企业在上云的过程中，不可避免地会遇到虚拟网络的黑箱问题。然而，传统的网络监控技术难以完全覆盖和捕捉庞大的虚拟流量数据；而现有的监控承载网通常无法承受如此巨大的流量。即使通过各种手段收集虚拟流量，现有的后端分析工具也很难消化。

获取完整的网络流量是解决虚拟网络黑箱问题，保证业务上云的连续性和安全性的重要前提。企业需要构建统一的云监控平台，使其具备全网流量采集、监控策略自动跟进、流量统一分配供应的能力，为云服务的安全稳定运行提供保障，实现业务上云后的可见性、可管理性、可控性和快速故障排除。如何搭建这样的云监控平台应该遵循以下三个原则：

A)功能整合：一个监控平台要同时解决云基础设施中的计算、网络和安全监控问题，具备多租户服务的能力，避免重复建设和复杂管理。

b)架构云原生：监控平台本身必须是云原生架构，可以部署在主流私有云、公有云和容器环境中，保证混合云环境下的统一监控。

c)数据标准化：监控数据应遵循开放标准，主要是流量、度量和追溯数据标准化，以确保现有的分析工具可以无缝使用。

云杉网络多年来一直专注于云数据中心网络的监控、管理和控制方案以及SDN软件产品的研发。主要产品DeepFlow基于高效的混合云网络流量采集和时序数据存储检索技术，为客户提供混合云网络流量采集和分发解决方案以及混合云网络性能监测和诊断解决方案。能够有效帮助企业提升网络运营中心、安全运营中心、大数据分析平台等流量消费者的数据供给能力，快速准确定位故障，充分保障业务的一致性和安全性。可以帮助企业在为企业创造精细化运营能力的同时，深度挖掘数字资产的商业价值。

集成基础设施监控

DeepFlow支持云平台、容器平台和整体业务流量的监控，解决了多云环境下虚拟流量的综合管理和监控分析问题，为企业的业务整合、资源开放和基础设施建设奠定了坚实的基础。

网络范围的流量收集和分配

DeepFlow为后端提供了对全网任何流量的精确收集和高效分发，而DeepFlow收集器并不是简单的网络流量管道，而是处理本地收集的网络流量的计算单元。多个采集器和控制器构建一个与云网规模相当的分布式流量处理系统，主要抽象出数据包处理能力，包括过滤、去重、数据包截断、压缩、特征标记等功能。而且DeepFlow采集器支持一次采集、八隧道分发，避免了多厂商采集对系统的侵扰，彻底打破工具链孤岛。

自定义视图和多租户

DeepFlow数据节点和DeepFlow收集器的预计算能力为企业提供了多纬度的流量可视化和诊断功能。为IT团队中的不同职责(如网络、安全、系统等)提供定制的监控视图。)和开发团队中不同的业务人员。

提供丰富的时间序列数据

企业IT不是一夜之间建成的。在向混合云架构演进的过程中，传统的烟囱式构建形成了工具链和数据孤岛。DeepFlow提供了高性能的时间序列数据库服务，为各种后端运营分析、安全分析和运维分析工具提供丰富、标准化的时间序列数据。

目前，DeepFlow已经广泛应用于金融、电信、政务、教育、能源、电力、互联网等领域

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