Total SNMP

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出版者:Prentice Hall PTR
作者:Sean J. Harnedy
出品人:
页数:0
译者:
出版时间:1997-08
价格:USD 79.99
装帧:Paperback
isbn号码:9780136469940
丛书系列:
图书标签:
  • SNMP
  • 网络管理
  • 网络协议
  • 监控
  • 网络安全
  • 信息技术
  • 计算机网络
  • 运维
  • 网络设备
  • 故障排除
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具体描述

网络设备管理与性能优化:基于新一代监控技术的前沿实践 图书名称:网络设备管理与性能优化:基于新一代监控技术的前沿实践 图书简介: 在当今高度互联的数字基础设施环境中,网络系统的稳定运行和高效性能是企业生存与发展的基石。本书并非聚焦于单一特定协议栈的管理工具,而是致力于构建一个宏观且深入的视角,探讨如何运用现代化的网络监控技术、数据分析能力以及自动化运维策略,来全面掌控复杂的异构网络环境。本书旨在为网络工程师、系统架构师以及 IT 运维专业人员提供一套系统化、可落地的知识体系和实践指导,以应对当前网络运维中遇到的性能瓶颈、安全隐患和运维效率低下的挑战。 第一部分:现代网络运维的范式转型与基础构建 在快速演进的网络架构中,传统的基于孤立设备和被动响应的运维模式已难以为继。本部分首先深入剖析了当前网络运维面临的核心挑战,包括大规模分布式系统的复杂性、对实时性和低延迟的极致要求,以及安全威胁的不断升级。 我们将探讨网络运维范式的转型方向,重点介绍“可编程网络”和“数据驱动决策”的理念。详细阐述了软件定义网络(SDN)和网络功能虚拟化(NFV)对传统运维工具和流程带来的冲击与机遇。 基础构建部分将详述如何构建一个现代化的、全栈覆盖的网络监控基础设施。我们不会局限于某一种特定的监控协议,而是侧重于多源数据采集与整合。这包括对流数据(如 NetFlow/IPFIX)的深度解析,利用时间序列数据库(TSDB)的高效存储和查询能力来处理海量的指标数据。同时,对日志(Log)和事件(Event)的管理机制进行深入探讨,强调结构化日志的重要性,并介绍如何通过集中式日志管理平台实现快速的故障定位和根因分析。 第二部分:性能基准、异常检测与主动优化 网络性能是衡量基础设施健康度的核心指标。本部分将超越简单的“端口流量”和“CPU/内存”的阈值告警,转向更精细化的性能基准建立和基于上下文的异常检测。 我们将详细介绍如何为关键业务流(Critical Business Flows)建立动态性能基准(Dynamic Baselines)。这涉及到对历史数据的统计分析、周期性模式识别,以及如何区分真正的性能劣化与正常的业务波动。深入探讨了先进的异常检测算法在网络领域的应用,包括基于机器学习的聚类分析和时间序列分解方法,用以识别那些难以通过固定阈值捕捉到的细微性能下降趋势(Slow Degradation)。 性能优化实践部分聚焦于实际问题的解决。我们会分析常见的网络延迟瓶颈,如路由振荡、拥塞控制机制的有效性分析,以及跨云/混合云环境下的路径优化策略。本书提供了针对性的性能调优手册,指导读者如何根据实时采集的数据,对QoS策略、缓冲区管理和负载均衡算法进行精细化调整,以确保关键应用的服务质量(QoS)。 第三部分:网络可见性、故障诊断与自动化编排 在复杂的网络环境中,快速准确地定位故障是运维效率的关键。本部分将网络诊断提升到“深度可见性”的层面。 我们详细阐述了深度包检测(DPI)在性能分析中的作用,以及如何安全、合规地利用这些信息来理解应用层协议的行为和潜在的安全漏洞。重点介绍如何整合拓扑发现、资产管理和实时状态数据,构建一个统一的、动态更新的网络视图。 故障诊断的流程再造是本部分的核心内容。强调从“被动响应”到“主动预测性维护”的转变。通过建立故障关联性分析模型,系统能够将来自不同层面的告警(如设备告警、性能异常、安全事件)关联起来,自动推演出最可能的故障根源,极大地缩短了平均修复时间(MTTR)。 最后,本部分深入探讨了运维的自动化与编排。介绍如何利用现代化的API驱动架构,将监控、配置管理和故障响应流程集成到统一的编排平台中。实践内容涵盖了基于状态反馈的自动化修复脚本编写、蓝/绿部署(Blue/Green Deployment)在网络变更中的应用,以及如何设计“自愈合”(Self-Healing)网络策略,实现对常规故障的无人值守处理。 第四部分:安全态势感知与合规性保障 网络安全与性能管理是密不可分的。本书将安全事件检测视为网络监控的延伸。我们探讨了如何利用已有的网络性能数据(如连接数、会话速率、异常流向)作为安全分析的输入。 重点内容包括网络流量异常检测在威胁狩猎中的应用,例如识别C&C通信、数据渗漏企图和内部横向移动。讲解了如何集成安全信息和事件管理(SIEM)系统,实现统一的安全态势仪表板。此外,书中还提供了网络配置审计和变更控制的自动化方案,确保网络架构始终符合预定的安全基线和行业合规性要求。 总结与展望:面向未来的智能运维 本书以开放和面向未来的视角收尾,展望了人工智能和机器学习在网络运维领域的下一代应用,包括意图驱动网络(Intent-Based Networking, IBN)的实现路径,以及如何构建一个真正能够理解业务需求、自我优化和自我防御的智能网络基础设施。 本书适合具有一定网络基础知识,希望将现有运维体系升级到现代化、数据驱动模式的专业人士阅读。它提供的是一套全面的方法论和技术路线图,指导读者在不依赖单一工具集的情况下,建立起强大、灵活且高效的网络管理能力。

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