企业网络正在不断发展。他们今天面临着与两三年前不同的挑战。今天的IT团队必须找到一种方法来处理更多的数据、更多的连接设备、分布在更大地理区域的网络以及更大的网络钓鱼或DDoS攻击风险，同时确保他们为用户提供快速、可靠的服务。为了满足组织的业务级目标，他们必须站在技术的前沿，在做好市场准备时采用趋势。因此，企业正在扩大其网络监控计划的范围。
公共云和私有云的利用
在第三方云环境中监控网络基础设施比在传统的本地网络中监控要困难得多。随着企业将更多的工作负载转移到公共云或私有云，他们需要考虑针对这些新环境的监控和安全策略。为了开始监控流量，您首先需要了解这些工作负载的执行情况。这种可见性可以通过云或虚拟tap提供，这些tap将数据包级别的流量提供给基于云的监控工具。
数据中心采用100G
40G和100G的网速不再罕见。随着数据中心开始向100G迁移，如何以更高的速度监控网络的问题出现了。企业正在寻找网络监控工具或解决方案，因为他们现有的工具可能不支持100G。这是因为高速网络流量带来了额外的问题需要克服；数据包可以有多个MPLS报头，它们可能有覆盖或底层，并且存在重复数据包或错误数据包的可能性增加。如果常用工具还不支持100G，体育博彩平台推荐如何监控这些网络？通过使用网络包代理或高级聚合器来执行过滤、聚合和负载平衡，以优化现有监视工具的性能。
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网络攻击增加
DDoS攻击越来越复杂和频繁，对企业网络构成了更大的威胁。虽然网络监控工具并不是严格以安全为重点，但SecOps团队开始依赖他们的NetOps团队为他们提供更多的网络洞察力。网络监控工具可以通知团队异常的流量模式、活动峰值以及需要进行调查的其他指标。
互联设备数据的增长
5G、视频流、联网汽车、人工智能、智能家居等等。数据呈指数级增长的原因还在不断增加。企业网络经历了巨大的演变。那里有如此多的数据，但是在更分布式的网络中获取这些数据，并理解来自非传统位置的数据是一个挑战。5G将引入更多的设备和端点，这将需要网络监控工具，这些工具可以快速筛选比以往任何时候都多的数据。
人工智能和机器学习工具
如何利用物联网、智能汽车和联网设备产生的所有数据？通过应用人工智能和机器学习（ML）工具来收集流经网络的信息，自动化更多的流程，并开始根据提供的信息采取行动。ML允许您尽可能快地捕获最有用的数据，以便检测异常并减少MTTR。随着企业网络在过去几年中发生的所有变化，很明显，体育博彩平台推荐监控和管理这些高级网络的方法是时候跟上了。企业需要从战略上思考，以满足当前的需求，同时也要为未来规划，未来可能包括本地和云资源的组合。
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