- 使用机器学习进行异常检测：
- Datadog 利用机器学习技术进行异常检测，帮助提前发现潜在的问题。
- 用于更快分类的协作工具：
- 提供协作工具，支持团队成员之间更快速地协同解决问题。
- 用于自定义集成的开放 API：
- Datadog 提供强大的开放 API，支持用户进行自定义集成和数据导出。
- 深入了解分布式应用程序。
- 关联基础设施和应用程序监控。
- 预测能力的异常检测。
- 减少云服务 MTTR 的工具。
- 易于部署基于代理的模型。
- 潜在的高数据摄取成本。
- 高级功能需要学习曲线。
- 没有网络流量分析。
NetCrunch 是一款基于 Windows 的网络监控平台，专注于提供性能监控、故障排除和流量分析等功能。这个平台旨在自动发现和监控网络中的各种设备，以确保网络的稳定性和性能。
- 官网地址：
https://www.adremsoft.com/
- 自动发现设备：
- NetCrunch 提供自动发现功能，可以自动检测网络中的设备，简化监控配置。
- 可定制的健康仪表板：
- 用户可以创建和定制仪表板，以便直观地查看网络健康状况和性能指标。
- 智能性能警报：
- 平台能够提供智能性能警报，及时通知管理员有关潜在问题的信息。
- 综合交通流分析：
- 提供综合的网络流量分析，帮助用户了解网络中的流量模式和瓶颈。
- 实时和预定报告：
- NetCrunch 支持实时报告和预定报告，为用户提供有关网络性能和趋势的详细信息。
- 设备的配置更改跟踪：
- 提供配置更改跟踪功能，记录网络设备配置的变化。
- 用于解决问题的任务自动化：
- 提供任务自动化功能，使管理员能够自动执行一些常见的故障排除任务。
- 基于角色的访问控制：
- 提供基于角色的访问控制，确保只有授权人员能够访问特定的监控功能。
- 对混合供应商网络的广泛监控。
- 直观的可视化提供可行的见解。
- 高级故障排除和容量规划。
- 可扩展到大型环境。
- 监控数据的所有权。
- 完整的管理功能需要 Windows 客户端。
- 复杂的本地基础设施。
- GUI 改进仍在进行中。
Observium 是一款开源的网络监控平台，专注于通过 SNMP 协议实现设备的发现和可视化。它提供了一个直观的仪表板，显示网络拓扑和性能指标，使管理员能够实时监控和分析网络设备的状态。
- 官网地址：
https://www.observium.org/
- 自动发现SNMP设备：
- Observium 使用 SNMP 协议进行设备的自动发现，支持广泛的设备类型。
- 网络拓扑可视化：
- 提供网络拓扑可视化功能，让用户清晰地了解设备之间的依赖关系和连接。
- 绩效仪表板定制：
- 用户可以定制性能仪表板，以便直观地监控网络设备的关键性能指标。
- 通过 SNMP/WMI 收集数据：
- 使用 SNMP 和 WMI 等协议收集性能数据，包括 CPU 使用率、内存利用率、带宽使用率等。
- 监控 400 多个平台：
- Observium 支持超过 400 种平台，适用于各种设备和厂商。
- REST API（付费版本）：
- 付费版本提供 REST API，允许用户进行自定义集成和数据访问。
- 基于角色的基本访问控制：
- 提供基于角色的访问控制，确保只有授权人员能够访问监控数据。
