Netzwerkanalysen werden in erster Linie bei Übertragungen von Datenpaketen eingesetzt, die von Layer-3-Geräten gesendet und empfangen werden. Diese Geräte werden gemäß dem von der International Organization for Standardization (ISO) festgelegten OSI-Modell (Open Systems Interconnection) betrieben. Layer-2-Geräte stellen die Sicherungsschicht (Data Link Layer) dar, die von Switches gesteuert wird, und Layer-4-Geräte beziehen sich auf TCP-Standards für Webserver. Layer-3-Geräte dienen jedoch speziell der Übertragung von E/A-Datenpaketen, die über Routing-Geräte gesendet und empfangen werden. Virtualisierung führt zu Standards für Software-defined Networking (SDN) und Software-defined Datacenter (SDDC), wobei Layer-3-Funktionen von Software anstatt von physischen Geräten eingerichtet werden. Dadurch entsteht ein größeres Potenzial hinsichtlich der Orchestrierung von Cloud-Rechenzentren für „Bare Metal“-Hardwareressourcen. Aufgrund der Ökosystemerweiterung und der Einführung neuer Technologiestandards für Switch-, Router- und Firewall-Appliances integriert Netzwerkanalyse-Software Informationen von Geräten der Layer 2 – 4 heutzutage simultan. Diese Detailgenauigkeit wird durch Virtualisierung weiter ausgebaut, was zu besseren Skripts und besserer Automatisierung für Rechenzentrumsprozesse führt – und das auf allen Ebenen des Service-Mesh auf der Grundlage von Echtzeit-Streaminganalysen von Datenpaketen.

Bei Netzwerkanalysen kann der Verlauf der Betriebsdaten historisch erfasst, d. h. aufgezeichnet und gelesen werden. Diese werden von Dienstprogrammsoftware in Form von Protokollen, Berichten oder Diagrammen bereitgestellt. Diese Berichte bieten Administratoren stündliche, tägliche, monatliche und jährliche Darstellungen von Ereignissen, die in einem bestimmten Netzwerk auftreten oder auf Aktivitäten von Anwendern und Endpunktgeräten beruhen. IP-Adressen sind die Schlüsselkomponenten von Layer-3-Netzwerkaktivitäten über Router, die Datenpaketübertragungen zwischen Endpunkten basierend auf Anwenderanforderungen steuern. Die meisten Netzwerkanalysen führen ein Refactoring von Daten durch, die aus der historischen Überwachung von Layer-3-Prozessen gewonnen werden. Dabei werden Informationen in Nutzungsmuster gefiltert oder Daten hervorgehoben, um ungewöhnliche Ereignisse aufzudecken. Aufgrund der höheren Leistungsfähigkeit aktueller Webserver-Hardware und der Erweiterung von Ökosystemsoftware im Bereich Rechenzentrumsmanagement können Mitarbeiter dank Netzwerkanalysen den Fluss von Paketdaten in der gesamten Cloud-Architektur in Echtzeit anzeigen. ML-Verfahren werden zunehmend als entscheidender Aspekt von Netzwerkanalysen eingeführt, um Prozesse in den Bereichen industrielle Produktion, Telekommunikation, E-Commerce und Multimedia-Publishing besser zu automatisieren.

• Prognose: Netzwerkadministratoren setzen prädiktive Analysefunktionen ein, um Nutzungsmuster im Zeitverlauf zu überwachen und so ihren Bedarf an Bandbreite, Hardware oder anderen Services einzuschätzen.
• Automatisierte Sicherheit: beinhaltet Echtzeitscans von E/A-Datenpaketübertragungen mit KI und ML, um eingehende Anforderungen mit bekannten Sicherheitslücken, Viren oder Malware abzugleichen. In einigen Ansätzen zum Schutz vor Hackern und Kennwortentschlüsselung führt automatisierte Sicherheit unter Umständen dazu, dass Anwender, die wiederholt ungültige Netzwerkanforderungen senden, basierend auf ihrer IP-Adresse automatisch blockiert werden. Bei automatisierten Virenscans werden Malware, Würmer, Viren und Ransomware ohne menschliches Eingreifen erkannt und unter Quarantäne gestellt. In Rechenzentren mit Millionen parallel ausgeführter VMs und Container sind automatisierte Viren- und Sicherheitsscans wichtige Anwendungsbereiche für Netzwerkanalysen.
• Diagnosen: Wenn in einem Netzwerk Probleme aufgrund von Überlastungen, böswilligen Anwenderaktivitäten, Sicherheitsbedrohungen oder Geräteausfällen auftreten, müssen Systemadministratoren die jeweilige Situation analysieren, um Probleme zu lokalisieren und zu beheben. Netzwerkanalysen umfassen Systemdiagnosen für Rechenzentrumsabläufe, die Administratoren Aufschluss über den Betriebsstatus verbundener Ressourcen geben. Mit anwendungsorientierten Infrastrukturen erweitern Administratoren Netzwerkdiagnosen und erzielen eine höhere Detailgenauigkeit beim Überwachen laufender Softwareprozesse. Administratoren nutzen Streaming-Telemetrie, um Datenpaketübertragungen für bestimmte Anwendungen, Geräte oder Anwender in einem Netzwerk gemäß IP-Adresse durch bevorzugtes Routing und Hub-Appliances zu optimieren. Außerdem wenden sie Netzwerkanalysen in großem Umfang über Edge-Server auf IoT-Geräte an, um handelsübliche Produkte mit automatisierten Reaktionsanforderungen und laufenden Firmwareupgrades zu unterstützen.
• Ressourcenzuweisung: Komplexe Einrichtungen sind auf Netzwerkanalysen angewiesen, damit Administratoren den Bedarf an Switches, Routern, Hubs und Bandbreite im täglichen Betrieb oder in Produktionsanlagen genau einschätzen können.
• Netzwerkanalysen: bieten Administratoren eine Übersicht über historische oder Echtzeitaktivitäten in Cloud-Architekturen.

• Optimierung von Business-Prozessen: Im Zusammenspiel mit Unternehmensführung, Einkauf und Beschaffung führen Netzwerkanalysen zu optimierten Business-Prozessen mit sichereren und effizienteren IT-Abläufen.
• Präzisere Performance-Überwachung: Durch Netzwerkanalysen verfügen Administratoren über Tools zur Performance-Überwachung, einschließlich historischer Nutzungsmuster, mit denen sie den künftigen Infrastrukturbedarf in Rechenzentren besser prognostizieren können.
• Mehr Sicherheit: Netzwerkanalysen verbessern die Sicherheit von Cloud-Ressourcen und vernetzten Geräten erheblich, da sie Echtzeitscans von Datenpaketübertragungen unterstützen. Der Ressourcenverbrauch von E/A-Datenpaketen nach IP-Adresse kann protokolliert werden, um automatisch Aktivitätsspitzen zu erkennen und so Eindringlinge, Malware und infizierte Geräte schneller zu identifizieren.
• Schnelle Erkennung von Sicherheitsbedrohungen: Netzwerkanalysen tragen zu einer schnelleren Erkennung von Sicherheitsbedrohungen bei. Dies ist ein wichtiger Faktor, um die Ausbreitung von Hackerangriffen bis tief in die Unternehmensinfrastruktur hinein zu verhindern. Durch die Statusanzeige vernetzter Geräte basierend auf SNMP- und Windows Management Instrumentation(WMI)-Filterdaten verfügen Administratoren und Sicherheitssysteme über umfassendere Möglichkeiten bei der Diagnose von Netzwerkproblemen, was die Fehlerbehebung beschleunigt.
• KPI-Tracking: Der KPI Workflow Manager von VMware analysiert Leistungskennzahlen (Key Performance Indicators, KPIs) und stellt sie Administratoren in einem einheitlichen Netzwerkmanagementbereich bereit, um sowohl Berichterstellungs- als auch Benachrichtigungsprozesse für komplexe, VM-basierte Cloud-Netzwerke zu vereinfachen. KPI-Tracking ist ein leistungsstarkes Tool für Branchen mit den Anwendungsbereichen Hochfinanz, Massenmedien, Fertigung, Gesundheitswesen und Telekommunikation. Es kann angepasst werden, um einen höheren, umfassenden Automatisierungsgrad in Rechenzentren zu erreichen.
• Anwenden von Echtzeit-Streaminganalysen auf „Big Data“-Anforderungen: VMware Smart Experience ist ein Netzwerkanalysetool, das KPI Workflow Designer und Manager sowie eine Reihe telekommunikationsspezifischer Plug-ins enthält, die sowohl Echtzeit- als auch historische Informationen zu Paketdaten bereitstellen und auf Kommunikationsanbieter ausgelegt sind. Unternehmen wenden Echtzeit-Streaming-Analysen auf „Big Data“-Anforderungen an, um IP-Adressen für besseres standortbezogenes Marketing weltweit oder höheren Schutz vor Betrug bei Finanztransaktionen zu nutzen. Dank KI- und ML-Integration können reaktive Inhaltsmodelle basierend auf Prognose-Engines erstellt werden. Dadurch entstehen einzigartige Kundenerfahrungen in E-Commerce-Anwendungen mit maßgeschneiderter Markenunterstützung und Produkt-/Medienempfehlungen.