ما المقصود بقابلية ملاحظة الشبكة؟

توفر هذه الممارسة لفِرق تكنولوجيا المعلومات الأدوات والرؤى اللازمة لمراقبة تدفق البيانات عبر كامل بنية الشبكة المؤسسية، بما يشمل مراكز البيانات المحلية وبيئات السحابة المتعددة والسحابة الهجينة.

في جوهرها، تهدف قابلية ملاحظة الشبكة إلى تحويل بيانات الشبكة الخام إلى رؤى قابلة للتنفيذ. وعلى عكس مراقبة الشبكة التقليدية، التي تركّز على مؤشرات محددة والاستجابة للمشكلات بعد وقوعها، تعتمد قابلية ملاحظة الشبكة على نهج استباقي.

وتعتمد أدوات الملاحظة على جمع البيانات من مجموعة واسعة من المصادر لإجراء تحليلات أعمق وتسريع معالجة المشكلات. تجمع هذه الأدوات بيانات القياس عن بُعد—بما في ذلك السجلات، والمقاييس، والتتبعات، والأحداث—من مكونات الشبكة المختلفة، مثل أجهزة التوجيه والمحولات والخوادم ونقاط نهاية واجهات البرمجة (APIs) والخدمات السحابية، لتوفّر لفِرق التطوير رؤية شاملة لأداء الشبكة.

وبالتالي، تتيح قابلية ملاحظة الشبكة لفِرق تكنولوجيا المعلومات اكتشاف المشكلات ومعالجتها قبل أن تتفاقم. يساعد هذا النهج الاستباقي في ضمان الاتصال السلس، وتقليل فترة التعطل، وتحسين تجربة المستخدم.

وفي عالم يعتمد فيه نجاح الأعمال على الاتصال غير المنقطع والتطبيقات عالية الأداء، تُعد قابلية ملاحظة الشبكة قدرة بالغة الأهمية. وتزداد بنى الشبكات الحديثة تعقيدًا، فهي تتضمّن تدفقات مرور ديناميكية، وهياكل موزّعة، ونشرًا عبر بيئات سحابية متعددة. ولا تكفي الأساليب التقليدية للمراقبة لمعالجة هذه التعقيدات، مما يجعل قابلية الملاحظة ضرورة للحفاظ على المرونة وتقديم تجارب استخدام متميزة.

تساعد رؤى قابلية الملاحظة القائمة على البيانات المؤسسات على اتخاذ قرارات مدروسة، والتنبؤ بالاحتياجات المستقبلية، وتخصيص الموارد بكفاءة، ومواءمة استراتيجيات إدارة الشبكة مع الأهداف التجارية. كما توفّر هذه الرؤى رؤية عميقة شاملة لحركة مرور الشبكة، مما يتيح الكشف المبكر عن التهديدات السيبرانية وتعزيز دفاعات الأمن السيبراني.

تُساعد هذه القدرات المؤسسات على البقاء في الصدارة، والتكيّف مع متطلبات الشبكة المتغيّرة، وإدارة البنية التحتية الرقمية بثقة حتى في ظل التطورات المستمرة.

تستند قابلية ملاحظة الشبكة إلى مجموعة من الركائز الأساسية—المقاييس، والسجلات، والتتبعات، والسياق، والربط—التي تُمكّن المؤسسات من مراقبة أداء الشبكة وتحليله وتحسينه. تتكامل هذه الركائز لتمنح فِرق تكنولوجيا المعلومات رؤية شاملة لسلوك الشبكة وصحتها، حيث يؤدّي كل عنصر منها دورًا فريدًا في تقديم رؤى قابلة للتنفيذ.

تمثّل المقاييس نقاط بيانات كمية تعبّر عن أداء وسلوك مكونات الشبكة المختلفة، وتشكّل أساسًا للمراقبة. وتلتقط المقاييس مؤشرات الأداء الرئيسية (KPIs)، مثل زمن الانتقال، وفقدان الحزم، واستخدام النطاق الترددي، واستهلاك وحدة المعالجة المركزية (CPU) للأجهزة، لتمنح المطوّرين نظرة شاملة إلى صحة الشبكة.

وباستخدام هذه المقاييس، يمكن لفِرق تكنولوجيا المعلومات مراقبة الاتجاهات بمرور الوقت، وتحديد الحالات الشاذة، ووضع حدود للتنبيهات. خذ ارتفاعات زمن الانتقال كمثال. قد يشير الارتفاع غير المتوقع في زمن الانتقال إلى ازدحام في الشبكة أو عُطل في الأجهزة. وإذا وصلت الشبكة إلى الحد المحدد مسبقًا لزمن الانتقال، يمكن لبرمجيات قابلية الملاحظة إرسال تنبيهات إلى جميع أفراد فريق تكنولوجيا المعلومات المعنيين.

تشير السجلات إلى سجلات تفصيلية تسجّل كل حدث أو إجراء يقع داخل الشبكة. توفر هذه السجلات معلومات دقيقة حول "ماذا حدث"، و"متى حدث"، و"أين حدث" داخل الشبكة، مما يوفّر سياقًا بالغ الأهمية لأغراض استكشاف الأخطاء وتصحيح الأخطاء والتحليل الجنائي.

تكشف السجلات عن الأسباب الجذرية للمشكلات من خلال تسجيل أحداث النظام مثل تغييرات تكوين الأجهزة، وفشل عمليات المصادقة والاتصالات المنقطعة.

أما التتبعات، فهي تلتقط تدفّق البيانات عبر الشبكة، وتوفّر رؤى حول المسار وسلوك الحزم أثناء انتقالها بين أجهزة وأنظمة متعددة. وتُعد هذه التتبعات ضرورية لفهم الأنظمة الموزعة وتشخيص مشكلات زمن الانتقال.

تمكّن عمليات التتبع فرق تكنولوجيا المعلومات من رؤية المسار الكامل للمعاملة من البداية إلى النهاية، مما يساعد على تحديد مواقع التأخير والإخفاق في التوجيه داخل البيئات المعقدة ومتعددة الطبقات.

تُضفي المعلومات السياقية قيمة إضافية إلى المقاييس والسجلات والتتبعات، من خلال توفير معلومات إضافية عن بيئة الشبكة، مثل الطوبولوجيا، وأدوار الأجهزة، واعتماديات التطبيقات. فبدون السياق، تظل البيانات غير المنسقة بلا دلالة عملية.

تمكّن المعلومات السياقية فِرق تكنولوجيا المعلومات من ربط الأحداث الشبكية بتطبيقات أو مستخدمين أو خدمات معينة، مما يسهم في استكشاف المشكلات بدقة واتخاذ قرارات مدروسة.

يدمج الارتباط بين المقاييس والسجلات والتتبعات والمعلومات السياقية لتقديم رؤية موحدة للشبكة. وتساعد هذه الآلية فِرق تكنولوجيا المعلومات على تحديد الأنماط، والأسباب الجذرية، والعلاقات بين الأحداث وعبر طبقات الشبكة المختلفة.

وتتيح القدرة على الربط بين نقاط بيانات قد تبدو غير مترابطة تحليلاً أسرع للأسباب الأساسية واستجابات أكثر فعالية لمشكلات الشبكة. فعلى سبيل المثال، يمكن أن تساعد آلية الربط في تحديد مصدر الإخفاقات المتسلسلة في الأنظمة المترابطة.

تشكل ركائز قابلية ملاحظة الشبكة إطارًا شاملًا لفهم أداء الشبكة وإدارته. وبالعمل معًا، تُمكّن هذه الركائز فِرق تكنولوجيا المعلومات من الانتقال من المراقبة التفاعلية إلى التحسين الاستباقي، مما يُعزّز الموثوقية والكفاءة في بيئات الشبكات المعقّدة.

تُصمَّم حلول قابلية ملاحظة الشبكة المتقدمة عادةً لتلبية احتياجات الشبكة الفريدة لكل مؤسسة. ومع ذلك، توفر معظم الأدوات مجموعة من الميزات والقدرات الأساسية، منها:

تجمع حلول قابلية الملاحظة الحديثة بيانات القياس عن بُعد وتخزنها وتحللها، ومن هذه البيانات تفاصيل الحزم، وسجلات التدفق، ومقاييس الأجهزة من مصادر متنوعة ضمن الشبكة تتكامل أدوات قابلية الملاحظة الحديثة بسلاسة مع أجهزة الشبكة، والشبكات المعرفة بالبرمجيات (SDN)، ومنصات السحابة لضمان تغطية شاملة للبيانات

يساعد تحليل البيانات الشركات على فهم وظيفة الشبكة واتجاهاتها بشكل أفضل، وتبسيط إعداد التقارير والامتثال، وإجراء تحليلات شاملة للأسباب الأساسية.

أدوات قابلية الملاحظة للشبكة توفر لوحة المعلومات وأدوات التصور التي تقدم بيانات معقدة بأسلوب مرئي وسهل الفهم. تشمل هذه التصورات الخرائط الحرارية، ومخططات تدفق حركة مرور البيانات، ومقاييس الأداء في الوقت الفعلي، وهي تُساعد المتخصصين في تكنولوجيا المعلومات على تقييم صحة الشبكة بسرعة وكفاءة.

تشير التنبيهات إلى إشعارات مؤتمتة يتم تشغيلها عند تحقق ظروف أو تجاوز عتبات معينة في الشبكة. توفر حلول قابلية ملاحظة الشبكة آليات تنبيه ذكية قادرة على التمييز بين الحوادث الحرجة والانحرافات الطفيفة، مما يقلل من إجهاد التنبيهات ويساعد فِرق تكنولوجيا المعلومات على التركيز على المشكلات ذات الأثر الأكبر.

إلى جانب الإشعارات التي تُعلِم الأطراف المعنية بالأحداث المهمة، تتيح التنبيهات للمؤسسات معالجة مشكلات الشبكة بشكل استباقي والحفاظ على شبكات حوسبة عالية التوافر.

يتضمّن تحليل الأداء المستمر قياسًا دائمًا لمؤشرات الأداء الرئيسية عبر أجزاء مختلفة من الشبكة. توفّر هذه التقييمات المستمرة رؤى حول اتجاهات الشبكة عبر الزمن، ما يُساعد فِرق تكنولوجيا المعلومات على اتخاذ قرارات مدروسة بشأن الترقيات، والتحسينات، وتخطيط السعة.

توفّر خرائط الطوبولوجيا تمثيلات مرئية لبنية الشبكة، توضّح كيفية ترابط المكونات المختلفة في البيئات السحابية، والافتراضية، والمحلية. وفي العديد من الحالات، يمكن لخصائص التعيين هذه تحديث الخرائط ديناميكيًا عند حدوث تغييرات، مما يزوّد المطورين برؤية شاملة ومحدّثة للشبكة.

تساعد هذه الإمكانات في تحسين وأتمتة التخطيط الاستراتيجي من خلال تقديم رؤى حول كيفية تأثير التغييرات على البنية الكاملة.

تتيح تقنيات الذكاء الاصطناعي (AI) والتعلم الآلي (ML) لأدوات قابلية الملاحظة تحليل كميات ضخمة من البيانات التي تُنتجها الشبكات الحاسوبية، واكتشاف الأنماط الشاذة وسلوكيات النظام بسرعة. وتعمل الميزات المدعومة بالذكاء الاصطناعي على ربط بيانات القياس عن بُعد تلقائيًا عبر الأجهزة والطبقات لتسريع تحليل السبب الأساسي وتحسين دقته.

ومن خلال استخدام نماذج التعلم الآلي، يمكن لحلول قابلية الملاحظة الاستفادة من التحليلات التنبؤية للتنبؤ بمشكلات الأداء ومعالجتها قبل أن تتفاقم وتسبب في حدوث مشكلات أكبر.

تتيح مراقبة التغييرات تتبّع التعديلات التي تطرأ على الشبكة—مثل تحديثات التكوين، وتصحيحات البرمجيات، وتغييرات الأجهزة—في الوقت الفعلي، مما يسمح بتقييم تأثيرها المباشر على الأداء.

يساعد هذا النهج المطوّرين على تحديد الأعطال أو التدهور في الأداء الناتج عن التحديثات أو التغييرات بسرعة. لكن أدوات قابلية الملاحظة تحقق أعلى فعالية عندما تربط بيانات التغيير ببيانات الأداء، مما يمكّن الفرق من رؤية "ما الذي تغيّر" ولماذا أثر هذا التغيير في أداء الشبكة.

غالباً ما تتكامل أدوات قابلية الملاحظة مع أنظمة المراقبة والتسجيل والتنبيه الأخرى مثل خدمات مراقبة الأداء. وتساعد هذه التكاملات في تزويد فرق تكنولوجيا المعلومات برؤية شاملة عبر كامل النظام البنائي، مما يعزز الرؤية الشبكية الكاملة.

في البيئات الشبكية المعقّدة، تحتاج المؤسسات إلى أدوات فعالة لضمان استمرارية موثوقية الشبكة وأدائها. ويمكن لكل من قابلية ملاحظة الشبكة ومراقبة أداء الشبكة (NPM) توفير هذه الإمكانات، لكنهما يختلفان بشكل كبير من حيث النهج والعمق والقدرات.

تعتمد أدوات NPM على بروتوكول إدارة الشبكة البسيط (SNMP) وبروتوكولات أخرى لجمع وتحليل مقاييس محددة مسبقًا لتقييم أداء أجهزة الشبكة والروابط والتطبيقات. ويُعد هذا نهجًا تقليديًا يهدف بالدرجة الأولى إلى تحديد مشكلات الأداء ومعالجتها.

تركّز أدوات مراقبة أداء الشبكة (NPM) على المقاييس الشبكية القياسية مثل زمن الانتقال، ومعدل النقل، والتذبذب، وفقدان الحزم، واستخدام موارد الأجهزة. وغالبًا ما تقوم هذه الأدوات بمراقبة الأجهزة الفردية أو مقاطع محددة من الشبكة دون تقديم رؤية شاملة في البيئات الموزعة، وتعتمد في كثير من الأحيان على عتبات ثابتة. وعندما تتجاوز قيمة مقياس معيّن العتبة المحددة، تقوم أداة NPM بإطلاق تنبيه. ومع ذلك، فإن هذه العتبات تكون مهيّأة مسبقًا وقد لا تتكيف مع ظروف الشبكة الديناميكية.

كما أن أدوات NPM تكتشف المشكلات وتبلّغ عنها عادةً بعد وقوعها، مما يجعلها مناسبة لتشخيص المشكلات وليس بالضرورة لمنعها. ونظرًا لأن NPM تقتصر على معايير مراقبة ضيقة، فقد تعجز هذه الأدوات عن توفير سياق شامل لسلوك الشبكة أو تقديم رؤى قابلة للتنفيذ.

وعلى النقيض من NPM، الذي يركّز على قياس وتقرير مقاييس محددة مسبقًا، تمثّل قابلية ملاحظة الشبكة نهجًا أشمل وأكثر استباقية يتجاوز حدود المقاييس لتقديم رؤية شاملة لسلوك الشبكة. وتوفّر قابلية الملاحظة رؤى أعمق من خلال القياس عن بُعد، والسياق، والتحليلات المتقدمة، كما يمكنها التكيّف مع الظروف الشبكية المتغيرة واكتشاف الانحرافات دون الاعتماد على عتبات ثابتة.

والأهم من ذلك، أن حلول قابلية ملاحظة الشبكة قادرة على ربط البيانات عبر الطبقات، مما يُسرّع تحديد الأسباب الجذرية للمشكلات ومعالجتها. وقد صُمِّمت هذه الحلول لتوضيح "ما الذي يحدث" وشرح "لماذا" و"كيف" تحدث المشكلات.

يمكن لأدوات قابلية الملاحظة أيضًا رسم خرائط سير العمل الكامل أو المعاملات، وتحديد المشكلات عبر الأجهزة والخدمات السحابية والتطبيقات. وباستخدام تقنيات الذكاء الاصطناعي (AI) وخوارزميات التعلم الآلي (ML)، يمكن لأدوات قابلية الملاحظة تنفيذ تحليلات تنبؤية للتنبؤ باختناقات الأداء والإخفاقات وتمكين تحسين استباقي للشبكة.

ورغم أن مراقبة أداء الشبكة توفّر رؤية أساسية للمقاييس وصحة الأجهزة، إلا أنها غير كافية لمواكبة الطبيعة الديناميكية والمعقدة للشبكات الحديثة. أما قابلية ملاحظة الشبكة، فتبني على قدرات NPM من خلال تقديم رؤى أعمق وسياق أغنى وتحليلات متقدمة لضمان الأداء والموثوقية بشكل استباقي.

وتُعد قابلية ملاحظة الشبكة وقابلية ملاحظة عمليات التطوير من المكونات الأساسية لعمليات تكنولوجيا المعلومات الحديثة، حيث يؤدي كل منهما دورًا فريدًا ومتكاملًا في إدارة الشبكات الحاسوبية.

تركّز قابلية ملاحظة عمليات التطوير على دورة حياة تطوير البرمجيات (SDLC)، بما يشمل التطبيقات والبنية التحتية والتعليمات البرمجية، وتهدف إلى تشخيص المشكلات التي تظهر أثناء تطوير البرمجيات ونشرها وتشغيلها. وفي بيئات عمليات التطوير، تُعد قابلية الملاحظة أمرًا بالغ الأهمية للحفاظ على الرؤية الكاملة لأداء وتسليم الميزات والتطبيقات، سواء كانت تطبيقات محلية أو سحابية أصلية أو تستخدم أدوات تنظيم متقدمة.

وتستخدم حلول قابلية ملاحظة DevOps مجموعة متنوعة من الأدوات والتقنيات—بما في ذلك إدارة أداء التطبيقات (APM)، وإدارة السجلات، والتتبّع الموزّع—لتحسين مهام سير العمل في التكامل والتسليم المستمر (CI/CD)، وتسريع اكتشاف مشكلات التطبيقات. وتضمن قابلية ملاحظة عمليات التطوير أيضًا أن تكون فرق التطوير والعمليات قادرة على الوصول إلى الرؤى المرتبطة بقابلية الملاحظة. تُسهم هذه الرؤية الواسعة في تبسيط التعاون بين الفرق وتسريع إصدارات البرمجيات.

ومع ذلك، فإن أدوات قابلية ملاحظة عمليات التطوير ليست مصممة لتوفير رؤية لأداء الشبكة. فهي لا تأخذ بعين الاعتبار البيانات الخاصة بالشبكة (مثل الطوبولوجيا والتراكبات)، وبالتالي فهي غير قادرة على إظهار كيف يرتبط أداء التطبيقات بأداء البنية التحتية الأساسية في الهياكل الشبكية الموزعة والمعقدة.

تسدّ قابلية ملاحظة الشبكة هذه الفجوة من خلال تمكين رؤية لأداء البنية التحتية الشبكية ومكوناتها. وتركّز بشكل أساسي على ضمان موثوقية الشبكة ومعالجة المشكلات المتعلقة بها. ومع ذلك، يمكن لأدوات قابلية ملاحظة الشبكة أيضًا ربط بيانات أداء التطبيقات مع بيانات القياس عن بُعد والأهداف المؤسسية لتقديم صورة شاملة لبيئات الحوسبة المؤسسية.

ورغم اختلاف مجالي الاستخدام، تُعد كل من قابلية ملاحظة عمليات التطوير وقابلية ملاحظة الشبكة جزءًا أساسيًا من ضمان الأداء السلس لأنظمة تكنولوجيا المعلومات. ويسهم الجمع بين هاتين الممارستين في ضمان الأداء الأمثل للتطبيقات البرمجية والشبكات الداعمة لها، كما يساعد المؤسسات على تكييف بيئاتها الرقمية مع تغيّر احتياجات المستخدمين وظروف السوق.

توفر حلول قابلية ملاحظة الشبكة للشركات مجموعة من الفوائد، منها:

من خلال المراقبة المستمرة لسلوك الشبكة، يمكن للمؤسسات تحديد أوجه القصور ومعالجتها لتحقيق أداء مثالي للتطبيقات والخدمات.

تساعد هذه الحلول فرق تكنولوجيا المعلومات على رصد الانحرافات والإخفاقات المحتملة قبل أن تؤثر في المستخدمين النهائيين. يمكن للفرق إعداد عوامل تصفية لتحديد التطبيقات المتأثرة، وتحليل المقاييس مثل أحمال التشغيل على الخوادم لتحديد الأسباب الجذرية بسرعة، وتقليل فترة التعطل وتقليص متوسط زمن الاستجابة (MTTR).

ومع انتشار الشبكات التي تمتد بين البيئات المحلية والسحابية، توفّر قابلية الملاحظة رؤية موحّدة، ما يساعد في ضمان عمليات سلسة عبر جميع المنصات.

ورغم أن أدوات المراقبة التقليدية قادرة على تقييم حالة الشبكة، إلا أن منصات قابلية الملاحظة قادرة على تقييم تجارب المستخدمين بغض النظر عن أماكن وجودهم. فعند وصول المستخدمين إلى تطبيقات الويب أو واجهات برمجة التطبيقات (APIs)، يقيس وكيل الشبكة زمن تنفيذ المعاملة، ووقت استعلام DNS، ومدة المصافحة عبر TLS، ويُرسل تنبيهًا في حال حدوث تباطؤ أو انقطاع في الاتصال.

وبالاعتماد على تحليل السبب الجذري المفصل، يمكن للمؤسسات تسريع معالجة المشكلات لضمان تجربة مستخدم سلسة.

كذلك، غالبًا ما يستغل المهاجمون ثغرات الشبكة للوصول إلى البيانات أو نشر برامج الفدية. وتُسهم أدوات قابلية ملاحظة الشبكة في تعزيز الوضع الأمني للمؤسسة من خلال تحليل أنماط حركة مرور البيانات باستمرار.

وعند رصد سلوك شاذ، مثل ارتفاع مفاجئ في الطلب أو استعلام DNS مريب، تُطلق الأداة تنبيهًا فوريًا، ما يمكّن الفِرق من الاستجابة السريعة. ومن خلال تكامل منصات قابلية الملاحظة مع جدران الحماية، يمكن للمؤسسات عزل التهديدات الأمنية قبل أن تنتقل إلى أجهزة شبكة أخرى.

ورغم أن الترحيل إلى السحابة قد ينطوي على مخاطر في الأداء والأمان والامتثال، فإن أدوات قابلية الملاحظة تدعم تشغيلًا سلسًا موثوقًا عبر جميع المنصات.

يمكن للمؤسسات استخدام منصات قابلية ملاحظة الشبكة قبل الترحيل لوضع خطوط أساس لزمن استجابة التطبيقات المحلية واحتياجات النطاق الترددي وقواعد الأمان. وبعد الترحيل، تساعد مقاييس قابلية الملاحظة الفِرَق على التحقق من السعة والإتاحة وضوابط الوصول، ومعالجة المشكلات (مثل فقدان الحزم) التي تؤثر سلبًا على أداء الأنظمة.

في السابق، اعتمد التنبؤ بسعة الشبكة على التخمين، مما أدى إلى نقص النطاق الترددي أو الإفراط في توفير الأجهزة والموارد الأخرى. يمكن لفرق تكنولوجيا المعلومات، من خلال الاستفادة من بيانات حركة مرور البيانات التاريخية من منصات قابلية الملاحظة (مثل أنماط النمو عبر المواقع)، أن تصمم احتياجات السعة بدقة أكبر.

على الرغم من أن الترحيل إلى السحابة غالبًا ما يَعِد بالمرونة وتوفير التكاليف، إلا أن التكاليف قد ترتفع بشكل كبير نتيجة الإفراط في توفير الموارد أو وجود مثيلات غير مستخدمة ورسوم نقل البيانات. تساعد أدوات قابلية ملاحظة الشبكة المؤسسات على تجنب هذه المشكلات من خلال تقديم رؤى دقيقة حول سعة الشبكة واستخدام الموارد، مما يساعد الفرق على تحديد الالتزامات السحابية بحجمها الصحيح وتقليل النفقات.

في قطاع الخدمات المالية، يُعدّ أداء الشبكة وموثوقيتها عنصرًا أساسيًا للنجاح. تعتمد البنوك وشركات التأمين ومنصات التداول وغيرها من المؤسسات المالية على اتصال سلس لدعم التطبيقات والعمليات بالغة الأهمية (مثل التداول اللحظي، ومعاملات العملاء، ومعالجة المدفوعات، والامتثال التنظيمي). تؤدي قابلية ملاحظة الشبكة دورًا محوريًا في ضمان بقاء العمليات آمنة وفعالة.

تتعامل المؤسسات المالية الحديثة يوميًا مع ملايين المعاملات في الوقت الفعلي، من مدفوعات بطاقات الائتمان إلى تداول الأسهم، ويمكن أن تسبب تأخيرات هذه المعاملات في خسائر مالية والإضرار بالسمعة. فعلى سبيل المثال، في التداول عالي التردد، قد يؤدي التأخير لبضعة أجزاء من الثانية إلى عيوب تنافسية كبيرة.

تكشف أدوات قابلية ملاحظة الشبكة عن مشكلات التأخير وتتعامل معها في الوقت الحقيقي، مما يتيح للمؤسسات تقليل أو تفادي مثل هذه المخاطر والحفاظ على أداء عالٍ لشبكات الحوسبة لديها.

إضافة إلى ذلك، ومع تبني الخدمات المالية للتقنيات السحابية لتحسين قابلية التوسع والمرونة، فإنها تواجه تحدي إدارة البيئات الهجينة ومتعددة السحابات. توفر أدوات قابلية ملاحظة الشبكة رؤية موحدة وشاملة للبنى الهجينة الموزعة، مما يسهل الحفاظ على أداء ثابت لمنصات الخدمات المالية في جميع أجزاء الشبكة.

في قطاع الاتصالات، تُعد الشبكات الركيزة الأساسية للعمليات، حيث تدعم كل شيء من المكالمات الصوتية وخدمات البيانات إلى الاتصال الخاص بإنترنت الأشياء (IoT).

يجب على مشغلي الاتصالات تقديم خدمات دون انقطاع لملايين العملاء، غالبًا عبر مناطق جغرافية واسعة، مع إدارة بيئات شبكة ديناميكية بشكل متزايد. يمكن أن تؤدي الانقطاعات وتدهور الأداء في هذه الأنظمة إلى خسائر في الإيرادات وغرامات تنظيمية ومغادرة العملاء.

غالبًا ما تستخدم شبكات الاتصالات الحديثة بيئات هجينة ومتعددة السحابات لدعم وظائف الشبكة الافتراضية (VNFs) وغيرها من الخدمات. كما يعتمد مشغلو الاتصالات بشكل متزايد ممارسات الذكاء الاصطناعي لعمليات تقنية المعلومات والأتمتة القائمة على التعلم الآلي لإدارة النطاق الواسع للشبكات الحديثة.

تُعد قابلية ملاحظة الشبكة أساسًا لسلامة هذه الشبكات. تساعد هذه الأدوات في:

• توفير رؤية في الوقت الحقيقي لحالة وأداء مكونات الشبكة مثل المحطات الأساسية، ووصلات الألياف، والبنية التحتية الأساسية.

• ربط مقاييس أداء الشبكة بالمشكلات التي يواجهها العملاء، مثل انقطاع المكالمات أو بطء سرعة الإنترنت.

• تمكين الشبكات من التصحيح الذاتي من خلال دمج قابلية الملاحظة مع منصات التنسيق.

• تتبع أداء وظائف الشبكة الافتراضية (VNFs) المستضافة سحابيًا، وعناصر الشبكات المعرفة بالبرمجيات (SDN)، وعُقد الحوسبة الطرفية في الوقت الفعلي.

• توليد تحليلات تنبؤية يمكنها التنبؤ باحتياجات السعة والأعطال المحتملة.

ومع انتشار شبكات الجيل الخامس (5G)، تواجه شركات الاتصالات مستويات غير مسبوقة من التعقيد الشبكي. غالبًا ما تعتمد شبكات الجيل الخامس على قدرات تقسيم الشبكة والحوسبة الطرفية، وتتسم عادةً بمتطلبات زمن انتقال قصير للغاية. تتطلب إدارة هذه المكونات فهمًا عميقًا لسلوك الشبكة عبر البيئات المختلفة.

تستطيع أدوات قابلية ملاحظة الشبكة مراقبة المقاييس الخاصة بشبكات الجيل الخامس، وتوفير رؤى حول أداء تقسيمات الشبكة، وتقديم حلول مخصصة لحالات استخدام معينة. على سبيل المثال، يمكن لمزودي خدمات الاتصالات استخدام أدوات قابلية الملاحظة لضمان الحفاظ على أداء تقسيم الشبكة المخصص للمركبات ذاتية القيادة بشكل موثوق مع زمن انتقال قصير للغاية.

كما يمكن لهذه الأدوات اكتشاف وحل مشكلات النطاق الترددي في المناطق الحضرية المزدحمة، وتحديد تدهور الخدمة في تطبيقات البث، ما يتيح للمزودين معالجة هذه المشكلات قبل ورود شكاوى العملاء.