A análise de rede abrange principalmente as transmissões de pacotes de dados, enviados e recebidos pelos dispositivos de camada 3 que operam sob o modelo Open Systems Interconnection (OSI) estabelecido pela Organização Internacional de Normalização (ISO, pela sigla em inglês). Os dispositivos de camada 2 representam a camada de link de dados regida por switches. Já os dispositivos de camada 4 estão relacionados aos padrões TCP associados aos servidores da Web. No entanto, os dispositivos de camada 3 lidam especificamente com as transmissões de pacotes de dados de E/S enviados e recebidos por meio de dispositivos de roteamento. A virtualização gera padrões de rede definida por software (SDN) e data center definido por software (SDDC) nos quais a funcionalidade de camada 3 é estabelecida pelo software, e não pelos dispositivos físicos. Isso aumenta o potencial para orquestração de data center na nuvem por meio de recursos de hardware "bare metal". Na prática contemporânea, o software de análise de rede integra informações dos dispositivos de camadas 2 a 4 simultaneamente, graças à expansão do ecossistema e à introdução de novos padrões de tecnologia de switch, roteador e appliance de firewall. Esse detalhamento é expandido ainda mais por meio da virtualização, que aumenta a habilidade de utilização de scripts e automação dos processos do data center em todas as camadas da rede de serviços com base nas técnicas de análise de pacotes de dados de transmissão em tempo real.

A análise de rede pode ser categorizada por abordagens tradicionais de registro e leitura dos dados das operações, que são apresentados em logs, relatórios ou gráficos por software utilitário. Esses relatórios dão aos administradores uma visão por hora, dia, mês e ano dos eventos que ocorrem em uma rede específica ou podem ser baseados na atividade do usuário e do dispositivo do endpoint. Os endereços IP são os principais componentes da atividade de rede de camada 3, que ocorre por meio de roteadores que controlam as transmissões de pacotes de dados entre os endpoints com base na atividade de solicitação do usuário. A maioria das análises de rede refatora os dados disponíveis por meio do monitoramento dos processos de camada 3 historicamente ao filtrar informações em padrões de uso ou destacar os dados para expor eventos anormais. Os funcionários podem acessar a análise de rede para visualizar o fluxo de dados dos pacotes em toda a arquitetura de nuvem em tempo real, graças à maior potência do hardware de servidor Web atual e à expansão do software do ecossistema no setor de gerenciamento de data centers. As técnicas de aprendizado de máquina (ML, pela sigla em inglês) estão sendo cada vez mais usadas como componente fundamental de análise de rede, possibilitando melhor automação de processos nas área de produção industrial, telecomunicações, comércio eletrônico e publicação multimídia.

• Técnicas de análise preditivas: os administradores de rede procuram monitorar os padrões de uso ao longo do tempo para estimar as necessidades institucionais relacionadas a largura de banda, hardware ou outros serviços.
• Segurança automatizada: permite a verificação em tempo real das transmissões de pacotes de dados de E/S por meio de IA e ML para comparar solicitações recebidas com explorações de segurança conhecidas, vírus ou malwares. Com alguns tipos de proteção contra hackers e quebra de senha, o recurso de segurança automatizada pode levar ao bloqueio automático por IP dos usuários que enviam repetidamente solicitações inválidas para a rede. Com a verificação automatizada antivírus, é possível detectar malwares, worms, vírus e ransomware e colocá-los em quarentena sem intervenção humana. Nos data centers com milhões de VMs e contêineres em execução paralela, a verificação automatizada antivírus e de segurança são aplicações importantes da análise de rede.
• Diagnóstico: quando surgem problemas na rede devido a congestionamentos, atividades inválidas do usuário, ameaças à segurança ou falha de dispositivo, os administradores de sistemas precisam diagnosticar cada situação para localizar e reparar o problema. A análise de rede inclui verificações de integridade das operações do data center que orientam os administradores sobre o status operacional de seus recursos conectados. Com uma infraestrutura centrada nos aplicativos, os administradores ampliam os diagnósticos de rede com maior detalhamento para monitorar os processos de software em execução. Os administradores usam a telemetria de transmissão para otimizar as transmissões de pacotes de dados para aplicativos, dispositivos ou usuários específicos em uma rede de acordo com o endereço IP, por meio do roteamento preferencial e dos appliances de hub. Eles também aplicam análise de rede a dispositivos de IoT por meio de servidores de borda dimensionados corretamente para suporte a produtos de varejo com requisitos de resposta automatizados e upgrades contínuos de firmware.
• Alocação de recursos: instituições complexas dependem da análise de rede para que os administradores possam estimar adequadamente a necessidade de switches, roteadores, hubs e largura de banda nas operações diárias ou nas instalações de fabricação.
• Análise de rede: usada para fornecer aos administradores uma visão geral da atividade em tempo real ou histórica na arquitetura de nuvem.

• Automação de processos de negócios: quando combinada com gerenciamento e compras corporativos, a análise de rede otimiza os processos de negócios com maior segurança e eficiência nas operações de TI.
• Maior precisão no monitoramento do desempenho: a análise de rede fornece ferramentas de monitoramento de desempenho para administradores, incluindo padrões históricos de uso, que permitem prever melhor as necessidades futuras de infraestrutura com base nos requisitos de data center.
• Segurança avançada: a análise de rede aprimora muito a segurança dos recursos de nuvem e dos dispositivos conectados, permitindo a verificação em tempo real das transmissões de pacotes de dados. O tamanho do consumo de recursos de pacotes de dados de E/S por endereço IP pode ser registrado para detectar automaticamente os picos de atividade e identificar mais rapidamente invasores, malwares e dispositivos infectados.
• Detecção rápida de ameaças à segurança: a análise de rede aumenta a velocidade de detecção de ameaças à segurança, que é um fator importante na prevenção da disseminação de ataques de hackers na infraestrutura corporativa. A capacidade de conhecer o status do dispositivo conectado por meio dos dados de filtragem SNMP e Instrumentação de Gerenciamento do Windows (WMI, pela sigla em inglês) pode fornecer aos administradores e sistemas de defesa de segurança meios mais abrangentes para diagnosticar problemas de rede, encurtando o tempo necessário para reparos.
• Rastreamento de KPI: o KPI Workflow Manager da VMware analisa os indicadores-chave de desempenho (KPIs, pela sigla em inglês) e os apresenta aos administradores em um painel de gerenciamento de rede unificado, a fim de simplificar o processo de geração de relatórios e alertas para redes de nuvem complexas baseadas em VMs. O rastreamento de KPI é uma ferramenta avançada para os setores, com aplicativos nas áreas de finanças, mídia em massa, fabricação, assistência médica e telecomunicações que podem ser personalizados para aumentar o nível de automação do data center de acordo com a necessidade.
• Capacidade de aplicar análises de transmissões em tempo real a requisitos de "Big Data": o VMware Smart Experience é uma ferramenta de análise de rede que inclui o KPI Workflow Designer e o Manager, juntamente com uma série de plug-ins específicos de telecomunicações, para fornecer informações históricas e em tempo real sobre dados de pacotes que operam em escala de operadora. As empresas podem aplicar análise de transmissões em tempo real aos requisitos de "Big Data" e usar o endereço IP para aprimorar o marketing baseado em localização internacionalmente ou a proteção contra fraudes nas transações financeiras. A integração com IA e aprendizado de máquina pode ser usada para gerar uma modelagem de conteúdo reativa com base em mecanismos de previsão, criando uma experiência única para o cliente nos aplicativos de comércio eletrônico, com suporte personalizado à marca e recomendações de produtos/mídia.