参考中国报告网发布《2017-2022年中国宽带网络行业市场发展现状及十三五投资价值评估报告》
网络的发展一直伴随着网络管理的发展。各标准组织在定义网络通信设备，例如交换机、路由器等的标准时，也同时定义了用于网络管理的设备功能，例如流量统计、状态报告等。但随着网络的发展，网络通信设备自身带有的一些数据包统计功能，渐渐不能满足管理者对于网络管理维护的需求。在2000 年以后，一种叫做DPI 的技术开始发展并流行，即深度包检测技术（Deep Packet Inspection，其中Packet即网络数据包，是网络数据传送的基本单元）。基于这种技术，一些专门对网络流量进行检测分析、识别统计的设备或系统应运而生，使得网络对管理者变得可见、可评价，从而以此为基础进行管理和维护工作。
为了满足更深层次的流量分析需求，除了DPI 之外，在此领域进一步发展出了更多新技术，如DFI、DPM 等。并且在整个ICT 发展的大背景下，大数据、SDN 等技术也逐步应用到此领域中来。业界开始采用网络可视化（Network Visibility）来统称基于DPI 等技术所发展起来的应用、系统及相关产业。
① 行业和技术发展历程
网络可视化应用的发展，在多种技术和需求的推动下，经历了几个阶段。
第一阶段集中在网络使用分析。这一阶段主要还是出于网络管理和维护的目的，利用流量采集和DPI 技术，对于网络的使用情况，进行统计和分析，发现和定位网络故障点、性能瓶颈等。主要应用领域在企业市场和运营商市场。
第二阶段重点发展基于网络可视化技术的业务控制和管理。P2P 应用在互联网上的兴起，蠕虫、木马、DDOS 攻击等网络威胁的增加，以及DFI、协议还原、流控等网络可视化新技术的出现，使这一阶段发展出很多对网络业务进行控制和管理的应用场景。例如，当时的P2P 应用被称为“带宽杀手”，给全世界的运营商造成了网络压力，导致很多常用业务（email、web 浏览等）的用户体验变差。基于网络可视化的P2P 流量管理和优化系统应运而生，帮助运营商解决这一问题。在这一阶段发展起来的典型应用还有骨干网流量清洗（针对蠕虫、网络攻击等）、非法业务检测、网络审计、网络行为管理、政府信息安全、合法侦听（Lawful Interception）等。
第三阶段的重点则是向业务智能发展。在这一阶段，网络可视化系统开始利用整个ICT 领域内出现的新技术，例如大数据技术、SDN 等，智能地识别网络流量情况和信息内容，动态地对网络业务进行定制和调整，支持不同的计费模式和个性化的业务流程。并进一步对网络流量数据进行深度挖掘，提取有价值的商业信息，例如分析用户特征、用户行为及其背后的真实意图和需求、网络舆论热点和传播等，并与广告、电商、位置服务、内容服务等各种商业形态实现更为精准的对接，从而创造更高的商业价值。
总之，运营商、企业的网络管理者、以及政府监管部门如果无法了解网络，那么也无法管理和控制网络，而网络可视化的价值正是在于提供了这样的手段，可以分辨出经过网络的任何流量，能够检视和分析网络流量中包含的各种信息，例如网络用户的信息、具体应用的信息，以决定对这些流量的控制策略，例如部署服务品质保证（QoS）、安全及其它策略，或者基于这些信息开展各类应用。网络可视化可以帮助网络的拥有者或管理者实现对网络内部情况的透视性和对网络资源的控制。
网络的发展一直伴随着网络管理的发展。各标准组织在定义网络通信设备，例如交换机、路由器等的标准时，也同时定义了用于网络管理的设备功能，例如流量统计、状态报告等。但随着网络的发展，网络通信设备自身带有的一些数据包统计功能，渐渐不能满足管理者对于网络管理维护的需求。在2000 年以后，一种叫做DPI 的技术开始发展并流行，即深度包检测技术（Deep Packet Inspection，其中Packet即网络数据包，是网络数据传送的基本单元）。基于这种技术，一些专门对网络流量进行检测分析、识别统计的设备或系统应运而生，使得网络对管理者变得可见、可评价，从而以此为基础进行管理和维护工作。
为了满足更深层次的流量分析需求，除了DPI 之外，在此领域进一步发展出了更多新技术，如DFI、DPM 等。并且在整个ICT 发展的大背景下，大数据、SDN 等技术也逐步应用到此领域中来。业界开始采用网络可视化（Network Visibility）来统称基于DPI 等技术所发展起来的应用、系统及相关产业。
① 行业和技术发展历程
网络可视化应用的发展，在多种技术和需求的推动下，经历了几个阶段。
第一阶段集中在网络使用分析。这一阶段主要还是出于网络管理和维护的目的，利用流量采集和DPI 技术，对于网络的使用情况，进行统计和分析，发现和定位网络故障点、性能瓶颈等。主要应用领域在企业市场和运营商市场。
第二阶段重点发展基于网络可视化技术的业务控制和管理。P2P 应用在互联网上的兴起，蠕虫、木马、DDOS 攻击等网络威胁的增加，以及DFI、协议还原、流控等网络可视化新技术的出现，使这一阶段发展出很多对网络业务进行控制和管理的应用场景。例如，当时的P2P 应用被称为“带宽杀手”，给全世界的运营商造成了网络压力，导致很多常用业务（email、web 浏览等）的用户体验变差。基于网络可视化的P2P 流量管理和优化系统应运而生，帮助运营商解决这一问题。在这一阶段发展起来的典型应用还有骨干网流量清洗（针对蠕虫、网络攻击等）、非法业务检测、网络审计、网络行为管理、政府信息安全、合法侦听（Lawful Interception）等。
第三阶段的重点则是向业务智能发展。在这一阶段，网络可视化系统开始利用整个ICT 领域内出现的新技术，例如大数据技术、SDN 等，智能地识别网络流量情况和信息内容，动态地对网络业务进行定制和调整，支持不同的计费模式和个性化的业务流程。并进一步对网络流量数据进行深度挖掘，提取有价值的商业信息，例如分析用户特征、用户行为及其背后的真实意图和需求、网络舆论热点和传播等，并与广告、电商、位置服务、内容服务等各种商业形态实现更为精准的对接，从而创造更高的商业价值。
总之，运营商、企业的网络管理者、以及政府监管部门如果无法了解网络，那么也无法管理和控制网络，而网络可视化的价值正是在于提供了这样的手段，可以分辨出经过网络的任何流量，能够检视和分析网络流量中包含的各种信息，例如网络用户的信息、具体应用的信息，以决定对这些流量的控制策略，例如部署服务品质保证（QoS）、安全及其它策略，或者基于这些信息开展各类应用。网络可视化可以帮助网络的拥有者或管理者实现对网络内部情况的透视性和对网络资源的控制。
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