برای دستیابی به یک امنیت سایبری مستحکم و عملیات شبکه بیوقفه، سازمانها باید از راهکارهای مانیتورینگ شبکه پیشرفته استفاده کنند. در اینجا به 4-5 استراتژی کاربردی به همراه مثال میپردازیم:
NPM فراتر از تنها بررسی در دسترس بودن دستگاههاست و به تحلیل عمیقتر کیفیت تجربه کاربر (User Experience) میپردازد. این شامل رصد پهنای باند، تاخیر، جیتر (Jitter) و میزان از دست رفتن پکتها (Packet Loss) است. هدف، شناسایی گلوگاهها و بهینهسازی جریان دادههاست.
مثال: یک شرکت خدمات مالی با مشتریان زیاد، از NPM برای اطمینان از سرعت بالای تراکنشها و دسترسی بیوقفه به پلتفرم آنلاین خود استفاده میکند. با مانیتورینگ دقیق تاخیرهای شبکه، توانستند اختلالات را پیش از اینکه بر تجربه کاربران تأثیر بگذارند، شناسایی و رفع کنند، که منجر به افزایش رضایت مشتری و حفظ اعتبار شد.
NSM بر جمعآوری و تحلیل لاگهای امنیتی، ترافیک شبکه و رویدادهای سیستمی تمرکز دارد تا فعالیتهای مشکوک و نشانههای نفوذ را شناسایی کند. این شامل استفاده از سیستمهای تشخیص نفوذ (IDS) و پیشگیری از نفوذ (IPS) است.
مثال: یک سازمان دولتی برای محافظت از دادههای حساس شهروندان، NSM را به کار گرفت. با پایش مستمر ترافیک ورودی و خروجی و تحلیل الگوهای ارتباطی، توانستند یک حمله فیشینگ پیشرفته را در مراحل اولیه شناسایی کرده و از نشت اطلاعات جلوگیری کنند. این راهکار، به عنوان یک سپر دفاعی هوشمند عمل کرد.
با مهاجرت سازمانها به محیطهای ابری، نیاز به راهکارهای مانیتورینگ شبکه که بتوانند هم زیرساختهای On-Premises و هم محیطهای ابری (مانند AWS، Azure، Google Cloud) را پوشش دهند، حیاتی شده است. این راهکارها دید یکپارچهای از کل اکوسیستم ارائه میدهند.
مثال: یک شرکت نرمافزاری که بخشی از اپلیکیشنهای خود را در دیتاسنتر داخلی و بخشی دیگر را روی ابر عمومی میزبانی میکرد، با پیادهسازی یک پلتفرم مانیتورینگ هیبریدی، توانست دید کاملی از عملکرد و امنیت کل سیستم به دست آورد. این رویکرد به آنها امکان داد تا منابع را بهینهتر مدیریت کرده و از سازگاری امنیتی در سراسر زیرساخت اطمینان حاصل کنند.
AI-Ops از الگوریتمهای یادگیری ماشین برای تحلیل حجم عظیمی از دادههای مانیتورینگ استفاده میکند تا ناهنجاریها را شناسایی کند، مشکلات را پیشبینی کند و حتی به طور خودکار به برخی حوادث واکنش نشان دهد. این رویکرد، بار کاری تیمهای IT را کاهش داده و دقت تشخیص را افزایش میدهد.
مثال: یک شرکت بزرگ تجارت الکترونیک، از AI-Ops برای مدیریت ترافیک سنگین وبسایت خود در زمان اوج فروش استفاده میکند. سیستم AI-Ops میتواند الگوهای مصرف منابع را پیشبینی کرده و به طور خودکار منابع سرور را مقیاسبندی کند تا از کندی یا از کار افتادگی سایت جلوگیری شود. این امر به حفظ تجربه کاربری مطلوب و افزایش فروش کمک شایانی کرده است.
