网络分析主要处理在国际标准化组织 (ISO) 建立的开放系统互连 (OSI) 模型下运行的第 3 层设备发送和接收的数据包传输。第 2 层设备代表由交换机管理的数据链路层，第 4 层设备与与 Web 服务器相关的 TCP 标准相关。但是，第 3 层设备特别关注通过路由设备发送和接收的 I/O 数据包传输。
虚拟化导致软件定义网络(SDN) 和软件定义数据中心 (SDDC) 标准，其中第 3 层功能由软件而非物理设备建立。这为跨“裸机”硬件资源的云数据中心编排创造了更广泛的潜力。在当代实践中，由于生态系统扩展和新交换机、路由器和防火墙设备技术标准的引入，网络分析软件同时集成了来自第 2-4 层设备的信息。这种粒度通过虚拟化得到进一步扩展，从而在实时流式数据包分析的基础上，在服务网格的所有层中实现更大的脚本和自动化数据中心流程的能力。
网络分析可以分类为记录和读取操作数据的历史方法，这些数据由实用软件以日志、报告或图表的形式呈现。这些报告为管理员提供每小时、每天、每月和每年发生在特定网络上的事件的画像，或者可能基于用户和端点设备的活动。IP 地址是第 3 层网络活动的关键组成部分，通过路由器根据用户请求活动控制端点之间的数据包传输。
大多数网络分析通过将信息过滤为使用模式或突出显示数据以暴露异常事件，通过历史监控第 3 层流程来重构可用数据。员工可以访问网络分析以查看跨云架构的数据包数据流由于当代 Web 服务器硬件的强大功能和数据中心管理领域生态系统软件的扩展，因此可以实时进行。机器学习 (ML) 技术越来越多地作为网络分析的一个关键方面被引入，它可以更好地自动化工业生产、电信、电子商务和多媒体出版中的流程。
网络分析解决了哪些问题？
- 预测：预测分析，网络管理员寻求随着时间的推移监控使用模式，以估计他们对带宽、硬件或其他服务的机构需求。
- 自动化安全：需要使用 AI 和 ML 对 I/O 数据包传输进行实时扫描，以将传入请求与已知的安全漏洞、病毒或恶意软件相匹配。在某些形式的黑客攻击和密码破解保护方法中，自动安全可能导致 IP 自动阻止向网络重复发送错误请求的用户。在自动反病毒扫描中，无需人工干预即可检测和隔离恶意软件、蠕虫、病毒和勒索软件。在具有数百万个虚拟机和容器并行运行的数据中心中，自动防病毒和安全扫描是网络分析的重要用途。
- 诊断：当网络出现问题时，由于拥塞、不良用户活动、安全威胁或设备故障，系统管理员需要诊断每种情况，以便定位和修复问题。网络分析包括数据中心运营的健康检查通知管理员其连接资源的运行状态。借助以应用程序为中心的基础架构，管理员可以扩展网络诊断以增加粒度以监控正在运行的软件进程。管理员使用流式遥测技术根据 IP 地址通过优先路由和集线器设备优化网络上特定应用程序、设备或用户的数据包传输。他们还通过边缘服务器大规模地将网络分析应用于物联网设备，以支持具有自动响应要求和滚动固件升级的零售产品。
- 资源分配：复杂机构依赖网络分析，以便管理员能够准确估计日常运营或制造设施中对交换机、路由器、集线器和带宽的需求。
- 网络分析：用于为管理员提供有关云架构的历史或实时活动的概览。
网络分析的好处
- 业务流程优化：当与企业管理、采购和采购相结合时，网络分析可以优化业务流程，提高 IT 运营的安全性和效率。
- 更高的性能监控准确性：网络分析为管理员提供性能监控工具，其中包括历史使用模式，使他们能够更好地预测数据中心对未来基础设施的需求。
- 提高安全性：网络分析通过启用数据包传输的实时扫描，极大地提高了云资源和连接设备的安全性。可以记录按 IP 地址划分的 I/O 数据包资源消耗的大小，以自动检测活动峰值，从而更快地识别入侵者、恶意软件和受感染的设备。
- 快速检测安全威胁：网络分析提高了检测安全威胁的速度，这是防止黑客攻击深入企业基础设施的重要因素。通过 SNMP 和 Windows Management Instrumentation (WMI) 过滤数据查看连接设备状态的能力可以为管理员和安全防御系统提供更广泛的网络问题诊断方法，加快修复所需的时间。
- KPI 跟踪：VMware 的 KPI Workflow Manager分析关键绩效指标 (KPI)，并将其作为统一网络管理面板的一部分呈现给管理员，以简化基于 VM的复杂云网络的报告和警报流程。KPI 跟踪是该行业的强大工具，可用于高级金融、大众媒体、制造、医疗保健和电信等行业，可针对更高水平的大规模数据中心自动化进行定制。
- 能够将实时流分析应用于“大数据”要求：VMware Smart Experience 是一种网络分析工具，其中包括 KPI 工作流设计器和管理器以及一系列特定于电信公司的插件，用于对数据包数据进行实时和历史洞察在运营商规模上运营。企业可以将实时流分析应用于“大数据”要求，以便使用 IP 地址进行更好的国际定位营销或改进金融交易的欺诈保护。与人工智能和机器学习的集成可用于构建基于预测引擎的反应式内容建模，以在电子商务应用程序中产生独特的客户体验，并提供量身定制的品牌支持和产品/媒体推荐。
网络分析：用例
网络分析对于跨各种用例的云编排至关重要，但当下一代数据中心应用程序可以根据行业特定要求使用自定义代码实现自动化时，它们就变得特别强大。
电信公司在为客户管理移动通信或宽带连接时，会在最大规模的用户流量中实施网络分析。VMware Smart Experience为运营商公司提供开箱即用的用户匿名化、订户配置文件和蜂窝塔流量优化的预编码工具。这些工具也被石油和天然气公司大规模用于监控远程物联网调节管道、钻井和水库设施的设备。汽车和高科技行业的工业制造公司在自动驾驶汽车网络的生产和自动驾驶汽车导航的 AI/ML 指导中最广泛地使用流数据分析。在“大数据”应用、人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 的基础上，流数据分析为各行各业的创新开辟了新的用例。
在云托管和企业网络中、实时分析和历史报告是维护系统健康、数据安全和优化连接设备之间的 I/O 传输速度的重要工具。平台提供商可以通过使用实时数据包扫描来识别威胁，从而快速识别、隔离和隔离传入的恶意软件、病毒或蠕虫。通过 KPI 分析、报告和安全警报，可以更快地检测到受感染的设备。配置第 3 层防火墙规则的能力使网络管理员可以选择基于协议、源或目标 IP 地址和端口建立限制。这些规则是通过设备级别的实时数据包分析来执行的。虚拟化通过 SDN 路由功能、 NSX将控制粒度扩展到虚拟机级别通过智能体验进行分布式防火墙和流式数据分析。虚拟基础设施地图提高了连接设备的可发现性以优化网络资源，并可用于构建灾难恢复计划以满足服务要求的连续性。
对于整个数据中心的统一网络分析，VMware 的 Workspace提供一个全面的情报平台。Workspace ONE Intelligence 包括预测分析以及脚本自动化以实现网络管理安全的能力，以及通过 SDN 路由选项和 IP 地址扩展到设备或 VM 的高级别规则和过滤器粒度。VMware 的 Workspace ONE Intelligence 与来自云软件开发公司的各种第三方插件集成，以满足利基行业的需求或特定的安全需求。该套件还可以为系统管理员输出报告，以验证是否符合国际审计和数据安全法规。vRealize Log Insight通过 KPI 分析为商业智能、网络诊断和预测创建结构化指标，从而提高云网络管理效率。
远程工作最佳实践
尽管没有单一的“正确”远程工作方式，但有一些通用的最佳实践可以为成功创造条件。这些包括：
- 明确的指导方针和政策： 信任文化通常建立在对期望的健康理解之上：一个人是否期望在一天的特定时间或特定小时内“在办公室”（或可以在线交流） ? 如何衡量绩效？哪些设备和应用程序获准用于商业用途？等等。
- 团队建设： 虚拟团队仍然是一个团队。尤其是经理，有责任建立协作、沟通的团队，为彼此的成功投资。这可能包括在可能的情况下偶尔亲自会面，例如参加静修或社交活动，以及庆祝个人和团队成就等其他做法。
- 一流的技术： 拥有高效远程团队的公司投资于员工赖以完成工作的技术。其中包括远程桌面和移动设备、高速宽带、可靠且易于使用的应用程序以及其他特定于业务的需求。
远程工作挑战
当远程团队工作的最佳实践和基本原则缺失时，远程工作的问题往往会浮出水面。这会带来以下挑战：
- 生产力流失： 如果没有明确的指导方针和政策，员工可能会失去动力并降低生产力。
- 不信任和微观管理： 缺乏信任，或者实际上相当于在别人的肩膀上看着他们以确保他们在做他们的工作，会增加焦虑并降低士气。
- 不可靠的技术：不 充分的工具和技术可能会成为虚拟团队的生产力和士气杀手。糟糕的宽带连接、不可靠的应用程序、过时的硬件——所有这些都会导致挫败感并大大降低结果。
- 不情愿的远程劳动力： 最后，当员工或雇主没有将远程工作作为有意的选择或策略时，可能会出现另一个挑战。远程工作最适合寻求其优势的个人和组织。
远程工作和在家工作有什么区别？
在家办公是远程工作的一种形式，但这两个术语不一定可以互换。这是因为远程工作并没有规定某人在哪里工作；这只是意味着他们很少去传统的办公室工作。他们的日常规范是在其他地方工作，可能在他们家中，但不限于那个地方。
此外，“在家工作”也可能指临时或不太频繁的远程工作版本。例如，这种情况可能包括一个人由于短期托儿需求而出乎意料地在家工作一两天，但否则他通常会在公司办公室工作。这种工作方式有时被称为远程办公或远程办公。远程工作人员通常大部分时间或所有时间都在异地工作，而远程办公或远程工作通常意味着该人员还经常在传统办公室现场工作。
