联想是世界500强的公司，公司业务遍布全球，涵盖160多个国家和地区，截至去年年底，拥有员工5.2万人。联想有四块主要业务：个人电脑业务、全球移动业务、数据中心业务以及联想创投集团，目前公司发展势头强劲。

联想IT监控中心隶属于IT系统中的管控中心，主要负责IT系统端到端自动化方案设计、部署、实施、应用和优化。监控范围包括应用性能监控、业务流程监控、应用监控、数据库、中间件、服务器、网络、数据中心。监控中心面向整个联想IT系统提供7×24小时监控服务，如何在大量的报警中找出有用信息，并快速地定位网络问题是联想监控中心所面临的重要挑战。

借助Riverbed NPM解决方案，联想IT监控中心成功实现网络性能管理。作为联想IT监控中心经理，胡永全程参与监控中心完成NPM项目的全过程。

业务挑战：网络故障难以定位，网络团队成“背锅侠”

作为一家全球化公司，联想全球办公室有200多个，其网络规模异常复杂，每个地区的公网、网络环境都不同。当通过网络交付应用的体验良莠不齐，且网络中如果出现的问题，非常难以定位，特别是当员工访问某些网络应用时出现了性能问题，无法判别究竟是应用问题还是网络问题； 更进一步，如果是网络问题，究竟是当地网络情况出现故障还是Internet应用出现故障，于是网络团队往往成了“背锅侠”。

在部署NPM项目之前，联想IT监控中心针对网络层的监控只是针对网络设备的监控，比如网络设备的性能及其本身的可用性，主要监控一些指标，如CPU、端口是否可用，吞吐量等。但缺少对网络的整体监控，虽然能够发现网络设备出现的问题，但网络线路上出现的问题则很难发现，更遑论解决问题，很多时候只能被动等待用户提交工单或者向IT团队报告问题。

此外，监控中心缺少一个统一的针对网络信息的定制化展示和智能分析平台（主要用于监控部分），在2016年以前监控中心使用了APM、DEM，但唯独还缺少较为重要的NPMD。基于此，联想IT监控中心于2015年开始做调研分析，2016年开始实施Riverbed NPM方案。项目目标是建立一个完整的，能够把网络流量搜集起来进行统一分析、关联，并将整体状态完全可视化展示的平台，以降低运维成本，提高运维质量。

借助Riverbed NPM解决方案：解决故障定位问题，提升运维效率

联想在全球有多个数据中心，其中实施范围有四个：包括北京数据中心、美国数据中心、香港数据中心以及德国伊森数据中心。其中每个数据中心的职责和承载应用并不一样，在这些核心数据中心中采用了Riverbed SteelCentral AppResponse设备，将数据流量进行统一收集、分析和展示。鉴于联想使用微软Lync的规模和频率非常大，使用Lync时会出现一些问题。在实施NPM方案后，也在此基础上进行一些优化，同时加入Riverbed SteelCentral UCExpert组件，对Lync UC进行统一监控。

联想监控中心对所有网络原始数据进行收集，收集后将这些数据转给SteelCentral AppResponse设备（网络性能收集器，联想称之为网络性能分析器）；分析之后再上传进行统一展示和分析（包括整个一个链路）。从效果图中，可以看到核心地点网络性能可视化情况，比如中国的情况，绿色代表好，黄色代表有一些问题，红色代表严重问题。继续下钻还可以看到详细的历史数据，以便监控团队定位问题的根源。

部署方案前联想监控中心曾对业界同类产品/方案进行比对，最终选择Riverbed NPM解决方案。据胡永介绍，其考量主要有四：首先，Riverbed NPM方案在Gartner魔力象限中连续四年位列领导者象限；其次，因为联想环境复杂，拥有不同类型应用，Riverbed能够支持多种应用类型的监控，可以满足联想对多个应用监控的需求； 第三，Riverbed NPM方案可以支持上百个各类网络性能指标的监控，而非单独监测网络设备的情况； 最后，Riverbed能够提供一个统一的展示平台，将监控收集到的信息进行统一展示，方便联想其他团队查看当前网络状态，包括利用我们提供的信息做一些优化或者诊断。

使用Riverbed NPM解决方案，联想监控中心能够看到整个路线的性能状态，包括每一跳之间的性能情况，有效解决网络故障定位问题。鉴于联想网络环境非常复杂，使用设备繁多，后续还将持续进行优化，以尽快实现对所有设备路线进行整体的诊断和排查。