科来网络：云上云下一体化流量分析解决方案

本文来源于：鑫智奖·2025第七届金融数据智能优秀解决方案评选，作者：科来网络

2025-02-26 关键词：运维管理,数字化转型,运维3572

一、解决方案简介

云环境上部署云魔方智能云网分析平台（CMC），实现云上云下流量可观测能力，网络节点部署科来业务性能管理系统（UPM）。

科来云魔方云网智能分析平台（CMC）：通过云网全流量采集分析建立云网监控评估体系，集合“全量、全链、全栈、智能、回溯、灵活”六大关键能力于一体，为云网络运维部门提供云网络可视化及流量监控。

科来业务性能管理系统（UPM）：基于科来网络回溯分析系统的性能分析结果数据，提供以业务和应用服务为视角的性能可视化视图，实现全业务、全网络路径性能可视化分析，主动的性能异常发现功能。并提供网络回溯分析系统的管理。

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以数据作为切入点进行业务数据可视化分析，解决企业在运维管理中面临的云网流量不可视、业务动态感知弱、云上故障难定位、云上安全难溯源等问题，帮助企业实现业务系统运维从工具化向自动化、智能化方向的演进，提升业务连续性管理水平、运维管理水平、IT 服务质量及用户满意度。项目成功案例广泛适用于各个行业和更多场景，具有较高的稳定性、实用性、可复制性。

二、应用场景痛点简介

大智移云技术的不断发展，以及国家相关政策的持续推进下，业务上云成为当下的主流趋势。新时期金融业应用规模的不断扩大，为了进一步支持弹性扩展需求，不少金融机构开始了基于云的分布式转型探索。业务上云是行业发展与市场变化下大势所趋的现象，企业应用部署的范围从传统数据中心扩展至公有云、私有云和混合云模式，应用服务的复杂性和多样性都在快速上升，而这对网络运维的工作也提出了更高的要求。行业面临挑战如下：

1.基础运维仍然消耗大量人力

数字化转型背景下，多数金融单位已经通过技术手段实现了一定程度的运维增效，但受业务体量等因素影响，仍然有大量人力资源受困于基础工作中，如日常产生的大量告警风暴，高度依赖人工研判，导致告警疲劳。

2.金融单位传统运维与新运维方式并行更迭

金融业转型起步早，但在传统网络与云网络更迭阶段，异构网络架构突破传统运维认知，原本的运维思路与处置经验存在局限性。

3.云环境下流量不可视

企业上云后，业务由传统单体式架构转向分布式、微服务架构，大多利用虚拟化技术、k8s技术对计算资源进行统一的池化管理，同一物理机不同虚拟机间、不同Pod之间业务交互的东西流量不再经过网络物理交换机，致使出现流量黑盒现象，面对网络故障与安全事件更为被动。

4.云上资产不可视

不少金融单位已具备相较完善的监控手段、工具等，但业务上云后，宿主机、虚拟机、VPC、子网、Node、Service、Pod等云内资源对象。

三、解决方案亮点介绍

方案创新性地将应用可观测性以及网络可观测性结合到一起，将交易指标与网络指标融为一体形成整体应用运营的基础。依托于科来云魔方智能云网分析平台的能力，采用分布式流量采集方案提供的端到端流量采集能力，填补了云上虚拟网络非服务化应用的业务性能监控空白，并优化业务报文解码方案，提供业务交易层级的监控视角。同时融合业务应用性能与网络性能数据，建立快速定界业务性能和网络性能问题的手段。

1.实现应用与网络结合的全面可观测性

通过全流量采集和在线解码技术，实现从应用可观测性到网络可观测性的联动，将网络层面指标、日志、追踪与应用层面的指标、日志、追踪进行关联和整合，呈现整个应用全方位的可观测性。

2.基于机器学习的智能预警，填补可观测性的空白

项目结合智能化平台与算法取代人工决策，智能预警、机器学习、根因定位。通过智能基线及根因推导模块，实现精准故障预警，提高业务可靠性及可用性。通过自动化工具，结合告警及积累的运维知识库，实现AIOPS自动化运维目标。

四、金融行业客户名单

广发银行、盛京银行、厦门国际银行、苏州农商行、贵州银行、江苏长江商业银行、海通证券等。

五、客户评价

方案已在我行部署且稳定运行，深度适配了我行腾讯云 3.8.0 平台，同时对腾讯云2.0、物理网络等各个监控点进行数据采集。通过图形化、智能化、自动化，对采集数据进行处理，实现整个 IT 环境网络应用的可观测性监控。

多监控基线的主动智能告警能力，无需做任何配置即可实现应用、云网络资源的监控，实现风险及故障提前预警。运维人员可以实现无需与业务部门及研发沟通即可对云网内标准应用进行自动识别及监控，降低了人员投入成本。基于全栈追踪能力，平台自动快速定位到关联的网络故障点、应用故障点，实现快速级定位故障点，有效的提升了运维效率。

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