从传统环境到云环境，数据采集的难度大幅上升。过去，网络流量跑在物理网络、服务器等传统设备间，只需要通过TAP或者物理交换机镜像的方式就能进行流量采集；现在，流量开始跑向云端，拥抱虚拟化和容器环境，传统的采集方式统统失效。
由此，市场上出现了这样一种声音：“全流量的网络数据采集与网络关系梳理是进行云环境网络性能和应用性能监控的核心。”
全流量采集，是实现全业务路径性能监控的前提和基础，这是第一步。基于原始的数据流量，经过处理与应用，才能在性能分析、根因定位、故障排查等场景下释放数据价值。但前提是，我们需要保证数据源的全面、精准和可靠。
与传统物理环境不同，目前混合云环境的流量采集方式主要有三种：
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第一种，在业务内部署微探针采集业务流量。这是最直接的采集方式，多用于公有云的流量采集；
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第二种，通过虚拟交换机，经过OVS SDN引流的方式，将业务流量从SDN引出，主要应用于OpenStack环境的流量采集；
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第三种，在宿主机或容器节点中创建独立的虚拟机或容器部署旁路探针，减少对宿主机内部业务的影响，同时采集和转发宿主机或容器节点内的所有流量，多用于vmware和Kubernetes环境。
此外，当流量采集工具和流量分析工具，性能管理工具各自为阵时，企业往往难以梳理出完整的业务流量访问路径，实现端到端的性能可视化管理。
因此，在做流量采集规划时，更多地应当规好后续的存储和转发、解码分析、运维保障等完整性方案；在选择解决方案厂商时，应当评估其在业务运行监控、故障诊断、交易分析、业务价值输出等方面的技术能力和经验，这才是全流量采集的意义与价值所在。
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