從傳統環境到云環境，數據采集的難度大幅上升。過去，網絡流量跑在物理網絡、服務器等傳統設備間，只需要通過TAP或者物理交換機鏡像的方式就能進行流量采集；現在，流量開始跑向云端，擁抱虛擬化和容器環境，傳統的采集方式統統失效。
由此，市場上出現了這樣一種聲音：“全流量的網絡數據采集與網絡關系梳理是進行云環境網絡性能和應用性能監控的核心?！?br /> 全流量采集，是實現全業務路徑性能監控的前提和基礎，這是第一步?；谠嫉臄祿髁?，經過處理與應用，才能在性能分析、根因定位、故障排查等場景下釋放數據價值。但前提是，我們需要保證數據源的全面、精準和可靠。
與傳統物理環境不同，目前混合云環境的流量采集方式主要有三種：
? 第一種，在業務虛擬機內部署微探針采集業務流量。這是最直接的采集方式，多用于公有云的流量采集；
? 第二種，通過虛擬交換機，經過OVS SDN引流的方式，將業務流量從SDN引出，主要應用于OpenStack環境的流量采集；
? 第三種，在宿主機或容器節點中創建獨立的虛擬機或容器部署旁路探針，減少對宿主機內部業務的影響，同時采集和轉發宿主機或容器節點內的所有流量，多用于vmware和Kubernetes環境。
此外，當流量采集工具和流量分析工具，性能管理工具各自為陣時，企業往往難以梳理出完整的業務流量訪問路徑，實現端到端的性能可視化管理。
因此，在做流量采集規劃時，更多地應當規好后續的存儲和轉發、解碼分析、運維保障等完整性方案；在選擇解決方案廠商時，應當評估其在業務運行監控、故障診斷、交易分析、業務價值輸出等方面的技術能力和經驗，這才是全流量采集的意義與價值所在。
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