网络性能基线可以预测未来的瓶颈：Scott Andery作者

您的网络在上午9点运行良好。到上午11点，一切都感觉迟钝。到下午2点，用户抱怨文件传输正在爬行，到下午4点，有人不可避免地询问互联网是否“再次破坏”。听起来很熟悉吗？

大多数IT团队将网络性能视为天气，这发生在他们身上。但这是事实：网络瓶颈并非无处不在。它们遵循可预测的模式，如果您知道如何阅读这些模式，则可以在几周内实际影响您的用户发现问题。

了解什么网络基线实际上告诉您

让我们从大多数人在网络监控方面出错的问题开始。他们专注于戏剧性的尖峰 – 一切都会停止的时刻。 但是，真正的智能来自理解不同时期，不同季节和不同业务周期的“正常”的样子。

适当的网络基线不仅是一个测量。这是一系列模式，向您展示您的网络在各种条件下的行为。 想想这是知道您的通勤时间通常需要25分钟，但是在多雨的星期五，需要45分钟，在学校假期期间，它会降至18分钟。

实际上对预测很重要的指标

当我设置时
主动IT支持监视客户，我专注于具有预测价值的指标，而不仅仅是诊断价值。这是真正重要的：

• 带宽利用率趋势 超过30，60和90天

• 延迟模式 在高峰工作时间与下班时间

• 数据包损失率 在不同的负载条件下

• 连接计数增长 随着业务运营的扩大

• 特定于应用程序的性能 对于关键业务系统

关键是始终如一地跟踪这些指标以识别模式，但并不是那么痴迷，以至于您陷入了不会导致可行见解的数据中。

阅读预警信号

这是网络基线监视变得有趣的地方 – 大多数企业都错过了预防机会。未来瓶颈的警告信号在用户开始抱怨之前很早就出现了基线模式的细微变化。

逐渐降解模式

最危险的网络问题不是突然的失败 – 它们是逐渐成为“新常态”的逐渐降解，直到某种东西将您推向边缘为止。

我已经看到公司在六个月内从30秒慢慢增加到2分钟的公司，没有人注意到它逐渐发生。 但是，当您查看基线数据时，趋势是清晰的。

这是
主动IT支持 变得无价。您没有等待用户报告问题，而是在成为面向用户的问题之前确定性能退化趋势并解决问题。

季节性和周期性模式

不同的企业具有不同的网络使用周期，并且了解您的特定模式对于准确的预测至关重要。例如：

• 会计公司 在税收季节看到大量的尖峰

• 制造公司 通常有季度报告期间，强调文档管理系统

• 专业服务 在特定项目阶段期间可能会增加协作流量的增加

目的是构建解释这些可预测变化的基准，因此您可以区分正常的周期性增加和实际容量问题。

实施预测监控系统

构建实际预测问题的网络监控系统不仅需要安装软件并希望获得最佳状态。您需要一种系统的方法来捕获正确的数据并以支持主动决策的方式介绍它。

战略性地选择监视点

并非每个网络段都需要相同的监视级别。将详细的基线跟踪集中在：

• Internet网关连接 首先出现外部带宽限制的地方

• 核心开关基础架构 处理大多数内部流量

• 服务器农场连接 应用程序性能瓶颈在哪里发展

• 无线访问点 在高密度用户区域

• WAN连接 在办公室之间

设置有意义的警报

这是许多监视系统崩溃的地方。他们要么产生如此多的警报，因此您开始忽略它们，或者只有在问题已经影响用户后才提醒您。

有效的
主动IT支持 监视使用基于基线偏差的渐变警报：

• 趋势警报 当绩效指标显示数周的模式时

• 阈值警告 当您接近已知能力限制时

• 异常检测 对于与历史基线不符的异常模式

• 预测警报 当当前趋势提示未来问题

将数据转化为预防措施

如果您不知道该如何采取行动，拥有出色的基线数据无济于事。最有价值的监控系统将性能趋势与您可以采取的特定预防措施联系起来。

实际有效的能力计划

传统的能力计划涉及猜测您的网络使用情况将相应地增长和购买设备。基线驱动的能力计划使用您的实际使用模式来对未来需求做出明智的预测。

例如，如果您的基线数据显示带宽利用率每季度增加15％，而您目前的容量为60％，您可以预测您将在大约18个月内遇到问题 – 有足够的时间来计划和预算进行升级。

应用程序性能优化

网络基线还揭示了哪些应用程序消耗了不成比例的资源以及何时消耗。这种智能使您可以：

• 安排资源密集型任务 在非高峰时间

• 实施流量塑造 对于繁忙期间的非关键申请

• 优化应用程序配置 基于实际使用模式

• 计划申请部署时间 避免创建新的瓶颈

现实世界实施示例

让我带您浏览几个场景，其中基线监视阻止了主要的网络问题。

案例研究：逐渐放缓

一家75人的咨询公司正在经历越来越缓慢的文件访问时间，但是没人能确定何时启动或导致它是什么。他们的网络监控显示一切都是“绿色”，但用户感到沮丧。

通过实施适当的基线监控，我们发现他们的文件服务器响应时间在八个月内逐渐增加了300％。罪魁祸首是越来越多的文件大小和陈旧的存储阵列的结合，正在接近其
IOPS限制。

因为我们很早就遇到了这一趋势，所以我们可以计划在预定的维护窗口期间进行存储升级，而不是在系统最终失败时处理紧急替换。

案例研究：季节性惊喜

一家制造公司在报告期间每季度每季度都会经历严重的网络，但每次似乎都会措手不及。 他们的 主动IT支持 团队没有有效地跟踪季度模式。

建立了适当的基准后，我们​​可以准确预测网络压力何时会提前达到顶峰并实施临时交通管理政策。 我们还使用趋势数据来证明在下一个主要报告周期之前升级其WAN连接。

制定可持续监控策略

成功的预测网络监控的关键是建立系统，这些系统可提供可行的智能，而无需创建不可持续的管理开销。

从监视您最关键的网络段和应用程序开始。在不同时期和业务周期内建立正常运行的基准。然后在开发专业知识以解释和行动数据时逐渐扩展监视覆盖范围。

请记住，目标不是完美地监视所有内容，而是要很好地监视正确的事物，以做出有关防止未来问题的明智决定。有效的 主动IT支持 是关于将网络性能数据变成战略优势，而不仅仅是技术复杂性的另一个来源。

当您可以预测网络瓶颈在影响用户之前数周或几个月时，您将从反应性IT支持团队转变为战略业务推动者。这就是解决问题和防止问题之间的区别。