Gigamon Visibility-Fabric-Apps und –Funktionen bieten die notwendige Big Data Traffic Intelligence für Unternehmen und Service Provider

Gigamon^®, führender Anbieter von Visibility-Lösungen für den Netzwerkdatenverkehr und Erfinder der innovativen Visibility Fabric™-Architektur, hat den nächsten Evolutionsschritt seiner Visibility Fabric vorgestellt. Die neuen Applikation und Erweiterungen ermöglichen eine intelligente und umfangreiche Datenverkehrsanalyse und –Steuerung – kurz: Traffic Intelligence. Als Teil der Applikations- und Dienste-Ebenen der einzigartigen Visibility Fabric-Architektur liefern die neuen Apps und Funktionserweiterungen optimierte Filtermöglichkeiten wie zustandsorientierte Korrelationen, Teilnehmererkennung und tiefgehende Überblicksoptionen für Datenpakete. Mit Hilfe dieser Traffic Intelligence kann die Visibility Fabric Pakete genauer filtern, weiterleiten und so sicherstellen, dass nur relevante Datenströme zu den Werkzeugen gelangen, die Unternehmen zum Managen, Analysieren und Absichern ihrer Netzwerke und Benutzer einsetzen.

„Netzwerkarchitekturen werden immer komplexer. Gleichzeitig steigt auch die Übertragungsgeschwindigkeit dieser Netzwerke stetig an. Tools, die Datenströme innerhalb dieser Netzwerke überwachen, verwalten und absichern sollen, nutzen zunehmend die Vorteile der Visibility Fabric von Gigamon, um den Datenverkehr mit intelligenten, korrelierten Verfahren zu filtern und mit dem schnell wachsenden Datenvolumen sowie den sich schnell ändernden Netzwerkarchitekturen Schritt halten zu können“, sagt Shehzad Merchant, Chief Strategiy Officer von Gigamon. „Die Visibility Fabric-Applikationen und fortschrittlichen Filterfunktionen, die wir auf den Markt bringen, adressieren genau die steigende Nachfrage nach einer optimierten Traffic Intelligence für den Datenverkehr – mit voller Integration in das Visibility Fabric Konzept.“

Zu den Erweiterungen und neuen Applikationen für die Unified Visibility Fabric zählen:

·         GTP-Korrelation: Kunden können mit dieser Applikation innerhalb von 3G/4G/LTE-Mobilfunk-Umgebungen korrelierte Datenströme von Teilnehmern filtern und weiterleiten, die in das GPRS Tunneling Protokoll (GTP) eingebettet sind. GTP-Korrelation bietet einen Zugang zu mobilen Big Data-Umgebungen, die durch den Konsum und die Übertragung von immer mehr Sprach-, Video- und Datenanwendungen über 3G und 4G/LTE-Netzwerke im beruflichen und privaten Umfeld entstehen. GTP-Korrelation verwendet zustandsorientierte Filter- und Weiterleitungsmechanismen zum Erfassen und Verwalten von nutzerspezifischen Sitzungen. Die Lösung liefert ein vollständiges Bild der Nutzeraktivitäten und hilft dabei, sowohl die Erfahrungsqualität (Quality of Experience, QoE) als auch ein zuverlässiges Buchungs- und Fakturierungswesen und Teilnehmermanagement sicherzustellen.

·         FlowVUE: Diese Applikation ermöglicht das aktive, teilnehmerspezifische Erfassen der Datenströme. Dadurch ist es möglich, nur den tatsächlich relevanten Datenverkehr intelligent zu extrahieren und an Tools weiterzuleiten. FlowVUE verwaltet Big Data-Traffic intelligent und versetzt Carrier in die Lage, Monitoring-Werkzeuge zu nutzen, die allein die riesigen Datenvolumina nicht verarbeiten können. Dadurch haben Service Provider die Möglichkeit, die steigenden Kosten für Analysewerkzeuge zu adressieren: Sie können die Tools länger und intensiver nutzen. Zusätzlich können sie den durchschnittlichen Umsatz pro Teilnehmer (Average Revenue Per User, ARPU) optimieren, indem sie Big Data mit Werkzeugen wie Customer Experience Management-Angeboten vermarkten.

·         Adaptive Paketfilter: Diese Funktion bietet die Möglichkeit, überall im Paket nach Inhalten zu suchen und intelligente Filter- und Weiterleitungsentscheidungen zu treffen. Zu den Filterkriterien zählen fortschrittliche Verkapselungs-Protokolle und Paketinhalte, die über Layer 4 hinausgehen. Diese Neuerungen ermöglichen eine grundlegende Identifikation der Applikation sowie ein protokollabhängiges Filtern und Verteilen von Paketen.

·         Weitere Updates für die GigaSMART-Technologie enthalten das Hinzufügen einer IPv6-De-Duplizierung zur vorhandenen De-Duplizierungsapplikation sowie die Unterstützung für Visibility in Cisco FabricPath-Umgebungen und das Erkennen von IP-Fragmentierungen.

„Die verbesserte Traffic Intelligence der Gigamon Applikationen, die nun in die Visibility Fabric von Gigamon integriert wurde, ist ein wichtiger Schritt für das Bereitstellen von Visibility in modernen Netzwerken und Werkzeugen“, sagt Nick Lippis, Herausgeber des The Lippis Report und Co-Chairman der Open Networking User Group. “Die Technologie der Netzwerke ändert sich ständig und es taucht zunehmend ein größtenteils unsichtbarer Overlay-Datenverkehr auf. In dieser Situation wird Visibility über die richtigen Netzwerkdatenströme zu einer immer größeren Herausforderung. Gigamons Visibility Fabric kann in diese Netzwerke hineinschauen und gleichzeitig Pakete und Datenströme für eine erweiterte Traffic-Optimierung korrelieren. Durch dieses hohe Maß an funktionaler Intelligenz wird das System zur idealen Lösung für Visibility. Tool-Partner und Kunden, die diese Lösungen implementieren, profitieren von diesem erheblichen Mehrwert.“

Über die Visibility Fabric

Gigamon hat als einer der ersten globalen Anbieter erkannt, dass für die Verwaltung, Analyse und Absicherung komplexer Infrastrukturen ein neuer Ansatz zum Aufbau der hierfür notwendigen Transparenz erforderlich ist. Heutzutage werden Millionen von Datenpaketen innerhalb kürzester Zeit zwischen Tausenden Punkten innerhalb eines Netzwerks übertragen. Damit diese Datenströme überwacht werden können, muß eine jederzeit verfügbare, intelligente und dynamische Visualisierungslösung integriert werden. Mit Hilfe einer einzigartigen patentierten Technologie hat Gigamon einen innovativen Ansatz – die Traffic Visibility Fabric – definiert und entsprechende Lösungen realisiert, die einen intelligenten und vielseitigen Überblick über das Netzwerk erlauben.  Weitere Informationen lassen sich unter http://www.gigamon.com/traffic-visibility-fabric abrufen.