Accedian fait maintenant partie de Cisco |

Couverture universelle des centres de données

L’architecture de Skylight™ offre une telle flexibilité qu’elle vous permet de capturer le trafic dans n’importe quel type de datacenter : réseaux matériels, virtuels, cloud privé, ou SDN.

Accedian a été consacré pour la première fois dans le rapport Magic Quadrant 2019 de Gartner dans la catégorie de « Network Performance Monitoring and Diagnostics » (NPMD).

Dans son rapport, Gartner indique qu’en général, « le support pour le monitoring des environnements IT clouds et hybrides reste limité. »

Prouvant bien que chaque règle à son exception, Skylight relève le défi de gérer la performance des environnements IT cloud et hybrides, offrant le support pour les clouds public, privé et hybride; les applications SaaS publique et privée; et les software-defined networks (SDN). Le tout est disponible à partir d’une même interface utilisateur intégrée.

Vous pouvez tirer parti des spécificités de notre gamme de produits pour surveiller les performances là où elles doivent être capturées grâce à :

  • Des appliances de capture physiques capables de capturer des liens de 1Gbps à 40Gbps et offrant une grande flexibilité en termes de ports de capture;
  • Des appliances de capture virtuels capables de sniffer le trafic « est-ouest » au sein des datacenters virtuels, SDN ou cloud, tout en étant à la fois économes en ressources et abordables;
  • Une architecture distribuée capable de gérer et de centraliser la gestion de dizaines de dispositifs de capture et de s’adapter aux besoins des plus grandes entreprises.

Ces spécificités ouvrent de nouvelles possibilités pour couvrir chaque partie de vos systèmes informatiques :

  • Trafic des utilisateurs vers plusieurs datacenters;
  • Trafic dans les datacenters (trafic est-ouest), y compris pour les environnements virtuels et cloud;
  • Trafic sur vos sites distants grâce à nos micro-sondes et l’analyse des données xFlow.

[1] Gartner, Magic Quadrant for Network Performance Monitoring and Diagnostics, (ID: G00326772), Authors: Sanjit Ganguli, Pankaj Prasad, Vivek Bhalla, 21 February 2019

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