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    最近的博客

    Snapshot and Backup
    快照与备份:两者之间有什么区别?
    数据存储安全对于每个组织而言都是一个敏感且重要的问题,这并不是什么新鲜事。然而,我们发现,大多数企业仍然没有采用高效、现代化的技术来备份其数据库。 无论企业规模大小,数据丢失都是一个令人头疼的问题,并可能严重影响企业的发展。为了应对这一问题,首先需要了解可能导致数据丢失的多种原因: 确保数据在各种环境和存储模式下的安全至关重要,包括本地部署环境、虚拟机(VM)存储、SQL Server、远程访问以及云端环境。 企业可以采取多种措施来跟上现代技术的发展,其中备份(Backup)和快照(Snapshot)就是两种常见的方法。 另请阅读: 详细了解加密即服务(Encryption as a Service) 快照和备份的目的都是通过创建数据副本来帮助用户应对数据丢失情况。但两者的实现方式存在明显差异。 在进行任何存储恢复决策时,都需要仔细了解这些差异。 快照与备份:了解这两个概念 什么是快照? 快照本质上是在特定时间点对系统元数据进行的快速记录,并将其保存在 SAN 或 NAS 等存储设备中。 该记录可以是任何类型的映像、卷或数据库文件。当需要时,它可以帮助用户将数据恢复到之前的某个状态。 因此,快照是一种时间点恢复解决方案。在用户故障、硬件故障、数据损坏或停电等不利情况下,快照可以发挥重要的缓解作用。 快照通常保存在与原始数据相似的存储系统中,因此也可能受到高级存储故障或数据丢失的影响。 快照概述 什么是备份? 备份(Backup)是数据库的完整独立副本,其中包括邮箱、应用程序包、图像和视频等数据,并将这些数据存储在独立的系统中。 与快照不同,备份能够恢复完整的数据文件和应用程序集合。 完善的备份系统还可以重新构建其他复杂的系统结构,例如 Active Directory、数据库服务器和计算机集群。 备份通常结合多种技术,例如快照、加密、数据去重以及灵活的备份目标位置,从而提供更完善的数据保护体验。 备份具有更好的可扩展性,并能够提供更高水平的数据保护和数据移动能力。根据服务提供商的不同,备份软件或服务可能采用以下不同方式: 备份系统更加适合长期的灾难恢复和数据恢复需求。 快照与备份的区别对比表 快照与备份对比 快照(Snapshot)备份(Backup)1. 数据对象元数据的时间点副本1. 数据库的完整副本2. 对文件进行快速记录2. 根据数据量不同,备份可能需要几分钟、几小时甚至几天才能完成3. 可以实现即时恢复3. 所需时间通常比快照技术更长4. 数据的虚拟副本4. 数据库的实际副本5. 与原始数据位于相同的存储位置5. 数据存储在独立的位置6. 仅保存单个文件的近期数据6. 可以同时恢复多个时间点的数据7. 存储丢失时,快照也可能丢失7. 备份可以帮助恢复存储中的数据8. 快照服务通常可以免费使用8. 备份通常属于付费服务9. 所需存储空间较少9. 需要大量存储空间 快照可以作为备份使用吗? 快照和备份各自具有不同的优势,因此应根据具体需求分别看待。 […]
    Cognitive Automation Use Cases
    认知自动化七大应用场景
    组织内部各自为政的运作模式与过多的人工干预,往往会成为制约运营效率的瓶颈。引入自动化是解决这一问题的唯一途径。自动化技术能够处理重复性任务,从而消除人为错误,并将人工干预降至最低。而“认知自动化”则在这一基础上融入了人工智能(AI)与机器学习(ML)技术,赋予了自动化解决方案思考与决策的能力。 因此,这种由 AI/ML 驱动的解决方案不仅能遵循既定准则运作,还能应对各种特殊情况,并从人类的操作中不断学习。 一旦再次遇到类似问题,认知自动化解决方案便能轻松应对。 彰显认知自动化重要性的应用场景 认知自动化是一项新兴的解决方案,已在各行各业得到广泛应用。 想要了解认知自动化解决方案如何融入您的企业吗?以下列举了一些应用场景,有助于您更深入地了解这一技术。 仓储管理 对于在多个地理位置设有仓库的企业而言,管理这些仓库是一项极具挑战性的任务。 仓库管理工作涉及诸多方面,例如实时追踪各仓库的库存状况、确保所有机械设备始终处于良好维护状态,以及及时解决各类突发问题等。 而“认知自动化”技术恰好能在此类场景中发挥关键作用。一旦部署该解决方案,企业便能实时监控所有机械设备的运行状况及库存情况。 一旦检测到任何故障隐患或潜在的错误风险,系统便会立即发出警报。 对于像空中客车(Airbus)这样的飞机制造企业来说,这些运营环节至关重要,必须进行实时处理。 空中客车已将 Splunk 的认知自动化解决方案集成到其系统中。借助 Splunk 的仪表板,该方案能够帮助企业追踪设备运行状况并监控远程仓库。 员工入职与离职管理 对于任何组织来说,重要的痛点之一是让员工快速入职并让他们启动并运行。 组织花费大量时间让员工准备好开始使用所需的基础设施。 ServiceNow 的认知自动化解决方案帮助 Asurion 简化了这一过程。 一旦员工被聘用并需要入职,认知自动化解决方案就会立即生效。 借助 ServiceNow,新员工的入职流程甚至在第一天上班之前就开始了。它向员工发送有关 Asurion 的有用信息。 它完成让员工安顿下来的所有繁重任务。其中包括创建组织帐户、设置电子邮件地址、提供系统中必要的访问权限等。 此外,假设一名员工要离开组织。在这种情况下,认知自动化可以删除所提供的访问权限。 它还可以将员工的电子邮件访问权限删除为仅管理员访问权限。此外,它还可以整理和归档由员工生成数据以供将来使用。 处理批处理操作 批处理操作是银行与金融行业不可或缺的一部分,而确保这些操作能够按时完成则是该行业面临的重大挑战之一。 一旦未能按时完成,往往会带来严重的后果。认知自动化解决方案能够协助企业监控这些批处理操作,从而确保其按时处理。 Splunk 为 Freecharge 提供了一套解决方案:当出现问题时,该方案会自动进行排查并解决故障,或者第一时间将问题上报给人工操作员,以避免进一步的延误。 此外,这套认知自动化解决方案还能预测延误的时长及其可能引发的后续影响,使企业能够提前规划并采取必要措施,从而规避风险。 高效的物流运营 对于物流运营部门而言,最糟糕的情况莫过于遭遇配送延误,这往往会招致终端用户和客户的强烈不满。 包裹分拣系统和自动化仓库是物流运营中的关键环节,也是最大的挑战所在;它们支撑着每日海量的发货处理需求。 Digitate 旗下的 ignio AIOps 认知自动化解决方案有效应对并缓解了 Postnord 面临的挑战,确保其系统始终保持正常运行,从而保障业务顺畅开展。 一旦任一环节出现故障,该认知自动化解决方案便会自动进行排查并解决问题;若无法自动解决,系统会立即通知人工介入,以确保问题得到及时处理。 制造业 IT […]
    Deep Learning Algorithms
    顶级深度学习算法解释
    让我们讨论一下深度学习的无限可能性,以及语言识别、自动驾驶汽车、深度学习机器人等流行深度学习应用背后的顶级深度学习算法。深度学习在科学计算领域已获得广泛普及,其算法有助于解决复杂问题的各个行业。每种深度学习算法都使用不同类型的神经网络来执行特定任务。当向 Siri 或 Alexa 提出问题时,人们通常想知道机器如何提供超人类的准确性。深度学习是可能的——数据科学中令人惊讶的令人生畏的领域。 什么是深度学习? 深度学习利用人工神经网络对大量数据进行复杂的计算。因此,它是一种基于人脑结构和功能的机器学习。因此,深度学习算法通过从示例中学习来训练机器。此外,医疗保健、电子商务、娱乐和广告等行业通常使用深度学习。因此,它是人工智能的一个子集,其网络能够从非结构化或未标记的数据中进行无监督学习。深度学习与数字时代齐头并进。因此,这引发了世界各个地区各种形式的数据提取的革命。这些数据被称为大数据,来自社交媒体、互联网搜索引擎、电子商务平台和在线影院等耸人听闻的来源。 深度学习算法如何工作? 虽然深度学习算法强调自学习表征,但它们依赖于反映大脑如何计算信息的人工神经网络。因此,在训练过程中,算法使用输入分布中的未知元素来获取特征、对对象进行分组并发现功能数据模式。深度学习模型使用多种算法。由于没有一个网络是相当完整的,因此某些算法非常适合执行特定任务。因此,最好充分了解所有主要算法以选择正确的算法。 什么是神经网络? 神经网络是由人工神经元(也称为节点)组成的网状人脑。因此,这些节点彼此相邻地堆积成三层: 因此,数据以输入的形式为每个节点提供信息。因此,节点将具有随机权重的输入加倍,计算它们,并添加偏差。最后,非线性函数(也称为激活函数)决定要激发哪个神经元。 顶级深度学习算法 深度学习算法几乎可以处理所有类型的数据,需要大量的计算能力和信息来解决复杂的问题。现在,让我们深入研究深度学习模型列表。 卷积神经网络 (CNN) CNN,也称为 ConvNet,由多个层组成,主要用于图像处理和目标检测。另外,它也可以称为图像处理的深度学习算法。Yann LeCun 于 1988 年制作了第一个 CNN,并命名为 LeNet。因此,它用于识别邮政编码和数字等字符。因此,CNN 广泛用于识别卫星图像、处理医学图像、预测时间序列和检测异常。 CNN 是如何工作的? CNN 有多个层来处理和提取数据特征: 长短期记忆网络 (LSTM) LSTM 是一组专门用于学习和记忆长期依赖性的循环神经网络 (RNN)。长时间回忆过去的信息是默认行为。LSTM 随着时间的推移保存信息。 因此,它们有助于时间序列预测,因为它们会记住以前的输入。因此,LSTM 具有链状结构,其中四个相互作用的层进行独特的通信。除了时间序列预测之外,LSTM 通常还用于语音识别、音乐创作和药物开发。 LSTM 是如何工作的? 循环神经网络 (RNN) RNN 具有形成有向循环的关联,允许 LSTM 作为当前阶段的输入。 RNN 通常用于图像字幕、时间序列分析、自然语言处理、手写识别和机器翻译。 RNN 是如何工作的? 生成对抗网络(GAN) GAN 是生成式深度学习算法,可生成与训练数据相关的新数据实例。因此,GAN 有两个组件:生成器,生成虚假数据;鉴别器,从虚假信息中学习。 GAN […]

    编辑的选择

    IoT devices at home
    在探讨如何保护家庭物联网(IoT)设备之前,我们先来了解一下什么是物联网。物联网是指全球范围内连接到互联网的数十亿台物理设备。得益于超低成本计算机芯片的出现和无线网络的普及,从微小的药丸到巨大的飞机,任何物体都有可能成为物联网的一部分。通过连接这些形形色色的物体并加装传感器,设备获得了某种程度的数字智能,从而能够在无需人工干预的情况下实时传输数据。可以说,物联网正在将数字世界与物理世界融合,使我们周围的世界变得更具创新性和响应能力。物联网极大地提升了居家生活的舒适度。利用联网的智能设备,人们可以随时冲煮咖啡或用烤箱加热晚餐。此外,用户还可以通过智能手机调节室内温度和空气质量、锁闭房门,并在外出时随时监控家中状况。然而,冰箱、咖啡机、供暖系统和汽车等物联网设备可能会存储个人数据;因此,每一台联网的物联网设备实际上都是一个数据收集器。除非你愿意让别人了解你生活的方方面面,否则必须确保每台设备的安全。这意味着你需要检查网络状况,并通过验证每台设备的安全性来消除任何潜在的安全隐患。目前全球有超过70亿台物联网设备,这使它们成为了网络犯罪分子的诱人目标。因此,如果你的家中部署了物联网设备,就必须采取保护措施;本文将介绍具体的方法。 保护家庭物联网设备的方法 物联网设备示例 任何能够连接互联网以进行控制或信息交互的物理对象,都属于物联网设备。因此,无论是通过智能手机应用程序控制的灯泡、运动传感器、联网路灯,还是办公室里的智能恒温器,都是物联网设备的实例。这意味着,物联网设备既可以是像儿童玩具那样充满趣味的物品,也可以是像无人驾驶卡车那样具有重要工业用途的设备。从更宏大的规模来看,智慧城市项目利用传感器覆盖整个区域,旨在监测并调控环境。 为何智能家居设备容易受到攻击 家用路由器和安防摄像头是黑客针对物联网(IoT)设备的首要攻击目标,原因在于与其他联网设备一样,它们往往缺乏内置安全防护或防护能力有限,因而极易遭受恶意软件的侵害。此外,还有一个原因:物联网设备制造商通常并不将安全性视为首要考量。因此,其薄弱的安全措施可能导致以下问题: 网络犯罪分子针对路由器和物联网设备实施攻击的案例 网络犯罪分子有时会通过路由器入侵家庭网络。 网络犯罪分子能够掌控物联网(IoT)设备的算力。 保障家庭物联网设备安全的 12 个技巧 为路由器设置一个名称 不要使用制造商预设的名称,因为这些名称可能会暴露设备的品牌或型号。因此,请设置一个独特的名称,且不要包含您的街道地址信息。 为 Wi-Fi 采用强加密方式 在配置 Wi-Fi 网络访问时,在路由器设置中采用强加密方式(如 WPA2)是一个很好的做法,这有助于保障网络与通信的安全。 设置访客网络 请勿泄露 Wi-Fi 账户信息。访客、朋友和亲戚可以使用独立的网络,该网络不与家中的物联网(IoT)设备相连。 更改默认的用户名和密码。 网络犯罪分子似乎已经掌握了许多物联网(IoT)产品附带的默认密码。因此,他们能够轻易访问这些物联网设备及其存储的信息。 请为 Wi-Fi 网络和设备账户设置强度高且独一无二的密码。 尽量避免使用常见的单词或容易被猜到的密码,例如“password”或“123456”。或者,使用由字母、数字和符号组成的独特且复杂的密码。 检查设备的设置。 物联网设备出厂时可能带有默认的隐私和安全设置。您或许需要考虑更改这些设置,因为某些默认设置往往更有利于制造商,而非用户。 禁用不需要的功能。 物联网设备通常默认启用多种服务(例如远程访问)。如果不需要这些功能,请务必将其禁用。 保持软件处于最新状态。 每当智能手机制造商发布软件更新时,请务必及时安装,因为这些更新往往包含针对安全漏洞的修复程序。鉴于人们常通过移动设备连接智能家居系统,移动设备的安全至关重要。物联网(IoT)设备制造商也会发布更新,或者用户可能需要访问其官网查看相关信息。请务必下载并安装这些更新,以确保设备安全。 检查并评估家庭网络中的物联网设备 也许是时候升级远程安防摄像头了。不妨花点时间确认一下,新款机型是否能提供更强大的安全防护。 启用多因素身份验证 如果您使用过网上银行,可能就会了解什么是多因素身份验证。这种多因素机制(通常指双因素身份验证,即 2FA)是在单纯的密码之外增加的一层安全保障。因此,启用 2FA 后,每当有人试图登录您的物联网(IoT)设备时,都需要提供额外的身份证明——例如发送到手机的一次性验证码——从而有效防止不法分子入侵您的账户。 避免使用公共 Wi-Fi 网络。 用户可能希望在咖啡馆通过移动设备管理物联网(IoT)设备。若使用公共 Wi-Fi,则应改用 VPN。 部署下一代防火墙(NGFW)。 尽管路由器内置了防火墙,但这往往不足以应对安全需求。传统防火墙缺乏一些关键的安全特性,例如入侵防御系统(IPS)、虚拟专用网络(VPN)、恶意软件防护、内容过滤、SSL/SSH 拦截以及 QoS 管理。相比之下,下一代防火墙(NGFW)是一个开放的网络平台,它将传统防火墙功能与多种附加安全特性结合在了一起。因此,NGFW […]
    Virtualization In Cloud Computing
    借助云计算中的虚拟化技术,企业能够在虚拟平台上构建存储系统和服务器操作系统。虚拟化的主要优势之一在于,单一客户端能够同时支持多台虚拟机。 为了改进传统的评估方式并提升其效率、可扩展性及成本效益,企业可以利用云虚拟化技术来管理工作负载。从另一角度来看,云服务本质上是为支持虚拟化环境而提供的各类服务与应用。 当今IT领域正以前所未有的力度积极探索虚拟化技术。鉴于虚拟化带来的诸多优势,各类组织纷纷选择采用这一技术。此外,越来越多的个人也开始考取云计算相关认证,以提升自身在管理虚拟化及云端环境方面的技能与专业水平。 不仅如此,随着云计算的兴起,新兴企业更倾向于在虚拟环境中开展业务,因为这种模式能有效支持远程办公。 然而,世间万物皆有利弊,虚拟化也不例外;它既有优势,也存在局限性。 接下来,让我们通过分析虚拟化的各项优缺点,来深入了解这一技术。 云计算中虚拟化的优势 高效利用硬件资源 大多数企业在搭建系统和服务器时投入了大量资金,但最终能有效利用的资源却寥寥无几。 若改用虚拟化技术,企业便能在同一硬件上创建多个实例,从而实现硬件价值的最大化。 如此一来,企业既能节省硬件成本,又能显著提升运营效率。 随时可用 虚拟化的一大显著优势在于其提供的高级功能,能够确保虚拟实例始终保持可用状态。 其中最突出的优势是能够将虚拟实例从一台服务器迁移到另一台服务器,且无需关闭或重启正在运行的进程。 此外,该技术还能确保在迁移过程中数据不丢失。因此,即便发生意外停机,您的实例也能始终保持正常运行。 正因如此,如今的虚拟化服务提供商能够实现 99.999% 的正常运行时间。 恢复过程简单便捷 利用远程服务器上的虚拟实例,数据的复制、备份与恢复也变得更加简便。 借助能够提供近乎实时数据备份与镜像功能的新型工具,用户可以确保在任何时间点都不会发生数据丢失。 一旦发生停机或系统崩溃,用户只需从另一虚拟实例上镜像保存的最新状态无缝接续运行即可。 这确保了业务的持续不间断运行,使企业能够实现最高效率。 快速简便的设置 部署物理系统和服务器是一项耗时的工作。你需要先提交采购订单,然后等待其完成审批流程。 订单处理完毕后,还需等待设备发货与安装,这一过程可能耗费数小时。 即便完成了硬件连接,后续安装必要的操作系统和软件仍需耗费大量时间。 总体而言,整个部署过程往往需要数天甚至数周的漫长等待。 相比之下,借助虚拟化技术,你只需几分钟即可完成部署并投入使用。 云迁移更轻松 如今,许多组织仍在使用传统的旧式方法。 之所以沿用这些方法,是因为它们过去曾投入巨资,以确保IT系统能够持续稳定运行。 随着数字化转型浪潮的到来,各组织纷纷寻求向云端迁移,以获取各种优势。 然而,挑战在于如何迁移海量的本地部署数据。 如果采用了虚拟化技术,这项任务本会轻松许多,因为大部分数据已存储在服务器上。 因此,将这些数据全部迁移至云端也会更加容易。 云计算中虚拟化的弊端 初始投资高 尽管虚拟化技术优势显著,但也存在一些弊端,其中高昂的初始投资便是主要问题之一。 虽然虚拟化确实有助于企业降低运营成本,但其服务器和存储设备的初始部署成本要高于传统架构。 因此,企业往往需要数年时间才能收回成本,进而通过虚拟化实现成本节约并提高盈利能力。 对于那些一开始就选择大规模部署的企业而言,这并非明智之举。 企业不妨先采用传统的桌面部署方式,随后再逐步过渡到桌面虚拟化。 数据可能面临风险 在共享硬件资源上运行虚拟实例,意味着您的数据托管在第三方资源上。 这可能使您的数据面临遭受攻击或未经授权访问的风险。如果服务提供商缺乏妥善的安全解决方案来保护您的虚拟实例和数据,这将构成一大挑战。 在存储虚拟化领域,情况尤其如此。 快速扩展能力是一项挑战。 虚拟化扩展轻而易举,但如果需要在短时间内完成,那就并非易事了。 在物理部署中,即使初始设置会比较复杂,也可以快速部署新硬件并进行扩展。 而虚拟化则不然,确保所有必需的软件、安全措施、足够的存储空间和资源可用性可能是一项繁琐的任务。 由于涉及第三方供应商,它比预期花费的时间要多。 此外,资源使用量增加带来的额外成本也是需要管理的另一个挑战。 性能出现下滑 虚拟化确实能实现各类资源的最优利用。然而,当有时需要额外的性能提升却无法获得时,这也构成了一项挑战。 […]
    Network Monitoring
    在当今世界,网络运行顺畅无阻对任何企业都至关重要。网络需要持续受到监控,以确保所有交换机、路由器、防火墙和服务器都能正常运作。 必须对所有网络组件进行监控,以便及时发现异常或故障。一旦发现任何性能问题,便能立即予以修复。 然而,这项工作无法仅靠人工完成。正因如此,网络监控工具便派上了用场。 网络监控工具大致可分为两类: 尽管两者的目标相同,但其运作方式各不相同。 让我们了解这些工具的运作原理及差异,以便在选择时做出最佳决策。 主动网络监控 主动网络监控也称为合成监控。该方法通过向网络中注入测试流量来发现网络中的故障或问题。 利用该方法,可以获取并报告丢包率、抖动、HTTP 响应时间等实时数据。 被动网络监控 被动式网络监控涉及记录并分析实际用户流量,以了解网络使用趋势。 借助此方法,监控工具能够追踪哪些网络组件占用了可用带宽。它基于实际用户数据进行流量分析,而非注入测试数据。 主动式与被动式网络监控的区别 以下是这两种监测方法之间的一些差异点: 所需的网络资源 主动式网络监控通过向网络中注入测试流量来运作。利用这些流量,系统能够发现瓶颈并评估网络性能。因此,这种方式需要消耗更多的网络资源。 被动式网络监控通过捕获、存储和分析网络中的用户数据来识别使用趋势。它不需要向网络中注入任何额外数据,因此消耗的网络资源较少,且对网络硬件造成的额外负载极低。 数据分析 主动监测针对网络的特定方面生成数据,以分析网络性能。 另一方面,被动监测则提供网络性能的完整视图,其过程涉及对网络历史流量的分析。 数据收集量 主动监控针对特定问题进行运作,因此生成并存储的数据仅限于当前问题,数据量相对较小。 相比之下,被动监控基于历史数据运行,会生成并存储大量数据。这些额外信息有助于解决未来可能出现的其他各类问题。 应用场景 主动监控可确保网络高效运行。企业利用主动监控来保证网络处于最佳运行状态,从而避免用户遇到可能导致生产力损失的问题。 被动监控用于识别占用带宽最多的网络组件。 网络流量测量 主动监测既可以测量网络环境内部的流量,也可以测量外部流量。相比之下,被动监测只能测量网络内部的流量。 结论 综上所述,这两种监控工具无法相互替代,它们各自具备不同的功能。 如果您正在寻找企业级网络监控解决方案,请先分析在维护网络时所面临的问题类型。根据分析结果,您便能确定哪种网络监控解决方案更适合您的企业。

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