数据中心网络正在向智能时代演进，在Gartner发布的《2017数据中心网络魔力象限报告》中，“分析和基于意图的网络”被列为八大市场趋势之一。近日，腾讯云国内首推网络流日志（Flow Logs，FL）产品，为企业提供全时、全流、非侵入的流量采集服务，让企业的网络运维以大数据为基石，利用机器学习和数据驱动模型，将网络拓扑管理、故障定位、故障自愈、网络安全等应用与人工智能结合，帮助企业轻松应对百万级设备的网络高效运维，打造云上“自动驾驶网络”。
目前传统的插件式数据流采集不仅大量消耗主机带宽及CPU，而且存在一定的安全风险。腾讯云流日志通过旁路采集技术，无需安装任何插件，轻松解决企业的安全顾虑，同时避免主机性能消耗。
整合全时全流网络日志，秒级定位网络故障
网络质量是企业业务稳定的基石，但是云上网络异常复杂。腾讯云网络流日志强大的包处理能力可实时采集全网流量。当故障发生时，流日志可以第一时间快速保存故障现场，帮助企业进行故障回溯取证。通过利用聚类、关联挖掘、多层异常告警收敛算法对流日志等信息进行多维度对比分析，第一时间触发告警或者支持服务降级等操作，帮助企业快速秒级定位故障，减少网络停用时间。
结合海量数据分析，优化网络架构
超大规模的网络数据采集、存储和实时分析已成为网络运维的极大挑战，流日志通过采集全网、全时、全流的弹性网卡流量，实时掌控链路负载，准确分析历史网络数据，及时发现性能瓶颈，从而合理扩容或降级，同时根据访问企业的地理区域，合理拓展业务覆盖域，助力企业提升数据驱动的网络运维能力，优化网络架构，实现超大规模网络运维的智能化。
基于AI技术，精准感知安全态势
安全层面，由于不法分子攻击手段不断升级，面对严峻的安全形势，企业可整合流日志等多维度数据和威胁情报信息，通过机器学习，快速获取网络安全态势感知，在不影响云主机性能情况下，及时精准识别安全威胁，提升系统安全性。
“网络大脑”的智力高低正成为制约网络规模和可持续发展的关键因素，作为国内首家推出网络流日志的腾讯云，将始终保持着对智能云上网络的敏锐探索，将企业网络系统的设计、管理、运营、优化、安全等进行智能升级，让人工智能来帮助网络工程师构建稳定、安全、智能的云上“自动驾驶网络”，助力企业实现更大商业成功。
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