Flow是一種數據交換方式，其工作原理是：

Flow利用標準的交換模式處理數據流的第1個IP包數據，生成Flow緩存，隨后同樣的數據基于緩存信息在同一個數據流中進行傳輸，不再匹配相關的訪問控制等策略，Flow緩存同時包含了隨后數據流的統計信息。

一個Flow流定義為在一個源IP地址和目的IP地址間傳輸的單向數據包流，且所有數據包具有共同的傳輸層源、目的端口號。

相對于會話(“Session”)而言，“Flow”具備更細致的標識特征，在傳統的TCP/IP五元組的基礎上增加了一些新的域值，至少包括以下幾個字段：

|源IP地址|目的IP地址|源端口|目的端口|IP層協議類型|ToS服務類型（dscp）|輸入物理端口（ifindex）|

以上七個字段可以唯1地確定任意一個數據包屬于哪個特定的Flow。

換而言之，任何一個字段出現了差異都意味著一個新Flow的發生。對于Flow的分析展示同樣也是要基于多維度的：

IP(目的與源)、port(目的與源)、業務、網絡架構、城市、IDC等。

具體所需的維度依賴于自己的業務場景。Flow是廠商的私有協議，業界也有多種的Flow格式。例如CISCO、華為、juniper等等的主流廠商的Flow也是均有一定差異性與優劣的，常用的有NetFlow與SFlow。所以這部分的后臺能力是需要有異構。 打破信息孤島，集成運維監控升級！數據中心一體化運維監控管理方案

在發展“國內循環為主體、國內國際雙循環互相促進的新發展格局”的關鍵時期，為了加強和完善國家創新體系建設，提升產業基礎能力和產業鏈水平，在第十三屆全國人大會常務委員會中修訂通過了《中華人民共和國科學技術進步法》，明確表示優先采購國內信息技術創新產品。據《2021年中國信創生態研究報告》顯示，未來在國家政策的推動下，中國信創行業發展潛力大，預計2025年市場規模將達8000億元。

觀縱始終走在自主研發的前沿，現在已經形成了從IT運維監控、電力運維到IoT運維的產業布局。作為在信創產業中持續耕耘的企業，目前觀縱已經申報專利和產品軟著，并獲得ISO、ITSS、AIOps標準符合性、高新、知識產權管理體系、CMMI等多項認證，以及多家廠商對觀縱信創產品的適配認證。 哪家運維監控管理軟件好用自研ArgusNMS，增強網關功能，實現高效且準確的網絡拓撲發現等功能。

Argus運維監控中硬件監控包括：可以通過IPMI對硬件詳細情況進行監控，并對CPU、內存、磁盤、溫度、風扇、電壓等設置報警設置報警閾值(自行對監控報警內容編寫合理的報警范圍)IPMI工具無法獲取到硬件的狀態，可以借助MegaCli工具探測Raid磁盤隊列狀態zabbix提供IPMI監控模板：ZabbixIPMIInterface。同時也能夠實時采集到服務器的硬件報錯日志，代替管理員的日常機房巡檢工作，使管理員實時了解到服務器底層硬件的運行情況。帶外方式不通過操作系統，即使系統關機的狀態下仍可監控服務器的基本硬件健康狀況

一般公司里的運維，大致可以分為基礎運維、應用運維、運維開發、監控組四大部分，而運維監控是所有運維的基礎。1、基礎運維，負責IDC運維，服務器上下架，網絡設備等。2、應用運維，也就是systemadministrator，系統管理員。3、運維開發，負責運維工具的開發，系統開發等，例如開發監控系統，代碼發布系統。4、監控組，也就是24小時值班的工作人員，需要時刻關注服務器，網站的狀況，出現問題后，盡快時間聯系相關運維以及研發人員。IT運維監控所包含的產品功能強大、易于使用、解決方案齊全，可一站式滿足用戶的各種IT管理需求。

通常來說企業級的監控系統應該是支持多種采集方式與多種采集對象的，例如可以用Agent主動上報、也要能支持SNMP、Xflow、IPMI等多種協議。

而針對于IaaS層具體支持的采集對象應該不少于物理服務器、操作系統指標(linux&windows)、網絡設備、網絡內會話信息、物理專線、網絡出口等等。

不同的采集對象采用的采集方式也是不同的，例如：服務器系統指標可以用Agent上報、網絡設備狀態、流量、包量可以用SNMP采集等，具體采用哪種采集方式要根據業務場景與所需場景的數據量與類別而定。織云同樣也支持多種采集方式與多種采集對象。

在大數據的時代背景下，數據采集這部分建議針對某一個具體的對象盡量采集的大而全，可能有些數據采集上來暫時沒有直接用途，但是隨著數據量級與數據間關聯性的變化，對大量的原始數據，清洗、分析、加工后便能催生更多的數據消費場景。 Argus V3.4 重磅發布，打造完整的Iaas&Paas兼容感知，解耦Zabbix版本限制，生態無縫兼容。應用智能運維監控管理平臺

運維、監控系統的本質是通過發現故障、解決故障、預防故障來為了保障業務的穩定。數據中心一體化運維監控管理方案

運維監控數據治理：

1、分析決策層：基于公共維度層封裝具體的分析決策場景；結合低代碼和看 板，形成運維BI分析平臺。可由專業團隊和工具團隊共同建 設。實現真正的以數據驅動作業。

2、公共維度層：建立數據資產清單，加工后的元數據進行數據的生命周期管 理、數據血緣分析、完整性監控、綜合指標管理。此層數據 由工具研發團隊實現。

3、元 數 據 層：基于現有自動化、監控、日志、C M D B、云管、云平臺等常 用系統封裝插件式的數據處理工具，做到數據按需所取，標 準接入。按需索取，不做全量的數倉平臺。 數據中心一體化運維監控管理方案

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