Gartner预测，到2022年，将有超过75%的全球组织将在生产环境中运行容器化应用。传统软件服务商加速转型，云原生应用将成为新常态，容器技术以及云原生架构将在企业落地，但云杉网络注意到，随着容器架构的引入和容器技术的广泛使用，网络将变得异常复杂。
云杉网络作为国内最知名的独立SDN创新技术企业，拿出了应对云原生网络挑战的方案，用DeepFlow提供对于网络状况的透视能力，用NSP对网络进行调整和优化，为云原生在企业的落地做好了网络方面的准备，它是云原生时代的网络监控。
容器出现后带来的三大新挑战
现在看来，虚拟化技术以前的物理网络技术是非常单纯又美好的时代，虚拟化技术的出现，让网络的复杂度陡然提升，而容器技术的出现又让网络的复杂度呈几何速率提升，在新的技术架构下，用户会做应用的拆分，做微服务改造，传统的网络监控手段对于这类场景无能为力。
云杉网络网络研发总监向阳总结了有了容器之后，数据中心网络监控管理面临的问题：
首先，由于虚拟化和容器技术的采用，导致网络规模有100倍的增加，从物理机到虚拟机有大约10倍的增加，从虚拟机进化到容器技术，又是10倍的增加。
另外一方面的挑战在于资源的动态性，容器和虚拟机提供的是灵活性，也就意味着他们随时可以被创建，随时可能消失，随时可能会迁移，那么资源所对应的IP地址也会频繁发生变化。
再一方面，是虚拟和物理边界的问题，在没有虚拟化技术以前，看到设备就能看到业务边界，而现在，虚拟化和容器化的出现，业务网络可以做许多逻辑切分，使得业务边界变的非常模糊。
从这些变化能感受到网络复杂度提升带来的问题，但具体有多复杂，怎么才能看清楚呢？这就是云杉网络DeepFlow混合云网络监控诊断方案所要解决的问题，只有先看清楚网络才有可能解决网络的问题。
云杉网络的三方面的核心能力
首先，DeepFlow的架构非常的现代化。DeepFlow的架构是面向企业混合云环境而设计的，本身是分布式的架构设计，所有组件都支持水平扩展，采集器支持包括容器化在内的多种部署方式，对于运行环境没有依赖性，易于部署。更重要的是，监控能力能随业务规模扩展而扩展。
其次，采集能力很强，它不仅能采集各种资源里（包括物理的、虚拟化的以及容器）的网络数据，而且，数据采集的非常全。同时，采集器的采集效率也非常高，过程的资源消耗特别小，对网络运行环境的影响微乎其微，此外，值得一提的是，DeepFlow的采集器是无侵入式的，与常见的APM有本质上的区别。
第三，数据分析和数据开放能力强。对采集来的数据进行预处理后，一部分数据与DeepFlow的网络知识图谱对应上，发送给DeepFlow的业务监控和分析诊断平台。另外一部分数据，可以交给第三方的网络分析工具，将采集来的数据开放出去，一次采集后，可以供多个分析工具多次使用。让抓不到容器网络环境的网络分析工具也能使用这些监控数据。
第四点是对云原生、分布式系统可观测能力强。为了让用户把网络看的更清楚，DeepFlow围绕Metrics、Tracing、Logging数据构建网络知识图谱体系。
以前的网络问题定位基本是靠IP，但由于在云化环境和容器环境中的资源动态性太强，只靠IP是不行的，还得从容器、虚拟化、网络、应用、资源池等视角展示资源与资源之间，业务和业务之间的访问关系来判断，知识图谱则呈现了资源之间的关联关系和指标数据的可观测性。
有了DeepFlow的知识图谱之后，当网络出现问题后，运维人员可以定位到是哪个容器pod、哪个微服务或哪个VPC有问题，而不再是哪个IP出了问题。有了DeepFlow之后，结合网络监控全景图，无论业务资源在哪个位置，都能提供恒定的监控能力。
向阳表示，DeepFlow的产品成熟度已经很高了，在DeepFlow未来的产品规划中，首先要强化面向业务的监控能力，强化多租户的能力，从而让用户实现自服务。长远来看，DeepFlow是要实现SaaS化，以更便捷的方式来交付，目前仍是以本地私有化部署形式为主。
据介绍，云杉网络DeepFlow是国内首个真正在客户混合云环境中落地的容器网络监控诊断方案，我们看到，DeepFlow在许多运营商、银行、证券、保险等行业客户中得到了商用。
某集团的IT基础设施分布在全国各地，它既有私有云资源，也有多个公有云资源池，DeepFlow为其提供了全网的采集分析监控解决方案，所有的控制器、采集器和数据节点都是分布式的部署在企业IT环境中，具有很强的扩展性，用户的资源规模越大，DeepFlow的监控能力就有多大。
某股份制银行在分期建设云资源池，一期建设中创建了KVM资源池，这一阶段，DeepFlow开始提供了网络监控能力，在随后的扩展的多个KVM资源池中，在新构建的容器化的资源池中，DeepFlow也提供了监控能力，用户的资源在哪儿，DeepFlow的监控就走到哪儿。
DeepFlow：可持续演进的平台级网络监控
云杉网络是国内为数不多的SDN创新企业，众所周知，网络本身非常复杂，云杉网络做的事情也很复杂，DeepFlow的直接用户以运维人员为主，帮助运维人员快速发现网络中的问题，本身是非常有价值的。
为了提升DeepFlow的适用性，云杉网络利用SDN技术积累做了大量的工作适配主流的资源平台和云平台，并不是简单调用API，而是要与知识图谱等对接和关联起来的。目前，DeepFlow支持与20多个主流平台做资源信息的同步，构建了较为完备的网络知识图谱的体系。
不久前，云杉网络宣布与阿里云完成产品兼容性测试互认证，云杉网络成为阿里云首个混合云网络流量分析合作伙伴，目前在双方合作中，混合云网络流量分析解决方案已在国家电网落地实施，为国网云运维保障提供了创新技术支撑能力。
在向阳看来，云原生时代的网络监控有了新变化，以往的网络监控都是伴随一个个业务而部署的，而云原生架构下，网络监控应该是整个基础架构平台的能力，它能随云扩展，随业务扩展。
换言之，云原生时代的网络监控不局限于某个应用，不局限于某个物理设备，而是整个平台的网络监控，这一说法无疑是非常具有先进性的。