思贤 发表于 2025-5-9 10:30
  
道路千万条,学习第一条!为让大家迅速GET新知识
不离不弃 发表于 2025-5-9 10:32
  
好好学习,天天向上。
韩立春 发表于 2025-5-9 10:53
  
1.内核修改和传统监测在安全性、兼容性、维护成本上各有优势,也都存在一定的潜在风险。
   在安全性方面,内核修改能从底层实现深度防护,可定制化抵御特定威胁,但修改稍有不慎就会引入严重漏洞;传统监测依赖防火墙、IDS 等外部工具,能实时监测异常,却难以防范新型复杂攻击。兼容性上,内核修改会改变系统核心架构,极易与软硬件产生冲突;传统监测独立于内核运行,对不同系统、设备的适配性更好。维护成本上,内核修改需要专业内核工程师参与,测试验证繁琐,系统升级时需重新适配,成本高昂;传统监测仅需定期更新规则库,成本较低。
内核修改可能导致系统崩溃、失去厂商支持;传统监测存在误报漏报风险,且面对针对性攻击时容易失效。
2.  智能算法可从三方面权衡:首先,结合实时流量数据与历史负载曲线,计算剩余路径承载能力及过载概率;其次,根据业务时延容忍度划分优先级,对实时性要求高的业务优先切换路径,普通业务保持当前路径;再者,设置动态阈值,当某路径时延超过阈值且持续时间达到一定时长,再启动隔离。
渐进式降级方案更优。先对该路径上业务进行流量整形,限制非关键业务带宽;随后,将部分低优先级业务逐步迁移至其他路径,迁移过程中实时监测剩余路径负载,一旦接近饱和则暂停迁移;同时,利用缓存技术缓解时延对业务体验的影响,在保障核心业务的前提下,维持网络整体稳定运行。
3.引入机器学习预测链路劣化趋势,有潜力实现 “未病先治”。机器学习模型可基于链路历史流量、带宽利用率、丢包率等多维度数据,结合时序特征,挖掘链路状态变化规律,提前预测链路可能出现的劣化趋势,从而在问题实际发生前采取优化措施,如提前分流、增加资源调度等。
   然而,这一技术路径面临诸多挑战。技术上,网络数据具有高动态性、海量性和异构性特点,模型需实时处理大量数据,对计算资源要求极高;模型训练还需应对数据不平衡、特征提取难等问题。伦理层面,误判可能引发正常链路的误操作,影响业务稳定性;此外,链路数据可能涉及用户隐私和商业机密,数据使用不当会引发隐私泄露风险
zhao_HN 发表于 2025-5-9 11:11
  
均衡多模式适配,支持分级策略应对复杂场景。
TCN 发表于 2025-5-9 11:11
  
均衡多模式适配,支持分级策略应对复杂场景。
新手842985 发表于 2025-5-9 14:47
  
问题1:内核修改 vs 传统监测
硬核优势:​
• ​安全性:直接抓底层硬件状态(IO卡顿、时延),不玩用户态-内核态切换的过家家,数据截取漏洞直接焊死。
• ​性能:传统eBPF/kprobe插桩?性能损耗直接砍半,内核级代码硬刚效率。
潜在坑点:​
• ​兼容性暴雷:适配不同内核版本?分分钟掉进厂商定制化内核的深坑(比如CentOS魔改版直接扑街)。
• ​维护成本:内核升级=代码重写?信创环境下内核补丁一更新,功能原地报废。
一句话真相:内核方案是性能怪兽,但维护成本高到能养一支内核团队。

​问题2:路径隔离的生死抉择
解法:​
1. ​动态负载踩油门:别死守50%路径保留,实时算剩余路径带宽(比如FC链路最大IOPS阈值),过载直接熔断。
2. ​玩分级策略:
• ​轻度卡顿:降权路径,负载均衡流量按比例切(比如时延超标就分10%流量,其他路径扛90%)。
• ​重度扑街:隔离前先甩个Ping+IO探针,确认是真死透再丢进“冷宫”。
保命底线:宁可让业务流量挤爆剩余路径(触发扩容告警),也别让亚健康路径毒害全局SLA。

​问题3:AI预测链路劣化?
能打的地方:​
• ​提前干架:LSTM模型预测时延暴增拐点(比如3天后链路必崩),先发制人切流量。
• ​动态阈值:告别512ms一刀切,AI按业务类型调敏感度(医疗影像?阈值压到200ms)。
翻车警告:​
• ​数据脏:存储链路日志里混着网络抖动、硬件误报,AI分分钟学歪。
• ​伦理锅:AI误判把金融交易链路掐了?责任算算法还是运维?
真相暴击:AI能锦上添花,但核心决策权必须捏在人类手里——算法背不起SLA的锅。

总结:深信服这波操作是快准狠,但内核方案是双刃剑。未来?AI+分级熔断才是王道,前提是别让数据和伦理掀了桌子。
火狐狸 发表于 2025-5-9 15:27
  
安全性
内核修改:直接对操作系统内核进行修改,能够提供更深层次的控制和优化,但风险也更高。任何错误都可能影响整个系统的稳定性,甚至导致系统崩溃或出现安全漏洞,需要极高的专业技能,并且必须经过严格的测试流程。
传统监测:通过用户空间的应用程序或服务来执行监控任务,通常被认为更加安全,因为它们不会直接影响核心系统功能,但可能无法达到像内核级那样深入的洞察力,从而可能错过一些潜在的安全隐患。
兼容性
内核修改:可能会导致与其他软件组件之间的兼容性问题,尤其是那些依赖于特定内核行为的组件。每次内核更新都需要重新评估和调整这些修改,增加了管理复杂度。
传统监测:由于不涉及底层架构的变化,传统监测方案往往具有更好的跨版本兼容性,能够更容易地适应不同的硬件配置和软件环境。
维护成本
内核修改:尽管提供了高度定制化的可能性,但通常伴随着较高的开发和维护成本。随着新版本操作系统的发布,保持这些自定义修改的兼容性和安全性是一项长期且耗费资源的任务。
传统监测:相对来说,部署和维护更为简单快捷,减少了对专业知识的需求以及长期支持的成本,但在某些情况下,可能需要额外的性能开销来实现类似的功能。
潜在风险
内核修改:最大的风险在于一旦出现问题,可能会波及整个系统,造成不可预见的影响。
传统监测:主要的风险在于其可能无法全面覆盖所有类型的故障情况,尤其是在面对复杂的存储链路问题时。
总结
内核修改适合对安全性要求极高且有能力进行深度定制的组织,特别是在需要实时响应和深度集成的场景下。
传统监测则更适合对兼容性和维护成本敏感的环境,能够快速实施且风险相对较低。
平凡的小网工 发表于 2025-5-9 23:47
  
1、内核修改 vs 传统监测,你认为哪种方式在安全性、兼容性、维护成本上更具优势?是否存在潜在风险?
内核很全面,但是考虑是否会有性能和安全性上的影响。
2、当某路径时延超标但尚未完全故障时:立即隔离可能导致剩余路径过载,不隔离则影响业务体验。你认为智能算法该如何权衡?是否有更优的渐进式降级方案?
智能算法应综合考虑实时监控、动态阈值、流量预测和优先级管理等因素,实施渐进式降级方案,以平衡网络性能与用户体验。通过灵活的流量管理策略,可以在不完全隔离的情况下,最大程度地减轻对业务体验的影响,同时避免剩余路径的过载。
3、当前技术依赖阈值规则,若引入机器学习预测链路劣化趋势,能否实现“未病先治”?这可能带来哪些技术挑战与伦理问题(如误判风险)?
目前来说,模型的准确性难以确定啊。误判率还是很高的。
一个无趣的人 发表于 2025-5-9 23:50
  
1、内核修改 vs 传统监测,你认为哪种方式在安全性、兼容性、维护成本上更具优势?是否存在潜在风险?
传统监控更安全一些,内核还是太核心的,增加监控,如果出现问题了。系统就崩了。
2、当某路径时延超标但尚未完全故障时:立即隔离可能导致剩余路径过载,不隔离则影响业务体验。你认为智能算法该如何权衡?是否有更优的渐进式降级方案?
算法应该根据实际的负载情况进行优化。
3、当前技术依赖阈值规则,若引入机器学习预测链路劣化趋势,能否实现“未病先治”?这可能带来哪些技术挑战与伦理问题(如误判风险)?
主要是机器学习的准确性是需要海量业务数据进行训练的。
不离不弃 发表于 2025-5-10 00:15
  
好好学习,天天向上。

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