网络性能指标犹如一把关键钥匙，能开启了解 IT 基础架构运行状况与效率的大门，助力实时察觉问题。通过对其收集与剖析，可获取极具价值的见解，以维系网络的平稳运作，满足用户需求。
网络一旦停机，便会阻断对云应用的互联网访问，致使远程工作人员无法开展工作，让业务陷入停滞状态。可靠的网络绝非奢侈品，而是保障业务连续性的必需品。那么，如何确保网络性能达到最优呢？此时，性能指标和传感器数据便显得弥足珍贵。
让我们深入探究并明晰有关性能指标、传感器的更多详情，以及如何借助它们获取更优成果。
如何借助性能指标和传感器提升网络效率
何为性能指标？
性能指标蕴含着看似冰冷的数字，却能告知我们事情的进展是否顺遂，亦或是是否即将面临困境。它们还能让我们对网络未来的性能作出有依据的推测。以下是一些重要指标的简要阐释：
正常运行时长占比：即网络实际履行其职责并保持正常运转的时间在总时间中的百分比。
平均故障间隔时长：该指标显示设备在出现故障之前能够正常运行的时长。
平均修复时长：当设备发生故障时，使其恢复正常状态所需的时间。
数据包丢失率：在传输过程中丢失的数据所占的比例。
抖动程度：信号的抖动和波动状况。这对于语音和视频通话至关重要，因为延迟是影响通话质量的关键因素。
错误出现频率：数据在传输过程中出现混乱的频次。
带宽利用程度：实际使用的网络通道占比，这对于了解传输容量极具意义。
数据传输速度：将数据从一处推送至另一处的快慢程度。
单位时间内的交易次数：在给定的时间段内完成的操作数量。
往返时间：数据从源头到目的地再返回源头所需的时间。
网络延迟时长：数据在网络中传输所耗费的时间。
应用响应速度：应用对用户请求作出响应的快慢程度，响应迟缓的应用会导致糟糕的用户体验。
每一个这些指标都映射出网络性能的一个方面，高可用性意味着网络具有可靠性。低延迟意味着它快速且响应敏捷。稳定的吞吐量意味着资源正在得到高效利用。
何为性能传感器？
我们此前虽提及过它们，但未曾深入详述。性能传感器就像是监控网络的真实代理人。它们是实际负责收集我们前面所探讨的所有指标数据的工具，主要包含两种类型：
有源传感器
这类传感器充满活力。它们会主动探测网络，发送测试数据包或者模拟用户活动。它们能够提供实时的性能数据，并且能在问题演变为严重故障之前将其发现。
无源传感器
这些则是安静的观察者。它们会查看实际的网络流量，而不会增加额外流量。它们能提供有关用户体验和应用性能的真实一手信息。
通过部署无源传感器，能够全面洞悉网络的健康状况和性能表现。借助实时监控，不仅能够解决问题，还能够预防问题的发生。倘若负责企业的网络基础设施，那么就需要尽可能多地获取有用信息来察觉问题。
实施网络可用性性能指标和传感器
构建有效的监控策略并非易事，但却值得投入精力。以下是实现这一目标的方法：
并非所有数据都具有同等价值，如果将精力聚焦于关键任务连接上，那么并非所有数据都需要收集。以下是一些挑选的指引，以帮助从特定传感器中选出正确的指标。
明确网络性能的哪些方面真正关键，目标并非收集所有数据，而是追求相关信息。
选择契合业务目标和用户需求的指标。倘若主要应用托管于云端，那么互联网连接就需要格外关注。
选择能够实际收集这些指标数据的传感器，并将不太重要的日志和统计数据存储在其他数据存储区域。
一旦清楚了需要收集的数据，就应当考虑将监视工具进行标准化。在决定选用这些工具时，需要牢记以下要点：
运用中央集线器来进行数据收集，当需要从所有传感器获取大量数据时，最好将其存储在便于访问的位置。集中数据能够使监控体验更加便捷。
确保所选工具与现有的网络设置相互兼容，不希望因数据收集而对基础设施进行过多改动。
如果基于云的选项对设置合理，那么它能够提供一个易于从任何地方进行扩展和管理的平台。
当事情未按预期进行时，需要及时知晓。要了解不良指标的表现形式，需要确定一些基准测量值。
要定义基准，需要衡量网络上每个指标的 “正常” 状态。当这些阈值被突破时，需要自动发出警报，以便在情况失控前得到通知。
当面临灾难时，必须拥有应对关键问题的计划。这包括标准操作程序、灾难恢复和故障转移程序。自动化的优势在于，当通信中断时，能够自动处理诸如故障转移到备用互联网连接之类的问题。
倘若遵循这些基本步骤来开启监控工作，那么将拥有一个不仅能够收集数据，还能够提供可视性的监控系统，以便在需要时能够立即采取行动。
从性能指标和传感器中获取价值的最佳实践
如果期望最大限度地发挥监控的价值，那么可以遵循以下一些简单建议。
定期检查
不要仅仅设置好监控解决方案后就将其遗忘。需要定期查看性能数据，并根据环境的变化进行调整。
一旦拥有了数据，就必须利用它做些有意义的事情。寻找可能引发麻烦的趋势，并构建仪表板以直观地了解网络的当前状态。如果操作得当，运用像 Grafana 这样的工具的图形和图表能够实时指出问题。
借助历史数据预测未来需求。如果留意到带宽受限或者性能随时间下降，那么可以在业务运营受到影响之前提前进行规划。
始终保持优化
让性能数据引领优化工作。基于数据作出的决策通常比盲目升级系统能够带来更好的回报。当发现瓶颈时，及时解决它。让问题堆积只会给自己带来麻烦，所以一旦发现问题就要及时处理。同时，还需要随着环境的变化，不断更新监控工具和阈值。
组织共享
在整个组织内共享性能指标。创建可见性有助于决策者了解网络的运作情况。如果拥有内部软件开发人员，那么与应用团队合作优化端到端性能能够大幅提升性能。
运用这些数据来激发对容量规划、升级以及网络扩展预算的需求。如果能够以易于理解的格式展示数据，那么就更容易证明下一个项目的预算合理性。
坚持这些做法，指标和传感器将会发挥巨大的价值。
挑战和注意事项
性能指标和传感器虽然是强大的工具，但也面临着挑战。在深入研究下一个网络监控解决方案之前，需要考虑以下这些重要事项。
扩大规模
确保监控能够适应网络的增长，所选的解决方案应当考虑到网络的未来发展，留意可能降低网络速度的监控活动。
规划所需的更多数据存储和处理能力，确定数据保留策略并明确保留这些数据的时长。
与现有设置兼容
检查传感器和工具是否与现有设置兼容，在实施解决方案时，要尽量减少对现有系统的干扰。注意监控工具和安全措施之间可能产生的冲突。某些监控工具有时可能表现得较为激进，因此在部署之前必须对配置进行测试。
提前考虑未来的升级和技术变革，以免在几年后发现自己需要再次进行升级或者工具迁移。
确保安全
像保护其他敏感信息一样保护性能数据。提前规划并创建访问和安全列表，以妥善保护敏感数据。确保监控不会在安全方面产生新的漏洞。免费工具虽然不错，但始终要确保它们针对企业环境进行了适当的强化。
密切关注数据保护法规和行业标准，尤其是在受监管的行业中运营时。直面这些挑战将使监控工作顺利开展，并避免日后出现不必要的麻烦。
总结
我们已经对网络性能监控领域的诸多内容进行了阐述，但这些仅仅是基础部分。如果要构建一个能够收集数据并在出现问题时发出警报的解决方案，还需要考虑更多技术层面的问题。
如果遵循这些指导原则，就将踏上正确的道路，打造一个不仅能够对问题作出反应，还能够助力预防问题的监控系统。
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