测分析工具带来智能化的可视性，集中监控、简化运作，优化工具性能，节约成本等实质性的好处。 日前,在北京召开的第三届中国能源企业信息化大会上，畅享网记者与来自Gigamon的亚太区业务拓展总监袁伟鹏先生及中国区销售经理张炜先生针对网络流量可视化技术进行了交流。 作为网络流量可视化解决方案市场的供应商，Gigamon一直致力于提供可视化矩阵方案。通过提供高可用性和高密度流量可视性解决方案，Gigamon的产品能在不影响生产网的性能和稳定性的情况下，让用户的监控工具可对物理网和虚拟网的流量予以监控，从而方便企业用户管理日益复杂的网络。 据了解，在传统的数据过滤机制中，入站端口需要汇聚多条源链路并过滤分发，当需要面对海量数据进行精确挑选分发的时候，传统过滤方法就捉襟见肘了。同时，出站端口虽然有线速过滤能力，但是在实际情况中，工具的使用率远未得到充分有效的发挥。 袁伟鹏表示，目前，在网络流量可视化解决方案领域，只有Gigamon 独特的Flow Mapping（流量映射）专利技术提供的数据访问方法，才能够以全线速彻底掌控数据。 据袁伟鹏介绍，流量映射是一种先进的流量分配管理技术，是一个很优越的解决方案。因为数据流通规则是通过硬件来应用，所以流量映射能够以线速运行。而且所有的数据输入端口的条件都可以进行更改，使得数据流量也能够迅速重新分配。同时，Mapping在数据过滤机制中充当的是入站和出站流量中转分配站的角色，因而能够配合入站和出站应用程序来使用，大幅降低出站流量，智能地分配流量负载。这样的结果就是流量能够以最有效的方式发送到适当的工具上，保证不因流量超额而丢弃数据包，工具也能够接收到所需的数据，显著提高工具利用率。 基于先进的流量映射技术，Gigamon推出了GigaVUE H系列以及小型可视化矩阵节点GigaVUE-HB1等可视化矩阵产品。其中，GigaSMART功能发挥着举足轻重的作用。 这包括用于快速识别数据来源，消除不必须要内容，跟踪流量处理过程的除重和源端口标记功能；将数据包中敏感字节清零，隐藏类似于密码、金融账号等隐私数据的掩码功能；接收流量时标记数据的来源和时间信息，提高数据精确度的纳秒级时间戳标记功能；可以从64到9000字节任意位置切片，并且可以多段切片，用于扩展分析工具的处理容量，减少数据记录仪所需磁盘空间的数据包切片功能；最多可剥离7层MPLS标签，用于识别不同业务类型的网络数据标签的标签剥离与替换功能等。 谈到Gigamon可视化技术的应用情况，张炜指出，Gigamon在电信行业的可视化技术一直处于领先地位，并且在其它行业也取得了不少成就。在电信行业，针对所谓的运营商大数据问题，Gigamon研发了GTP关联和FlowVUE两个新技术来支持电信运营商对于流量可视化的需求。帮助电信运营商有效访问GTP管道中的数据，智能地减少传输到工具中的数据量，并把优化后的相关数据可靠传输到连接的分析工具中。 在交流的最后，袁伟鹏表示，Gigamon可视化矩阵产品还有诸多的应用特点和优势。如Gigamon可视化矩阵产品位于网络设备和监测工具之间的抽象层，用户的流量和工具得以优化的同时不会影响到日常的网络运作；Gigamon可视化矩阵产品支持多个40G和100G端口让流量可以从高速的网络链路连接分发到10G和1G的端口的分析工具（反之亦然），让用户可以按各自的网络结构和预算来安排部署分析工具；Gigamon统一可视化结构还提供跨平台的流量可视化功能，让用户的监测工具既可以分析到来自物理网络的流量数据，又可以分析到来自虚拟网络或是软件定义网络的流量数据等。 责编：郑雄  微信扫一扫实时了解行业动态 |
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