智能云網分析
云計算、大數據、物聯網、5G以及AI等創新技術的發展，不斷推動數字化轉型的深入，企業上云、政務上云等成為數字化轉型的重要方向之一。云服務在各行各業中的占比逐漸增大，在帶來優勢的同時，也帶來了讓人難以忽略的挑戰：
云網絡難以被全面深度的可觀測
云網絡規模龐大，產生的數據量巨大，對數據采集、處理和分析能力提出極高的要求；云網絡涉及多種技術棧和協議，要求可觀測性工具具備廣泛的兼容性和深入的理解能力；云環境的高度動態性導致網絡拓撲頻繁變化，給實時監測和追蹤帶來難度。
云內資產形成虛擬網絡黑盒
云環境的動態性和規模使得傳統網絡監控工具難以有效跟蹤和可視化所有網絡連接、數據流動和組件狀態；云內資產難以有效進行深入洞察及云網絡資源難以調優，導致安全盲點，難以及時發現惡意活動或異常行為，增加了數據泄露和遭受攻擊的風險。
云網絡的故障排查與定位困難
由于虛擬網絡的規模巨大、層級繁多，容器、虛機、主機、接入、核心、網絡服務等訪問和依賴關系復雜，策略靈活多變，當發生網絡故障或性能下降時，如果不能迅速識別受影響的組件和流量路徑，問題定位和解決過程將會十分耗時且低效。
解決方案
科來智能云網分析解決方案旨在實現對云內業務的全面深入的可觀測性，保障云平臺、云內應用的可靠穩定運行，方案包含了科來云魔方智能云網分析平臺(簡稱科來云魔方，英文簡稱“CMC”)，并搭載專家級高質量知識庫，能夠提供全面的云上網絡可視化與故障分析能力，幫助用戶實現對云內通訊行為、性能指標的深度洞察，提高系統穩定性、降低故障響應時間，全面而智能的解決方案，還能夠大幅降低云網運維門檻。
云網可觀測性
通過對云網流量的分析能力，深化了云上可觀測能力，能夠充分掌握云內東西向流量通訊成分及通訊質量、分析網絡、應用、資源間通訊行為及通訊質量。
業務可觀測性
通過eBPF及流量特征自動識別云內應用，并根據全自動或半自動化方式構建業務調用鏈，實現零插碼方式即可對業務系統網絡、應用層性能的可觀測性。
通訊路徑追蹤
通過終端用戶會話信息，即可追蹤該會話所經過的云內網關、宿主機、虛擬機、容器Pod、容器節點、物理網絡設備等，可視化呈現路徑節點中的信息，發生故障或性能問題時能夠高效進行分析與定位。
全流量溯源
對于間歇性故障、低效的通訊路徑、未知安全問題、非必要資源開支等提供溯源能力，是云網絡運維、安全管理和成本控制的基礎，也是確保云內業務連續性的關鍵。
智能精準告警
通過動態基線學習算法全自動學習云內監控對象的所有網絡及應用性能指標，并根據內置知識庫對異常信息進行交叉驗證，精準告警同時極大程度減少誤報率。
方案價值
實現云上云下統一運維
從云內虛擬資源到云外SDN網絡，全棧式的流量分析能力，覆蓋了專線、數據中心主干網絡、云內網絡、云資源，實現云上云下在網絡、應用、業務側的統一監控運維。
清晰掌握云內資產情況
能夠全面發現云環境中的活躍資產及未知資產，掌握資產之間的通信關系及依賴性，資源分配情況與資產變化情況，增強了對資產的可見性和控制力，幫助提升安全能力、運營效率和成本效益。
高效故障定位及根因分析
基于關系數據，通過圖形算法，結合指標邏輯，能夠實現快速的智能的故障定位；通過遞歸推導、串聯分析、交叉驗證等智能算法，能夠實現快速的智能的根因分析。
方案優勢
領先的全流量分析技術
基于科來二十余年全流量分析經驗，協議支持覆蓋及指標覆蓋行業領先，能夠支撐更為深入的網絡及業務系統的可觀測性。
少消耗、高效益、提效率
極小的資源占用，高效的數據采集與利用，實現云內流量分級，保障重點、消除低效，提高云網組件工作效率，提升云平臺運營效率。
被成功實踐的智能運維技術
本方案包含應用自動識別、業務拓撲自動畫像、開箱即用智能基線及預警、自動故障范圍推導等智能識別及分析能力，詳實精準的同時還可以大幅降低監控使用成本。
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方案咨詢
科來二十余年專注網絡流量分析技術的研究與推廣，致力于將數據價值發揮最大化。我們將為您提供技術領先的產品，并分享科來多年積累的實戰經驗，助力您成功的數字化轉型與更進一步的核心競爭優勢。