大数据时代的里程碑——网络流量智能化

据Gartner预测，未来三年内网络规模IT架构及技术将成为主流应用，这就要求企业必须具有足够IT容量和性能管理能力以满足服务在基础设施上面运行所需的容量要求。

Gartner研究主管Ian Head表示：“到2016年，横向扩展架构容量和性能管理技能的可用性将成为80%主要业务增长的一个重要的制约因素或风险因素。例如，熟练掌握操作分析工具和大数据能力而不是传统的容量规划工具将变得至关重要。”

Gartner分析师认为，随着IT环境、负载和需求的变化，不同的网络规模企业面临一个共同问题，即要实现对制约因素和依赖关系的可视化、分析和管理，就需要对大量操作数据加以应用。

在网络和应用性能方面，ZK研究机构创始人兼首席分析师Zeus Kerravala 在其一篇发表在《网络世界》网站上的文章中写到：“毫无疑问，视频、虚拟化、软件定义网络 (SDN)、BYOD、40G和100G网络的迅猛发展为网络带来了巨大流量，设想一下，网络流量必须流经网络计费才可以直接传输到对应的工具上。如果流量太多，就会造成流量积累，那么网络计费另一边将不能正常运作。”

逆势而为

Gigamon统一可视化矩阵 (Unified Visibility Fabric™)提供的流量智能化，可以实现对更精细流量的过滤和转发，可以只把相关流量发送到企业部署的安全、管理、审计和性能工具上。通过缓解网络流量增加造成的影响，企业还节省了对每一个工具上网络接口升级所带来的成本问题。

统一可视化矩阵架构应用和服务层中先进的过滤功能可以提供状态关联、用户感知以及深层数据包可视化。

例如, GTP 关联应用，在3G/4G/LTE环境下，借助GPRS隧道协议或GTP，助力客户过滤并转发密封的用户流量。GTP 关联借助状态用户过滤和转发分析并保持特定用户会话，协助确保体验质量(QoE)， 以及可靠的帐务、计费和用户管理。

另一方面，FlowVUE应用可以提供有效的用户感知流量采样以便智能转发最相关流量到相应的工具上。FlowVUE应用的此项功能可以帮助服务提供商保持或提升工具使用率，借助诸如用户体验管理等工具将大数据转化为利润。

同时，自适应包过滤可以智能过滤和转发基于高级封装协议和第4层之外的内部数据包内容。

为了满足流量智能对速度和性能需求，Gigamon紧凑型GigaVUE-HC2矩阵节点可以提供状态和智能流量关联性计算，可保护带内分路器(TAP)以阻止未经授权的对流量数据的访问、精密过滤、复制和汇聚功能，因此，部署Gigamon紧凑型GigaVUE-HC2矩阵节点的企业不再需要部署服务链的多个外部节点。

矩阵架构

此外，API和可编程接口可以把Gigamon可视化矩阵的功能扩展到其他工具、应用和编排解决方案上。

Lippis Report 出版人兼Open Networking User Group联席主席 Nick Lippis表示：“在为提高流量优化而进行的数据包和流量关联过程中，如果Gigamon矩阵有能力对网络进行内部监控，那么这种智能化水平便将可视化转变为‘一站式’服务，从而为那些已部署了这些联合方案的工具合作伙伴和客户实现增值。”

例如，Gigamon GigaVUE H系列矩阵节点中的时间戳技术–结合可视化矩阵生态系统合作伙伴Riverbed的Cascade Shark性能分析技术–能够更快排除企业和金融行业IT环境中的网络和应用故障。

Gigamon可视化矩阵还支持基于应用层关键字的流量转发以帮助管理大数据，同时，借助网络审计工具加快事后分析。

近期Corvil通过与Gigamon合作，利用GigaVUE矩阵节点提高了在高速数据捕捉、分布式业务应用网络监测以及实时业务分析方面的操控性能分析功能，从而实现了包括虚拟机间通信在内的对虚拟和物理环境的可视化。

Corvil首席技术官Raymond Russell表示：“我们与Gigamon的合作关系可以帮助我们将应用和网络分析功能扩展至虚拟化基础架构中，从而为应用程序、服务器和网络工程师提供他们所需的实时具体数据分析。”

Gigamon生态系统的其他合作伙伴也使用Gigamon可视化矩阵进行网络分析、管理和监控以便更加智能化、高效化和灵活化。

网络安全解决方案提供商ForeScout技术副总裁Gil Friedrich表示：“IT企业想要最大限度地利用运营数据以获得更多的信息，从而做出明智的决定，并实现更好的自动化过程。ForeScout和Gigamon的合作可以为IT团队提供全面可视化，同时显著提升安全智能和响应能力。”

Narus公司产品营销和营销高级副总裁Prakash Nagpal表示：“Gigamon可以帮助我们把最相关的流量传输到我们先进的大数据安全分析解决方案中，即Narus nSystem。Gigamon可以帮助我们减少需要分析的大数据总量，Narus可以专注于提供丰富的、情景化的和深入的网络分析。”

美国国防信息系统局（DISA）采用了Gigamon的流量智能技术。该机构正部署GigaVUE-HD4矩阵节点，以便为网络基础设施提供更佳的智能管理，分析以及保护。作为一个更大的共享国防部IT架构计划的一部分，Gigamon可视化矩阵可以提高网络可视化，同时实现节约成本的目标。