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化解大数据难题 Gigamon可视化矩阵化发力

责任编辑:editor004 |来源:企业网D1Net  2014-04-28 11:42:00 本文摘自:中国信息产业网

数据显示,从2010年到2015年,全球移动数据流量将增长26倍。流量的复杂性导致分析需求激增,要保证每用户平均营收(ARPU),需要更先进的工具,但服务提供商无法承担高昂费用,需要新的方法解决问题。

Gigamon的流量映射技术就能帮助运营商把正确的数据送到正确的工具上。集中化监控的矩阵只需一次性安装,就能把所有的连接器和所有的线缆连接好。它还可以提升业务连续性,通过数据的可视性提升,知道问题出在哪。另外,这个矩阵还能降低SLA的响应时间。最值得关注的是降低成本,通过流量映射减少工具的数量从而减少人员的数量,这意味着运营成本的减少和投资回报率的提升。

据统计,在语音通信中,如果网络突然中断,那么它将为银行、媒体等行业用户带来每小时数百万美元的损失。现在,各国加紧部署4G,且VoLTE本身传输过程就相当复杂,而且语音又是非常敏感的数据,所以运营商需要做好数据的监控,来确保语音的质量,只有这样,他们才能全面了解数据信息,而且确保数据不掉包。面对数据越来越多,运营商只好增加带宽和分析工具,但这样只是权宜之计,因为运营商无法总是提供或者保持对所有数据全面的监控。Gigamon的解决方案,就可以保证有合适的数据经过不同的点到达合适的工具,从而降低风险。

在网络虚拟化方面,Gigamon的可视化矩阵架构可助运营商一臂之力。这个架构有三个功能:数据去重、智能地对数据流采样、GTP关联,把用户数据和控制板上的数据关联起来。在服务的水平方面涉及两个核心技术,一个是流量映射,另一个是GigaSMART这个产品。有了这些以后,用户就可以把不同的功能和产品组织在一起,通过应用程序的接口或软件开发包,把运营商应用的基础设施和用户的界面联系起来。有了这样的组合,运营商的网络编码更加容易,而且运行效率更高。

关键字:Gigamon矩阵VOLTE大数据

本文摘自:中国信息产业网

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化解大数据难题 Gigamon可视化矩阵化发力

责任编辑:editor004 |来源:企业网D1Net  2014-04-28 11:42:00 本文摘自:中国信息产业网

数据显示,从2010年到2015年,全球移动数据流量将增长26倍。流量的复杂性导致分析需求激增,要保证每用户平均营收(ARPU),需要更先进的工具,但服务提供商无法承担高昂费用,需要新的方法解决问题。

Gigamon的流量映射技术就能帮助运营商把正确的数据送到正确的工具上。集中化监控的矩阵只需一次性安装,就能把所有的连接器和所有的线缆连接好。它还可以提升业务连续性,通过数据的可视性提升,知道问题出在哪。另外,这个矩阵还能降低SLA的响应时间。最值得关注的是降低成本,通过流量映射减少工具的数量从而减少人员的数量,这意味着运营成本的减少和投资回报率的提升。

据统计,在语音通信中,如果网络突然中断,那么它将为银行、媒体等行业用户带来每小时数百万美元的损失。现在,各国加紧部署4G,且VoLTE本身传输过程就相当复杂,而且语音又是非常敏感的数据,所以运营商需要做好数据的监控,来确保语音的质量,只有这样,他们才能全面了解数据信息,而且确保数据不掉包。面对数据越来越多,运营商只好增加带宽和分析工具,但这样只是权宜之计,因为运营商无法总是提供或者保持对所有数据全面的监控。Gigamon的解决方案,就可以保证有合适的数据经过不同的点到达合适的工具,从而降低风险。

在网络虚拟化方面,Gigamon的可视化矩阵架构可助运营商一臂之力。这个架构有三个功能:数据去重、智能地对数据流采样、GTP关联,把用户数据和控制板上的数据关联起来。在服务的水平方面涉及两个核心技术,一个是流量映射,另一个是GigaSMART这个产品。有了这些以后,用户就可以把不同的功能和产品组织在一起,通过应用程序的接口或软件开发包,把运营商应用的基础设施和用户的界面联系起来。有了这样的组合,运营商的网络编码更加容易,而且运行效率更高。

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