社区编辑申请
注册/登录
为什么数据包是云迁移成功的秘诀
云计算 云原生
在技术改进和新冠疫情加速数字经济发展的推动下,云迁移继续增长。

根据调研机构Gartner公司的预测,全球公共云支出将从2021年不到企业IT支出的17%增长到2026年的45%以上。对于执行这些迁移的IT团队来说,从云中的业务应用程序访问网络数据,特别是数据包数据是一个重要的主动故障排除机制。在应用程序或服务迁移到云端期间,网络数据包数据可帮助IT团队了解迁移如何影响应用程序性能,以及如何调整这些应用程序以获得所需的用户体验。在云迁移完成之后,网络数据包数据允许IT团队继续监视云中的这些应用程序,主动发现应用程序性能不佳的根本原因,并在必要时证明未满足与云计算提供商的服务级别协议(SLA)。

在整个云迁移过程中确保所需的应用程序性能至关重要,因为客户满意度、竞争力、运营效率和盈利能力都依赖于安全且响应迅速的应用程序。以下来看看这是如何工作的。

网络数据包数据可通过多种方式帮助IT团队在云迁移期间对应用程序性能进行故障排除:

  • 基准应用程序性能。在规划应用程序迁移时,数据包数据允许IT在应用程序仍在本地生产时对其性能进行基准测试。这让他们知道用户期望的体验水平,以便在整个迁移过程中保持这种体验。
  • 在迁移过程中进行故障排除。作为应用程序迁移的一部分,IT团队将需要重建一组复杂的应用程序依赖项和连接,例如网络、计算、内存、存储、服务等。在这一过程中可能会出现一些问题。基于数据包数据的可见性使IT团队能够了解这些依赖关系、重建它们并在迁移后对其进行测试。
  • 在新环境中对应用程序进行基准测试。应用程序和相应的用户体验对带宽、延迟等有要求,这些要求也必须在云中维护。密切关注来自这些应用程序的数据包数据将向IT团队展示这些变量如何影响应用程序性能和体验。例如,数据从云计算应用程序移动到内部部署数据库的延迟是否足以影响用户体验?没有数据包,IT团队无法回答这个问题,直到用户抱怨。

云迁移是一个业务过程的开始,而不是结束。一旦应用程序被提升并转移到云端,数据包数据仍然起着至关重要的作用:

  • 允许持续监控。云计算在许多方面与内部部署数据中心不同——应用程序及其依赖项的交互方式不同,体验也可能不同。访问云中的网络数据包数据有助于在本地复制成功且久经考验的机制来调整应用程序行为。它还可以帮助更深入地了解应用程序如何连接到外部世界和跨不同的私有网络(VPC)以消除瓶颈。
  • 确定根本原因。在云中追踪应用程序性能问题的原因比在内部部署更复杂,因为IT不再控制整个基础设施——无法走进AWS、Azure或Google数据中心并开始重新启动服务器。单独的应用程序性能管理(APM)工具不足以查找和修复所有类型的应用程序问题。访问数据包数据可以让应用程序和网络团队协作,并在用户抱怨之前了解更深层次的问题及其根本原因。
  • 加速解决而不用考虑SLA问题。访问数据包数据不仅可以让IT团队跟踪他们的云计算提供商是否在预期的资源和体验方面满足他们的服务等级协议(SLA),而且还有助于加快故障排除和解决过程。即使IT团队确信这是服务等级协议(SLA)问题,提交票证和等待云计算服务提供商的解决也可能是一个缓慢的过程。IT团队需要有自己的可见性机制来更快地发现和修复问题,以防止业务受到影响。

在云端获取网络包数据

从公共云或私有云访问高质量的数据包数据需要混合使用物理和/或虚拟网络TAP、数据包代理和数据包捕获设备,以及流量镜像和负载平衡类别的功能。在2019年之前,三大公共云提供商在可见性方面并不透明,但最近几年这种情况发生了变化。AWS和GoogleCloud现在提供流量/数据包镜像功能,可以将相关流量镜像到虚拟数据包代理,这些代理处理并路由到性能监控和安全工具、数据包捕获设备以及任何其他需要它的工具。在MicrosoftAzure中,内置功能以“内联”模式将数据包发送到虚拟数据包代理,该代理在将原始数据发送到目的地之前复制数据包。

大多数公共云都有测量不同类型数据的原生监控服务,但目前,它们只提供部分可见性,并且大规模使用成本非常高。这些服务中的大多数都做了合理的工作,提供基于日志或流数据的可见性和分析。但是当涉及到数据包数据时,它们只是提供一个原始数据包流,几乎没有任何价值。因此,如上所述,IT需要第三方工具来使用数据包数据、对其进行分析并从中创造价值。

IT团队需要决定更强大的监控基础设施的好处是否超过了设置它的成本和时间。但随着企业继续转向云优先或云智能模式,混合云监控业务应用程序的需求只会增加。因此在迁移过程中和迁移后,完整数据包的好处是不容否认的。

责任编辑:华轩 来源: 机房360
相关推荐

2022-06-20 22:37:25

Linux操作系统命令

2022-06-16 17:02:49

微软智能云混合云Azure

2022-06-28 12:35:21

DockerPython

2022-05-24 12:16:36

存储迁移存储层diff

2022-05-30 10:20:51

数据迁移

2022-04-21 10:01:48

VMware

2022-05-18 10:52:08

云原生云计算

2022-05-24 14:26:11

云原生数据库云架构

2022-06-07 11:16:51

云原生人工智能运维

2020-09-03 15:32:08

Wireshark数据包分析

2022-06-30 10:56:18

字节云数据库存储

2022-04-13 11:46:17

抓包wireshark丢包

2022-06-03 09:41:03

DockerKubernetes容器

2022-06-27 23:44:37

云原生云存储云计算

2022-04-12 09:48:22

云计算安全云服务云安全

2022-05-09 15:08:56

存储厂商NFV领域华为

2022-06-23 12:03:00

网络安全网络安全事故

2022-05-23 11:03:53

云原生技术DockerIstio

2022-05-11 12:12:32

ScapyPython网络包

2021-05-18 08:00:38

数据包处理Scapy

同话题下的热门内容

监控Kubernetes的最佳实践、工具和方法探讨一下云原生带来的收益和陷阱过去五年,PolarDB云原生数据库是如何进行性能优化的?平台即代码的未来是Kubernetes扩展做大做强云计算市场须立足实际2022 年会是您采用多云的一年吗?无服务器计算正在成为云原生的下一个发展方向Kubernetes 资源拓扑感知调度优化

编辑推荐

Service Mesh真的是云原生应用的绝配吗云原生桌面:虚拟桌面的解构与重新定义解密云原生---看企业云的未来云原生技术及其未来发展趋势展望如何评估云原生NFV中的容器化VNF部署
我收藏的内容
点赞
收藏

51CTO技术栈公众号