应对大数据难题的新方法
目前部署的可视化解决方案是基于第2、3或4层的包头参数来处理孤立的数据包，根本不能扩大规模以应对整个现代移动网络产生的海量数据。此外，运营商需寻求专为大数据时代而设计的基础架构，它能够提供从融合边缘到云的全面可视化。这种架构能够智能地处理一个管理域内各种网络的相关数据，并将这些数据发送到一个集中的工具集上，其中管理域包括校园网络、分支机构网络、私有云或SDN“孤岛”。
先进的过滤功能如状态关联、用户感知和深度数据包可视化也成为关键。流量智能化的提升可以为运营商提供更精细的流量过滤和分发，以此确保其工具可以管理、分析和保障网络安全，同时也确保用户只接收相关的流量。解决方案可以灵活地把用户感知的流量采样智能地发送到相关的工具上。例如，Gigamon FlowVUE可提供突破性的流量采样，借此把大数据转换成可管理的数据。该项技术可以智能地管理流量，帮助运营商实现监测工具的连接，如果没有该项技术，监测工具将无法处理如此庞大的数据量。这可以帮助运营商通过保持或提高工具使用率解决日益增加的工具成本以及通过使用工具如客户体验管理（CEM）产品实现大数据处理的效益化，从而与每用户平均收入（ARPU）的减少相抵消。这种方法可以采集大型管道中的网络流量，并可以控制被转发到工具上的数据量 –借助会话感知功能可精确地实现数据以较小的规模再现。这减少了大数据流量附带工具上的压力，通过把复杂的GPRS隧道协议（GTP）压缩到可视化层，可以实现效率的最大化。
同样地，GTP关联技术使客户能够过滤和转发在3G/4G/LTE环境中使用GTP封装的相关用户业务流。卸载GTP关联功能有助于工具供应商解决分析处理功能损失。运营商正确地把相关的GTP-C和 GTP-U连接到工具层，可以降低成本，简化网络互连复杂性，同时可以更一步地实现数据传输和回程链路的利润化。
此类应用程序有助于实现不断增长流量的智能化，而流量的智能化是实现不断发展的网络和工具可视化的关键一步。随着网络技术的不断演进以及非可视叠加流量的猛增，流量可视化成为一个更大的挑战。如果部署合适的技术以监测网络，同时关联数据包和流量以实现流量优化，流量智能化水平一定会为运营商提供附加值，但是相对于未来运营商不断变化的网络，流量智能化还有很长的路要走。
关于可视化矩阵架构
Gigamon认为，对于复杂的系统，其运维和安全保障需要在可视化方面另辟途径。每天面对庞大的终端流量，网络基础设施需要全面的、智能化且动态的可视性方案。Gigamon利用独特的专利技术，创建了一套提供可视化的创新方式，即可视化矩阵架构。该矩阵在为网络提供可视化中具有智能化和多样化的特征。
关于Gigamon
Gigamon为全球的企业，数据中心和服务提供商提供智能可视化矩阵 （Visibility Fabric ）架构。Gigamon的技术为基础设施架构师、管理者和操作员提供了领先的流量可视性，在不影响生产网络性能和稳定的前提下，对物理和虚拟环境的流量实现广泛且动态的智能可视化提供支持。通过专利技术和集中管理，Gigamon GigaVUE系列高可用及高密度产品，将适当的网络流量智能地传送至管理、分析、合规及安全工具中。在美国， Gigamon在设计和构建流量可视化产品方面拥有超过八年的经验，其解决方案已部署于在全球各地的行业市场，其中包括半数“财富百强”知名公司和诸多政府及联邦机构。
