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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 […]
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 […]
物联网（IoT）状态监测是如何运作的？ 物联网状态监测是工业维护策略中的关键一环。它侧重于监测设备的输入、输出及运行影响，从而实时掌握设备的性能变化或磨损状况。 该监测系统利用网络和传感器采集的大数据，重点针对关键机械设备的监测点进行数据分析、解读与报告生成。 监测的基本测试参数： 贵公司将具备分析和解读各类机械设备当前运行状况的能力。 此外，基于物联网（IoT）的监控系统还能为各项参数设定阈值并实现自动化管理。 系统会自动提前安排维护保养，从而避免系统故障或停机等不利状况的发生。 它为全面远程监控提供精确评估，并优化机械资产的总拥有成本（TCO）与投资回报率（ROI）。 工业物联网（IIoT）与状态监测是实现预测性维护的关键要素。 它们助力企业利用精准预测来管理运营，及早发现潜在故障，并在问题引发严重后果之前采取主动应对措施。 通过互联传感器、RFID技术和控制器，该监控系统能实时掌控重型机械的运行状态。 它使您的团队即便身处异地，也能随时监测各类设备的健康状况。 物联网如何助力状态监测？ 物联网（IoT）有助于将各类信息汇集至服务器进行深入分析，从而支持构建便捷、高效且安全的管理平台。 在监控领域应用物联网技术，能够实现各类设备的互联互通。 该技术致力于对设备的能耗与运行效率进行管理和监控。 对异步电机、鼓风机、压缩机、输送机及泵等高价值重型机械进行实时监测至关重要。 物联网与状态监测技术的结合，免去了对机械设备进行人工检测的必要。 借助这一技术，企业无需逐一检查和监视每台设备。 这种方式在节省时间、提升可扩展性及增强互联互通能力方面优势显著，并能提供全面的在线监测与保护服务。 此外，基于监测的方案还能： 状态监测在工业物联网（IIoT）中的作用 工业物联网（IIoT）依托网络安全、大数据、认知计算、云计算和机器学习等技术实现赋能。 工业物联网侧重于机器与机器（M2M）之间的互联与通信。 状态监测为工业物联网系统提供了可扩展且经济高效的健康监测解决方案。 互联设备具备了多种状态监测手段，例如电流特征分析、自动升级、通知提醒以及灵活的部署模式。 工业物联网致力于挖掘企业系统与机械设备中尚未开发的潜力。 借助状态监测，工业物联网能够提升生产力、可扩展性及投资回报率（ROI），同时实现成本节约与实时决策。 结论 无论处于哪个时代，定期且持续地监测设备排放状况都是必不可少的，无论是为了应对日常磨损还是为了适应即时更新的需求。 物联网（IoT）与状态监测技术的结合将推动您不断进步，在确保高透明度和高安全性的同时，提供更优质的服务。 由物联网驱动的状态监测本质上是一种针对机器的健康管理与监测系统。 通过信息物理系统（CPS）、传感器及各类设备，您可以获取海量数据，从而为运行预测性维护所需的机器学习算法提供充足的数据支持。 借助这一技术，企业能够获得实时洞察、解决方案及高度透明的信息，进而预测机器故障，从而彻底消除各类潜在的运营停机或停工风险。
当今企业不断寻求能够利用自动化技术减轻业务运营负担的解决方案。尽管机器人流程自动化（RPA）已在一定程度上助力企业提升效率，但仍存在一些亟待弥补的短板。认知自动化（Cognitive Automation）利用人工智能（AI）和机器学习（ML）技术解决问题，正是填补这些空白的理想方案。 认知自动化解决方案借助 AI 和 ML 技术，能够像人类一样思考，从而解决问题并执行各项任务。 这种能力使企业能够实现更广泛业务流程的自动化，进而进一步减轻运营负担并降低成本。目前市场上已有多种认知自动化解决方案可供选择。 以下列出了五款有助于企业提升效率并降低成本的工具。 部分顶尖的认知自动化供应商 Moogsoft Moogsoft 的认知自动化平台是一款基于云的解决方案，以 SaaS 模式向客户提供。 该平台集成了多种功能，能够作为一站式解决方案，应对企业面临的各类问题。 其最强大的功能在于赋能企业 IT 运维，实现问题的自主解决。Moogsoft 平台利用人工智能与机器学习（AI/ML）技术处理数据，并为企业挖掘洞察。其部分功能包括： Moogsoft 提供免费版本的工具，并为团队提供起价为每月 83 美元的付费高级版本。 Moogsoft 还根据企业规模、用户数量等因素提供定制方案。 New Relic New Relic 是一项认知自动化解决方案，通过提供全面的业务概览，帮助企业洞察业务运营状况并发现问题。 该平台涵盖四大关键领域，助力企业实现高效的业务运营： New Relic 采用 SaaS 部署模式。用户既可以选择完整解决方案，也可以按需选择特定功能或进行组合搭配。平台提供多种定价方案供用户选择。 Splunk Splunk 是一款专为 IT 运维打造的认知自动化解决方案。它助力企业实现更高效的 IT 运维，并减轻服务台及人工运维的负担。 该方案消除了“孤岛式”运作的局面，实现了主动协作与机器主导的问题解决。其部分功能包括： Splunk 提供 SaaS 和本地部署两种模式，客户可根据自身偏好进行选择。 其 IT 运维自动化解决方案广泛应用于多个行业和领域，定价也具有灵活性。 企业可根据集成深度及数据处理量获得定制化报价。 Dynatrace Dynatrace […]
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 […]
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。 […]
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。
谈及云计算中虚拟化实现的层级，首先需要理解为何虚拟化会存在不同的层级。为此，我们可以对比传统的计算机系统与虚拟化计算机系统。只要了解这两种模式的主要区别，就能轻松理解云计算中定义的虚拟化层级。在传统系统中，首先配置硬件，随后在该系统上安装操作系统，进而提供各类供用户访问的服务。由此可见，操作系统充当了硬件与应用程序之间的接口。而在虚拟化系统中，宿主机（物理机）之上安装了一层虚拟化层，该层以虚拟化的形式向用户（即客户操作系统）提供服务。因此，虚拟化计算系统中用户请求的所有硬件资源，都会通过虚拟化层转换为虚拟形式，而这一转换过程涉及具体的实现机制。 究竟什么是虚拟化？ 简而言之，虚拟化是一种计算机架构技术，允许在同一台物理硬件设备上运行多个虚拟机（VM）。虚拟机的基本理念最早可追溯至 20 世纪 60 年代。该技术旨在促进多用户间的资源共享，并提升计算机在资源利用率及应用适应性方面的性能。如今，虚拟化已成为企业 IT 架构中的常规做法，也是推动云计算经济效益的关键技术。它使云服务提供商能够利用现有的物理计算机硬件为用户提供服务。此外，它还允许云用户按需获取计算资源，并随着工作负载的增加以经济高效的方式扩展这些资源。 实现虚拟化的三种方式有哪些？ 构建虚拟服务器有三种方式：完全虚拟化、半虚拟化和操作系统级虚拟化。 它们都具有一些共同特征。物理服务器被称为主机，虚拟服务器被称为客户机。 因此，虚拟服务器的行为类似于物理机。具体的系统采用不同的方法来分配物理服务器资源以满足虚拟服务器的需求。 完全虚拟化 半虚拟化（Para-virtualization） 操作系统级虚拟化 不同层级的虚拟化实现 搭建虚拟化环境并非易事。计算机运行的操作系统通常是针对特定硬件进行配置的。 因此，直接利用底层硬件运行另一种操作系统既不可行，也不简单。 要实现这一点，就需要用到“虚拟机监控程序”（Hypervisor）。Hypervisor 的作用是在硬件与虚拟操作系统之间架起桥梁，从而确保系统的顺畅运行。 在云计算领域，虚拟化通常有五个实现层级。接下来，我们将深入探讨云计算中虚拟化实现的每一个层级。 指令集架构层（ISA） 指令集 模拟器 指令映射 硬件抽象层 (HAL) 硬件抽象层虚拟化直接构建于裸机硬件之上。一方面，这种方法为虚拟机（VM）构建了一个虚拟硬件环境；另一方面，该过程通过虚拟化技术来控制底层硬件。因此，其目的是对处理器、内存和 I/O 设备等计算机资源进行虚拟化，并提高多用户并发使用时的硬件利用率。硬件抽象层（HAL）内的运作机制如下：利用虚拟化层，将宿主机（Host）的硬件资源映射为客户操作系统（Guest OS）中的虚拟资源，从而构建出虚拟机。由此，虚拟化计算系统涉及海量资源，而对这些资源进行处理指令调度并非易事。为了确保处理过程顺畅高效，相关指令被归类为两大主要形式： 操作系统层 虚拟化模型可以在操作系统与用户应用程序之间创建一个抽象层。它是在操作系统和物理服务器之上构建的隔离容器，利用底层的软硬件资源运行；因此，每一个这样的容器都表现得像是一台独立的服务器。当存在大量用户且无人愿意共享硬件资源时，虚拟化技术便能发挥作用。每位用户都会获得一个使用专用虚拟硬件资源的虚拟环境，从而避免了资源冲突问题。操作系统层面的运行活动： 库支持级别 绝大多数应用程序使用的是由用户级库提供的 API，而不是直接调用操作系统提供的繁琐系统调用。鉴于大多数系统都提供文档详尽的 API，此类接口便成为了虚拟化的又一理想对象。因此，通过利用 API 挂钩（API hooks）监控应用程序与系统之间的通信链路，可以实现基于库接口的虚拟化。库支持层（Library Support Level）内的活动： 用户应用层 应用级虚拟化适用于仅需虚拟化单个应用程序的场景，是云计算虚拟化实现层级中的最高层级。这种方式无需虚拟化整个平台环境。因此，它通常适用于运行基于高级语言开发的程序；此外，它允许将编译后的高级语言程序在应用级虚拟机中无缝运行。库/用户应用层内的活动： 在各种虚拟化实现层级中，哪一种的实现复杂度更高？ 总体而言，硬件与操作系统层面的支持能带来最高的性能，但这两个层面的实现成本也最高。因此，实现用户隔离最具挑战性；而 ISA 级别的实现则提供了最佳的应用程序灵活性。 结论 云计算中的虚拟化实施共分为五个层级。然而，并非每家企业都会采用云计算中所有不同层级的虚拟化实施方案。因此，具体采用哪个层级完全取决于企业的业务需求及其对虚拟化层级的偏好。企业会利用虚拟机在多个平台上进行开发与测试。随着云端应用日益普及，虚拟化已成为全球企业不可或缺的技术。
虚拟化 虚拟化将单台物理计算机划分为多个“虚拟”服务器。这些虚拟机（VM）在专用硬件上运行，彼此独立，互不依赖。 通过虚拟化，您可以将单个物理系统划分为多个独立的环境，即虚拟机。这使您能够利用宿主硬件的专用资源，创建多个计算机模拟实例。 借助虚拟机监控程序（Hypervisor，也称为 VMM），虚拟化环境能够具备与宿主系统相同的服务器架构（SBSA）能力。 虚拟化技术功能强大，且拥有多种实现层级。 仿真（Emulation） 仿真是一种在某一系统上创建环境以模拟另一系统特性的技术。 仿真器（Emulator）能够模拟某个处理器的特性与逻辑，从而使其在另一个平台上高效运行。 仿真是在其他系统上运行操作系统或软件的绝佳方式；在此过程中，通常需要进行指令转换。 虽然仿真会带来较高的系统开销，但也具备诸多优势。它成本低廉、易于获取，并且能让我们在现有系统上运行那些早已过时的程序。 仿真器能够转换目标架构所需的CPU指令，并使其在另一种架构上成功运行。 仿真平台支持远程访问，且易于使用。对于嵌入式系统或操作系统开发而言，这是一项极具价值的技术，因为它无需改动底层操作系统即可进行开发与测试。 仿真通常能够应对待测设计（DUT）的规模，而无需受限于宿主系统的硬件能力。 虚拟化与仿真之间的主要区别 与虚拟化不同，仿真过程需要一个软件桥接层；而在虚拟化中，可以直接访问硬件。 虚拟机与仿真器之间的主要区别在于，虚拟机直接运行代码（利用不同的执行域），而仿真则涉及代码转换。 基本的仿真需要一个解释器。该解释器负责翻译源代码，并将其转换为宿主系统可读取的格式以便进一步处理。 相比之下，在仿真器中，客户操作系统并不直接运行在物理硬件上。仿真器的运行速度通常慢于虚拟机。仿真器不直接依赖 CPU 运行，而虚拟机则会利用 CPU 资源。 与仿真不同，虚拟化在物理硬件之上增加了一个控制层，用于管理对硬件的访问。这种机制有助于客户机之间的资源共享，因为虚拟化允许访问宿主机的资源。 虚拟机直接使用中央系统的资源。此外，虚拟机解决方案在成本和复杂性上通常高于仿真技术。但虚拟化能提供更高的吞吐量和极低的系统开销，并具备更优的备份与恢复方案。 结论 你可能会对这两者感到混淆，因为“仿真”（Emulation）一词在服务器虚拟化领域有时也被用来描述虚拟环境。 在仿真过程中，你需要在宿主系统之上完整地模拟目标硬件和软件。而在虚拟化过程中，则是根据需求仅模拟部分硬件，并借助客户操作系统（Guest OS）来确保程序在相同的架构下正确运行。 虚拟化与仿真的主要相似之处在于，它们都是以某种方式模拟硬件的程序。它们都允许你在一个环境中模拟并运行原本针对另一个环境设计的程序，尽管两者采用的技术手段各不相同。 虚拟化和仿真技术都提供了无需切换平台即可部署多个隔离服务的解决方案。这两种技术各自满足不同的需求，且处于不同的技术层面，因此不应将它们混为一谈。