前言

我们曾介绍过观测云提供全面的基础设施监测方案（参见《全方位监控基础设施，坚实守护您的业务稳定！》），能够高效全面地帮助您实时观测所有的基础设施对象及云产品等，赋能您的业务稳定发展。今天我们将为您详细介绍基础设施观测中的重要一环：网络数据观测。并从实际场景出发，描述如何在海量网络数据中分析出流量瓶颈。

观测云网络支持查看主机、Pod、Deployment 和 Service 之间的网络流量。基于服务端、客户端查看源 IP 到目标 IP 之间的网络流量和数据连接情况。通过可视化的方式进行实时展示，帮助企业实时了解业务系统的网络运行状态，快速分析、发现流量瓶颈并及时解决，保障系统稳定运行。

开始网络数据观测之旅

观测云提供三大模块：总览、拓扑和网络流，多形式多维度为用户分析实时网络数据，快速追踪和定位问题故障，预防或避免因网络性能下降或中断而导致的业务问题。

数据采集前提：安装 DataKit，开启 eBPF 采集器。

总览

在总览中，支持通过列表和图表形式来查看分析网络运行情况。同时，您还可以利用时间控件和快速筛选功能，轻松按需查询网络数据。

以下图中主机网络情况为例，可以在列表中查看服务端、客户端之间的网络流量和数据连接情况，包括其TCP 重传次数、TCP 连接数、TCP 关闭次数、TCP 延时、发送字节数、接收字节数等。

当然，选择您所需的网络路径可点击进入其详情页。您可以查看该条网络信息的详细内容，具体的客户端和服务端、流量传输方向、直观的分析图表和网络连接分析。您也可以看到，在网络详情页中，支持绑定相关内置视图。您可以按照需求，绑定日志、进程、事件、指标等内置视图，帮助您快速联动相关数据，实现全面系统观测。（详情参见《内置视图联动查看器，实现数据关联分析》）值得一提的是，在网络连接分析中，您可以通过「查看网络流数据」进一步查看并分析网络流量情况，帮助您预测潜在流量问题，从而做出准备应对突发状况。

此外，您还可以通过图表将相关网络数据进行直观的呈现，帮助您快速抓住特殊或异常时刻的数据，从而进行进一步追踪和分析。

拓扑

观测云提供的拓扑图以发散式排列分布的形式，结合颜色、线的粗细、流向等可视化显示节点到节点之间的网络流量和数据连接情况，帮助您找出多域问题的根本原因。

以主机为例，您可以查询当前工作空间主机与其他 ip 之间的网络流量，快速分析不同主机的 TCP 延迟、TCP 波动、TCP 重传次数、TCP 建连次数以及 TCP 关闭次数。您不仅可以基于标签和关键词来进行搜索和筛选，展示主机节点及其关联关系。此外，如下图所示，该节点的TCP 关闭次数为 3.44k ，根据右下角区间配色，显示为绿色。节点的大小，线条的粗细和流向都能够为您精准地提供其流量情况，及时判断流量瓶颈。

以 Pod 为例，您还可以填充发送/接受字节数、每秒请求率、错误率、平均响应时间等数据。

值得关注的是，点击拓扑图中的主机/Pod/Deployment/Services 节点不仅支持查看当前节点的上下游节点关联，还可查看其详情、关联日志、关联链路以及关联事件，点击即可进行相应跳转。轻松联动多方数据，实现网络流量情况的追踪和深入分析，尽快发现并解决故障。

网络流

上文提到的在列表详情页查看网络流数据。除此之外，在总览或拓扑页面，点击右上角查看网络流数据，即可跳转至对应页面。您可以查看时间线上的 L4（netflow）、L7（httpflow）网络流数据，详细了解流量情况，快速抓住流量瓶颈并轻松突破。

观测云提供的网络数据观测还可以配置监控器，智能巡检等功能，及时报告网络流量情况或异常情况，实现预测问题，发现问题，分析问题，解决问题的完美闭环。

结论

通过网络数据分析来解决流量瓶颈问题是一项复杂而关键的任务。通过收集和分析与网络流量相关的数据，我们可以识别瓶颈点并采取相应的措施来优化网络性能。此外，网络环境是动态变化的，因此需要定期监测和评估网络性能，以及根据需要进行调整和优化。观测云提供网络数据观测方案不仅可以提高用户体验，还可以支持企业的数字化转型和业务增长。