Public Cloud Solution

对于公有云租户和运营商来说，最大的问题是如何在租户业务性能下降或虚拟机流量异常时，清晰的界定故障范围，准确的厘清事故责任。​

​​​​​​尽管APM和日志分析解决方案能够准确定位业务和代码问题，但它们缺乏对更广泛的云组件，和基础设施的性能监控能力，遇到租户业务性能下降，租户和公有云运营商常常会限于无法定位事故责任，和故障域范围的尴尬。

我们需要一种能够适应运维、业务分离，责任归属不同责任方的监控方案，而贯穿于租户和运营方的流量分析和性能监控方案，则无疑是最佳选择。

它应该可以实现对虚拟机，Docker的采集和分析能力，并具有丰富的时间类和错误类性能指标，无感觉的资源消耗，7 * 24的可视化监控能力。

2. 只部署JsonFlow是否可以发挥价值？

即使只部署JsonFlow，也可以帮助租户在发生事故时，通过追溯JSON和PCAP两类开放格式数据，实现基本的故障域定位值。
1） 在虚拟机或服务器上安装JsonFlow，并保持7*24运行；
2） 打开JsonFlow的数据功能，为这两类数据文件提供尽可能多的本地存储空间（FIFO规则覆盖）;

3） 事故发生后，用“五元组+时间”查询数据，对真实数据进行细粒度分析；

4） JsonFlow的数据中有丰富的性能指标和状态指标，可以帮助用户实现基本的定位功能；而PCAP则可以帮助用户深入研判安全风险。

3. 适用对象

适用于AWS，AZURE，阿里云，腾讯云，华为云，等主流公有云的所有Linux和Windows虚拟机，和Linux Docker.

对于Linux Docker，需要将JsonFlow预置在Docker Image。

4. 丰富的应用场景

>  事故责任界定：根据不同时延指标的含义和数值，帮助租户和公有云运营商，快速界定性能事故，特别是时延类性能事故的故障域范围；

>  性能下降预警：合理设置10种性能指标KQI的阈值，帮助运维部门预警业务、应用和网络性能下降，并定位至导致性能下降的通信会话；

>  流量异常预警：合理设置20种状态指标KPI的阈值，帮助安全部门预警业务、应用和网络的安全风险，并定位至导致安全风险的通信会话；

>  故障域定位：通过会话查询功能，帮助工程师定位用户投诉的每次异常访问，并进一步界定投诉的故障域范围；

>  运行可视化：通过对每个宿主机10种KQI，20种KPI的图形化回溯，帮助用户掌握业务、应用和网络的运行规律，发现潜在风险，优化资源容量；

>  PCAP深入研判：通过调取存储在宿主机的PCAP文件，可以对各类疑难的运维和安全事故，进一步深度研判；

>  JSON应用扩展：通过输出的JSON数据，可以简单快速的接入其他大数据分析平台，并开发出更加丰富的运维和安全应用场景。