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11项关键可视化促使SD-WAN迈向成功

发表于:2018-11-15 作者:SDNLAB君 来源:SDNLAB

SD-WAN部署正在迅速成为全球网络运营(NetOps)团队的主要关注点,并且正在改变网络的面貌。事实上,Gartner估计,到2021年,将近三分之二的企业将采用SD-WAN技术。例如,思科最近采用SD-WAN软件升级百万台路由器。现在,NetOps团队的任务是评估从内部许可和配置管理到思科SD-WAN云服务的重新设计和迁移路径。

随着企业在未来几年内专注于构建这样的新SD-WAN基础设施,NetOps团队需要能够可视化这些新的、复杂网络,以及它们如何影响并与传统IT环境相关联。以下是每个NetOps团队都能够从中受益的有关规划、部署、验证和管理其SD-WAN项目的11个关键可视化。

企业可视化

企业可视化

NetOps团队需要了解组织的每个角落。这意味着整个组织的端到端可见性 - 从端点、应用程序和网站隧道、VPN和服务提供商传输SLA性能 - 都在一个可理解且面向行动的视图中。通过这种洞察力,管理员可以获得实时的情景感知,并轻松地进行必要的网络调优和问题解决。

SD-WAN拓扑视图 - 隧道性能

SD-WAN拓扑视图 - 隧道性能

活动拓扑图应提供一组分层的过滤视图,以实时隔离应用程序、VPN和策略。这些类型的视图允许NetOps团队监控关键性能指标和SLA KPI,并帮助您了解它们是否保持在边界内,或者是否正在云应用程序和遍历服务提供商连接的应用程序之间波动。

站点当前活动警报

站点当前活动警报

警报或告警对于确定网络状况何时从基线发生变化至关重要。在现代NPMD平台中,警报覆盖在跨团队通知的拓扑、站点和摘要视图之上,因此您可以利用相同的信息来参与事件响应。这些警报应该显示问题的严重程度、触发器或原因,以及语义信息,如位置、时间和描述,以便使用流行的企业服务(如ServiceNow或PagerDuty)自动创建和分发服务管理票据。

通过机器学习获得主动洞察力

通过机器学习获得主动洞察力

机器学习(ML)和高级分析正在快速推进建模预测条件,以避免服务影响延迟等事件。提前了解潜在或预测的服务性能问题及其影响,可以在问题影响最终用户和业务之前进行必要的调整并防止问题发生。

应用报告

应用报告

通过以秒为单位测量响应时间和基于模糊视频或电话掉线的质量的用户体验,NetOps必须能够快速调试问题。通过整个SD-WAN的服务查看应用程序需求,可以实现从状态摘要到带宽消耗和分配服务策略质量的所有信息。所有这些细节都允许NetOps管理和调整网络资源,以满足客户、合作伙伴和员工的需求。

流量性能视图(音频/视频)

流量性能视图(音频/视频)

当政策改变时 - 他们总是这样做 - 进行路径分析是很重要的。一些最有用的SD-WAN可视化显示详细的路径分析,可以帮助IT在规模上验证策略更改并理解应用程序路径切换。作为持续管理SD-WAN部署的一部分,NetOps团队还需要能够可视化与服务提供商和策略阈值相关的站点到站点隧道性能。

服务提供商性能视图

服务提供商性能视图

在设计SD-WAN时,您可以拥有几个到多个服务提供商协议。能够分析与每个服务相关的性能、利用率和路径对于部署成功至关重要。 IT部门需要可视化,使他们能够了解应用程序应该采用哪种电信基础设施路径,评估在部署期间应如何处理SD-WAN启用与非SD-WAN流量等等。

站点视图

站点视图

站点视图对于了解特定站点以及更好地理解和管理数据互连以及服务提供商性能至关重要且切实可行。

站点到站点可视化

站点到站点可视化

拥有连接多个数据集以显示overlay结构性能的应用程序策略站点到站点视图是SD-WAN部署的关键。通过将应用程序及其分配的虚拟专用网络(VPN)和DSCP服务标记类别信息与站点对之间的服务提供商性能相关联,您可以验证路径的SLA性能,以获取情境感知和问题解决方案。

设备视图

设备视图

在管理性能或对SD-WAN进行故障排除时,IT需要对设备性能进行详细的了解。这些团队需要能够评估每个站点并深入研究各个设备。这使他们能够成功验证应用程序路径和服务VPN拓扑,以及查看策略分配和性能的能力(例如,tunnel overlay、带宽、SLA类处理等)。

数据包级分析

数据包级分析

复杂的网络问题或严重的安全问题需要详细的数据包解码。拥有数据包捕获和分析对于NetOps团队能够深入挖掘,找到根源,排除故障并快速可靠地解决问题至关重要。

原文链接:

https://www.networkcomputing.com/networking/11-critical-visualizations-sd-wan-success/114761690