砖员几天前在头条发了第一篇文章，心心念念想可能会有人在下面评论，但到现在为止只有自己给自己点了个赞，评论为零。
激动的心被现实狠狠的上了一课，不过砖员倒是觉得万事开头难，这点问题对砖员来说，不存在的。
前段时间参加了一场展会，参展途中去上了个厕所，在厕所门口一个电子屏上看到了有意思的一幕，屏幕上显示了当前可以用的坑位数，坑位里面有没有手纸，厕所的空气质量等等。砖员不得不把佩服，现在社会生活中数据可视扮演的角色越来越重要了。
现在的生产经营离不开数据，
1、数据可视化助力企业经营决策
数字化转变进程加快，企业生产业务系统增多、各系统数据相互关联增多、产生的数据呈爆炸性增长。
要掌握企业生产经营情况，需要对数据进行可视化分析、全方位呈现业务运行状况、网络运维状况，助力业务运行健康度判断，助力生产经营决策。
2、网络高级威胁问题日益突出
以前的网络攻击会攻击个人计算机用户，现在的网络攻击很少针对某个人了，转为攻击一个企业或组织。所以传统网络攻击逐渐转变为高级可持续性攻击(APT)，传统的安全防护方式已经失效，需要新的威胁流量分析手段。
还有一点，随着《网络安全等级保护基本要求2.0》发布和实施，对网络中的高级威胁识别和流量回溯提出了明确要求，高级威胁检测和防护，已经成为信息化建设的刚需。
我们也要面临的问题
要实现数据可视化，降低日益增加的安全风险，需要部署更多主动安全分析系统、业务分析系统、运维分析系统，各系统都需要获取原始数据进行分析。但是，在数据采集和分析的过程中面临诸多问题：
镜像端口不足
多个后端分析系统，都需要采集原始数据，传统交换机由于芯片所限，通常只能提供1：4的流量分发能力，将出现交换机分发镜像端口不够的情况。
客户投资浪费
交换机镜像端口采用MAC/ARP/路由表进行转发，无法对镜像的流量进行精细化的过滤、筛选，只能将全量数据发送到后端分析系统，其中包含大量无效数据，极大消耗传输带宽和分析系统处理能力，造成客户投资浪费。
分析结果出错
多区域，多点进行数据采集，造成数据包重复，分析系统多次统计，导致分析结果出错。
敏感信息泄露
传统交换机镜像方式，采集的数据可能包含登录密码、财务数据、机要数据等敏感信息，容易造成敏感信息泄漏。
在当前的形势下，我倒是看到一家提供解决方案的公司，具体哪家公司，砖员就不说了，以免有广告之嫌。
这家公司的网络分流器是数据采集、分流和预处理的专业设备，对网络中的业务数据进行采集、聚合、分流同时，可对数据进行过滤、去重、脱敏等预处理操作。有这么几个好处：
无惧端口不足
解决网络中镜像端口不够问题，将数据一次采集、聚合后，分流到50套+不同后端分析系统，是传统交换机镜像能力的12倍以上；
保护客户投资
解决分析系统处理能力浪费，投资浪费的问题，通过精细化流量过滤、筛选、数据截断、SSL卸载等预处理动作，避免后端分析系统重复进行无效数据预处理工作，节约各个分析系统计算能力，降低总体投资成本60%以上；
确保统计结果正确
解决分析系统统计结果错误问题，通过数据去重处理，丢弃多点采集的重复数据包，保证业务数据正确性，为企业决策提供有价值的数据支撑；
保护敏感数据
解决敏感数据泄露问题，通过分流器的数据脱敏预处理功能，对敏感数据行模糊化处理，去掉数据中的登录密码、财务数据、账号等敏感信息，杜绝敏感数据泄漏。
应用场景非常的多，总的来说有以下几个方面：
安全分析场景
安全态势感知、威胁流量识别、流量回溯等安全分析业务，需要从不同业务区域获取数据。通过分流器实现全网数据的采集、汇聚、去重和脱敏，并单向导流给多套后端安全分析系统，既可支撑企业安全分析业务开展，也可以满足等保测评的相关要求。
业务运营分析场景
业务运行情况和运营数据统计，都离不开对指定业务流量的深度分析。通过分流器实现业务数据的采集、过滤和去重，并和相关业务分析系统对接，帮助企业实现业务可视化，为业务决策提供数据支撑。
网络运维分析场景
网络运维分析系统通常只需对网络元数据(网络L4层头部的数据)进行分析，通过分流器的预处理能力(数据去重、截断等功能)，可以减少重复报文数、缩短数据的包长度，从而降低运维分析系统的计算压力，提升故障分析定位的效率，实现运维可视化。
今天就先说到这里，后面还会继续说分流器的第二部分的内容哦。
