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广域网优化优在哪

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市场潜力巨大、厂商趋之若鹜、应用似近实远,这是对广域网优化的形象描述。广域网优化技术的最新演变、市场格局、应用状况都是什么情况呢?

作者:计世网 来源:计世网 2008年8月25日

关键字: ftp http Infonetics 广域网优化

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  市场前景

  根据Infonetics的研究结果,2005年全球广域网优化设备市场总量激增了49%,达到 2.36亿美元,出货量增加了39%。2006年第四季度广域网优化设备销售比第三季度增长了23%,2006年全年的销售比2005年增长了37%。Infonetics预测,广域网优化市场每年两位数的增长率将至少持续到2009年,同时每年出货量也会增长近两倍。市场目前主要集中在北美地区,2005年销售额的46%来自这一地区。剩余部分主要来自欧洲、中东、非洲地区和亚太地区。

  目前,制造业是广域网优化厂商在中国的最大目标客户,金融、气象、民航等行业也将是该技术的潜在客户群。

  发展趋势

  随着时代的发展,用户需求的提高,广域网在带宽、可靠性及延迟这三个问题上无法满足有多个分支机构的企业完成基本数据传输和节约带宽资源。早期的广域网加速主要从数据压缩、动态缓存、IP流量管理、TCP优化以及QoS等方面着手进行优化,可以一定程度上解决广域网传输加速的问题。尽管这能够加快文件传输和其他流量的速度,但是同时也加速了无效流量的传输,比如间谍软件、病毒、弹出式广告、音乐下载等。如何简化网络,适应不同网络结构和应用相关设备;如何区分关键和无意义的视频流、文件传输;如何在加密传输时提高速度;如何适应各种C/S应用软件及特殊文件格式传输;如何方便部署到移动办公设备,都是传统的广域网加速所面临的新问题。

  由于广域网优化设备目前没有统一的标准,遵循的技术指标和标准没有一定之规。对于简单的优化处理可以和网络设备、安全设备进行集成;对于复杂的处理,由于对CPU、内存、硬盘有极大的要求,因此还是作为独立设备采用透明模式或者旁路模式接入网络。也有像Cisco、Juniper等企业凭借自身优势,探索将广域网优化技术与路由器结合的发展方向。

  市场格局

  2006年底,Gartner在其著名的神奇象限报告中,Riverbed处于领导位置,Juniper、Expand Networks分列第二、第三位,Packeteer和思科处于挑战者的位置。此外,F5、Blue Coat、Citrix紧随其后。广域网加速市场的快速发展,令Cisco、Juniper、Radware、Riverbed等厂家先后投入庞大的研发力量竞争广域网加速这一网络化时代的新兴市场。广域网加速是一个高速增长的市场,收购也一直没有中断,如思科收购了Actona、Juniper,抢到了Peribit、Swan Labs并入F5。紧接着,Blue Coat并购了NetApps的NetCache产品线,Citrix吃掉了Orbital data。

  选型方法

  用户应如何选择最适合自己的广域网优化方案来满足自身需求呢?我们认为,应考虑以下几点:

  确定你的首要目标 大部分广域网优化产品都会采用压缩数据和简化协议的方式来减少数据流量,而各产品间的特色和功能不尽相同,各有侧重。因此,用户在选购产品之前必须确定自己的目标和优先考虑因素,是要满足大量数据传输,还是提高ERP等服务效果呢。

  根据需求选型 需要简化安装维护,还是侧重管理和监控功能。一些产品提供了强大的分析和管理功能,能够实时分析数据流量特征和应用类型,适合区分不同应用及有效控制员工行为等需求,但对管理者操作要求较高。

  注意区分适用软件 一些产品对通用的FTP/HTTP协议,以及微软等常用数据有明显效果,但对专有C/S及一些数据库文件传输没有明显优化效果。

  技术变革

  传统优化方案已经过时,早期WAN优化解决方案侧重在为WAN 流量提供加速。尽管这能够加快文件传输和其他流量的速度,但同时也加速了“坏”流量的传输。早期的广域网加速往往通过Web Cache和WAFS 设备,实现对流量的降低和文件传输提速。但是目前众多网站已经成为动态站点,WAFS 解决方案支持文件类型少,带宽优化局限于文件传输,对TCP协议优化受限。一些厂商研发的技术逐渐成为了热点,有效解决了诸多问题。

  分子序列压缩(MSR):MSR使用基于内存的高效模式字典来检测并消除广泛应用上的重复数据。

  网络序列缓存技术:网络序列缓存技术能够识别大型数据模式,依赖嵌入式硬盘来长时间保存大规模的数据,以此减少数据在WAN上的传输,从而更有效地增加WAN带宽容量。

  逆向缓存:思科WAFS采用了逆向缓存技术,即在缓存中存储关于缺失文件的信息,以避免在已知某个所请求的文件并不存在的情况下,在WAN上进行不必要的往返查询。

  智能学习机制:Riverbed的智能学习机制可发现并追踪在Web页面中所有对象,如图像、脚本及层叠样式表。一旦服务端获悉了一个页面中的对象,智能获悉机制就会通过并行传输页面中所有对象来精简页面请求,在客户端重建页面。即便面对持续动态的Web变化,也能够及时地获悉和存储所有对象。

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