关于全流量分析产品的重要性
流量分析
流量分析总结什么是网站流量分析网站流量分析，是指我们在获得网站访问量基本数据的情况下，对有效数据进行统计、分析，从分析结果中发现用户访问门户网站的规律，并将这些规律与门户的运营策略相结合，从而发现目前门户运营活动中可能存在的问题，并且为我们进一步修正或重新制定门户运营策略提供依据。
说得简单一些，就是通过网站的流量数据来分析我们前期门户运营的情况如何。
网站流量分析对网络营销有哪些作用？在网络营销评价方法中，网站访问统计分析是重要的方法之一。
分析的结果，是形成一份网站访问统计报告。
通过这份报告，我们不仅可以了解前期的网络运营所取得的效果，而且可以从统计数字中发现许多有说服力的问题。
归纳起来，网站访问统计分析的作用主要表现在下列几个方面：1) 及时掌握我们网站推广的效果，减少盲目性；2) 分析各种网络营销手段的效果，为我们制定和修正网络营销策略提供依据；3) 通过网站访问数据分析进行网络营销诊断，包括对各项网站推广活动的效果分析、网站优化状况诊断等；4) 了解用户访问网站的行为，为更好地满足用户需求提供支持；5) 作为网络营销效果评价的参考指标。
如何进行网站流量分析？我们可以使用各种网站流量统计分析系统或者网站流量分析软件来获得网站流量的基本数据，经常用的比如说 51la 统计、雅虎统计等，中搜行业门户也提供了较简单的网站流量分析功能，但是还远远不能满足通过流量分析数据对门户运营情况展开分析的需求。
我们可以看到，目前行业中国的许多户主也没有意识到网站流量分析的重要性。
可以这样讲，网站运营得好不好，不是户主自己说得算的，而是由浏览者和用户说得算的。
我们不可能天天去搞大规模的网络调研，那么就必须通过网站流量分析的方法，了解我们门户推广的整体情况，门户网站的来访者与我们认为的受众群体是否符合，以及门户是否满足了浏览者的需求等等。
由于目前我们提供的流量分析功能较为简单，因此建议户主在自己的门户上装置一个免费的流量统计工具，51la 统计、雅虎统计都可以。
学校校园网络安全管理的网络流量分析与监控
学校校园网络安全管理的网络流量分析与监控随着互联网的普及和应用的广泛，学校校园网络安全管理变得越来越重要。
为了确保学校网络的稳定和安全，校园网络的流量分析与监控成为了不可或缺的一环。
本文将从网络流量分析和网络监控两个方面探讨学校校园网络安全管理的重要性。
一、网络流量分析的意义网络流量分析是指对网络中数据的传输量、来源、目的地、协议等进行统计、分析和监控的过程。
通过对网络流量进行分析，可以获得大量有关学校网络使用情况的数据信息，进而进行合理调整和管理。
1. 检测异常网络行为通过对网络流量的分析，可以及时检测到异常网络行为，如大量数据传输、频繁的登录尝试等。
这些异常行为可能是由病毒、恶意软件或网络攻击引起的，及时发现并采取相应的措施可以避免网络安全事故的发生。
2. 优化网络资源分配网络流量分析可以提供关于网络资源使用情况的详细数据，帮助学校了解网络资源的利用率和瓶颈所在。
通过根据分析结果进行网络资源的合理分配，可以提高网络的效率和性能，避免资源浪费。
3. 提升网络服务质量通过对网络流量进行分析，可以了解学生和教职工在网络上的使用习惯和需求，并据此优化网络服务。
例如，如果发现某一应用程序或网站的访问量很大，学校可以增加带宽，以提供更好的访问体验。
二、网络监控的重要性网络监控是指对学校校园网络中的网络流量、设备和用户行为进行实时监控和记录的过程。
通过网络监控，学校可以及时发现和解决网络安全问题，保障网络的稳定和正常运行。
1. 预防网络攻击网络监控可以检测到未经授权的访问、非法入侵和网络攻击等安全威胁，并及时采取相应措施进行防范。
通过实时监控，学校可以防止恶意攻击者入侵网络，保护师生的个人隐私和学校机密信息的安全。
2. 解决网络故障网络监控可以帮助学校及时发现和解决网络故障，提高网络的可用性和稳定性。
通过监控网络设备的运行状态和网络流量的传输情况，学校可以快速定位故障原因，并采取措施进行修复。
3. 提供安全教育和培训通过网络监控，学校可以了解学生在网络上的行为和活动，及时发现并纠正不良行为。
电商平台的流量分析与管理
电商平台的流量分析与管理第一章：电商平台流量的定义和重要性电商平台的流量指的是访问电商平台的用户数量和活跃度。
对于电商平台来说，流量是至关重要的，因为它决定了平台的销售业绩和品牌知名度。
通过分析和管理电商平台的流量，可以帮助电商平台更好地了解消费者的需求和行为，提高用户购买率和忠诚度，增加平台的收入和利润。
第二章：电商平台流量分析方法2.1 访问量和页面浏览量访问量是指一定时间内访问电商平台的用户数量，页面浏览量是指用户浏览电商平台的网页数量。
通过监测访问量和页面浏览量，可以了解平台的访问热度和用户关注点，并根据数据进行网站设计和页面优化。
2.2 跳出率和平均停留时间跳出率是指用户在浏览一次页面后直接离开网站的百分比，平均停留时间是指用户在网站上停留的平均时间。
通过监测跳出率和平均停留时间，可以判断访问者对于网站的内容和体验是否满意，并通过增加用户粘性提高站内留存率。
2.3 流量来源和转化率流量来源包括有机搜索、推广广告、社交媒体、直接输入网址等多种渠道。
转化率是指访问平台的用户完成购买等目标行为的百分比。
通过分析流量来源和转化率，可以了解不同渠道的流量质量和用户行为特征，并针对性地制定营销策略。
第三章：电商平台流量管理方法3.1 SEO优化SEO(Search Engine Optimization)即搜索引擎优化，是一种提升网站自然排名和流量的方法。
通过优化网站结构、标签和内容等多个因素，提高网站搜索引擎的排名，增加平台的自然流量。
3.2 SEM推广SEM(Search Engine Marketing)即搜索引擎营销，是一种通过付费竞价购买关键词广告来获得流量的方式。
通过针对性地选择关键词、竞价排名和广告创意等方式，提高广告的点击率和转化率，增加平台的收入和利润。
3.3 社交媒体营销随着社交媒体的普及，通过社交媒体营销可以扩大电商平台的曝光率和用户粘性。
通过发布产品信息、参与社群讨论、开展活动等多种方式，提高品牌知名度和用户参与度，增加平台的流量和收入。
网络流量分析
网络流量分析网络流量分析是指对网络通信中传输的数据进行收集、解码、检测和分析的过程，以获取有关网络性能、安全问题和用户行为等方面的信息。
通过对网络流量进行分析，可以帮助网络管理员了解网络的运行状况并及时发现异常情况，从而采取相应的措施进行处理。
一、网络流量分析的重要性网络流量分析在网络管理和网络安全中起着举足轻重的作用。
以下是网络流量分析的几个重要方面。
1.网络性能监控：网络流量分析可以帮助管理员监控网络的带宽利用率、延迟、丢包率等性能指标，及时发现网络瓶颈和性能问题，并采取相应的优化措施，确保网络的正常运行。
2.网络故障排除：当网络发生故障时，网络流量分析可以帮助管理员快速定位问题，找到故障的根源，并进行修复。
通过分析网络流量，可以确定故障发生的时间、地点和原因，缩短故障处理的时间。
3.网络安全监控：网络流量分析可以检测和分析网络中的异常流量和攻击行为，如DDoS攻击、入侵检测等。
通过分析网络流量的特征和模式，可以及时发现并采取措施防止网络安全事件的发生。
4.用户行为分析：网络流量分析可以对用户的网络行为进行监测和分析，了解用户的上网习惯、访问偏好等信息。
这些信息对于网络运营商和互联网企业来说具有重要价值，可以用于精准营销、产品优化等方面。
二、网络流量分析的方法与工具网络流量分析可以采用多种方法和工具来实现。
以下是几种常用的网络流量分析方法和工具。
1.抓包分析：通过在网络中设置抓包设备，可以捕获网络数据包，然后使用抓包分析工具对数据包进行解码和分析。
常用的抓包分析工具有Wireshark、Tcpdump等。
2.流量监测：通过监测网络设备（如路由器、交换机）上的端口流量，可以获取网络的流量统计信息。
常用的流量监测工具有Cacti、Zabbix等。
3.入侵检测系统（IDS）：IDS可以监测网络中的异常行为和攻击行为，通过分析网络流量中的特征来识别潜在的安全威胁。
常用的IDS 工具有Snort、Suricata等。
网络流量分析技术在网络数据分析中的重要性(二)
网络流量分析技术在网络数据分析中的重要性现如今，互联网已经成为人们生活中不可或缺的一部分。
无论是在个人生活还是商业运营中，网络扮演着重要的角色。
然而，随着用户数量的增加和网络应用的不断发展，网络流量也呈现指数级增长的趋势。
为了更好地理解和利用这些海量的网络数据，网络流量分析技术变得越来越重要。
网络流量分析技术可以被定义为对网络流量进行监测、收集、分析和解释的过程。
它提供了一种方法，可以通过比较和分析传入和传出网络的数据包，了解网络活动、识别网络威胁，并为网络优化和性能调整提供建议。
网络流量分析技术的重要性主要体现在以下几个方面。
首先，网络流量分析可以帮助发现网络威胁。
随着网络攻击技术的日益复杂和恶意活动的增加，网络安全已成为各个行业的头等大事。
通过对网络流量进行分析，网络管理员可以追踪未经授权的访问、异常数据传输和潜在的攻击行为。
通过识别和阻止这些威胁，网络流量分析技术保障了网络的安全性。
其次，网络流量分析可提供网络性能优化的指导。
随着网络使用量的增加，网络拥塞和性能问题变得越来越普遍。
通过监测和分析网络流量，网络管理员可以获得关于网络带宽使用率、数据传输速度和响应时间等方面的重要信息。
这些数据可以帮助他们确定网络瓶颈的原因，并采取相应的措施，以提高网络性能和用户体验。
此外，网络流量分析也可以为运营商和企业提供商业价值。
网络运营商可以通过分析用户的网络流量模式，了解用户的兴趣和需求，并根据这些信息制定个性化的服务策略。
例如，他们可以利用用户的浏览历史和搜索记录来向他们推荐更相关的广告和产品。
对于企业来说，他们可以通过网络流量分析来了解用户对他们网站的使用情况，进而优化网站布局和功能，提升用户体验。
然而，网络流量分析技术也面临一些挑战。
首先，由于网络流量的庞大和复杂性，分析师需要使用强大的工具和算法来处理和解释数据。
其次，个人隐私保护问题也是一个重要的考虑因素。
网络流量可能包含大量的个人信息，如IP地址、浏览历史等，因此在进行分析和使用这些数据时，要确保合法合规以及保护用户的隐私权。
网络流量分析与优化
网络流量分析与优化随着互联网的快速发展，网络流量成为了人们日常生活中必不可少的一部分。
随之而来的问题是，如何进行网络流量分析与优化，以保证网络的高效稳定运行。
本文将介绍网络流量分析的重要性和优化的方法，并探讨其对人们生活的影响。
一、网络流量分析的重要性网络流量分析是指通过收集、监测和分析网络中的数据流量，以获取关于网络中数据传输的信息。
网络流量分析可以帮助我们了解网络的运行状态，从而能够及时发现并解决问题。
以下是网络流量分析的重要性：1. 提高网络性能：通过分析网络流量，可以了解网络的瓶颈和拥堵点，从而进行针对性优化，提高网络的传输效率和性能。
2. 发现网络威胁：网络流量分析可以帮助检测并阻止潜在的网络攻击和威胁，保护网络系统的安全。
3. 优化带宽利用：网络流量分析可以帮助我们了解网络中不同应用程序和服务的带宽使用情况，从而优化带宽利用，提高整体网络的效率。
4. 规划网络拓扑：通过对网络流量的分析，可以了解用户的使用习惯和需求，从而合理规划网络拓扑结构，提高用户体验。
二、网络流量分析的方法网络流量分析可以通过多种方法来实现，下面介绍几种常用的网络流量分析方法：1. 抓包分析：抓包是指捕获网络通信中的数据包，并对其进行解析和分析。
抓包可以通过使用网络抓包工具如Wireshark来实现，通过对捕获到的数据包进行深入分析，可以了解网络中的各种通信协议、应用程序和用户行为。
2. 流量统计：流量统计是指对网络中的流量进行整体统计和分析。
通过统计网络中的流入和流出量、协议分布、连接数等指标，可以了解网络的整体运行情况。
3. 行为分析：行为分析是指对网络中的用户行为进行分析。
通过分析用户的访问行为、数据传输量等指标，可以了解用户的使用习惯和需求，从而优化网络服务。
4. 异常检测：异常检测是指对网络中的异常流量进行监测和检测。
通过比较当前流量与正常流量的差异，可以及时发现并处理网络中的异常情况，提升网络的稳定性和安全性。
电商运营与数据分析
电商运营与数据分析随着互联网技术和移动互联网的普及，电商行业不断发展壮大，成为了一个庞大的市场体系。
为了更好地促进电商的发展和提升电商的竞争力，电商运营和数据分析成为了必不可少的一部分。
一、电商运营的重要性电商运营是指电商企业将产品信息传达给用户，并吸引并增加用户的看到和下单的次数，进而达成交易和盈利的过程。
电商运营主要包括市场信息分析、用户流量分析、广告投放、促销活动等工作。
好的电商运营策略不仅能增加企业的销售额，而且也能提升品牌的曝光度和用户体验。
其中，市场信息分析和用户流量分析是电商运营中非常重要的两个方面。
通过市场信息分析，电商企业可以了解市场上竞争对手的形势与特点、用户群体的需求和趋势，以及消费行为等。
通过用户流量分析，电商企业可以了解自己网站的访问来源、页面停留时间、点击量等信息，从而更好的进行市场营销和推广，提高用户转化率。
二、数据分析在电商运营中的作用数据分析是将大数据进行清洗、收集、处理、建立数学模型等方法，从而得到对电子商务中提取、分类、处理和分析信息的结果。
在电商运营中，数据分析可以从多个角度对用户、产品等进行分析。
其中，用户行为分析是较为重要的部分。
通过用户行为分析，可以得到用户的搜索词、购买意愿、商品评价等信息，分析出用户的行为路径和偏好，从而进一步调整产品展示、用户引导、交互设计等方面，增加用户的购买意愿。
产品分析也是数据分析中的重要内容之一。
通过对产品的分析，可以得到产品的销量、访问量、浏览量等信息，分析出不同产品之间的差异和用户偏好、产品趋势等，从而更好地调整产品规划和投资成本。
除此之外，数据分析还可用于用户画像、营销策略、供应链管理等方面。
与此同时，海量数据的分析也成为了电商企业写入成功的重要一环。
三、如何进行电商运营和数据分析电商运营和数据分析需要一定的人员和技术支持。
一般来说，电商企业需要成立专门的数字营销或数据分析团队，负责相关工作。
数字营销团队主要负责互联网广告、社交媒体营销、内容营销等方面工作；数据分析团队主要负责数据清洗和处理、信息建模和决策分析等工作。
互联网流量数据分析报告
互联网流量数据分析报告引言随着互联网的迅速发展，互联网流量数据已经成为企业和组织决策的重要依据。
通过对互联网流量数据进行分析，我们可以深入了解用户行为、市场趋势以及产品效果，并且能够及时调整策略以提升业务表现。
本报告将深入探讨互联网流量数据分析的重要性以及如何有效地进行分析，帮助读者更好地理解和利用这一有力工具。
什么是互联网流量数据分析互联网流量数据分析是指通过收集、整理和解读互联网上的数据，以揭示其中的潜在规律和实际情况。
这些数据包括网站访问量、用户行为、用户画像、搜索关键词等。
通过对这些数据的深入分析，我们可以发现和理解用户的需求和偏好，从而为企业决策提供有力的支持。
互联网流量数据分析的重要性互联网流量数据分析对于企业和组织来说具有重要的意义。
以下是其中几个方面的重要性：了解用户行为和需求互联网流量数据分析能够帮助我们深入了解用户在网上的行为和需求。
通过分析用户访问网站的路径、停留时间、浏览量等数据，我们可以了解用户对产品和服务的兴趣和偏好。
例如，如果发现用户在某个页面停留时间较长，可以根据用户对此页面的兴趣进行相关产品的推荐，提升用户的购买转化率。
发现市场趋势互联网流量数据分析也能够帮助我们发现市场趋势，以及进行竞争对手分析。
通过分析用户搜索关键词的热度和变化趋势，我们可以了解用户对不同产品和服务的需求变化情况，及时调整产品策略。
同时，通过分析竞争对手的流量数据，我们可以了解到他们的市场占有率、用户群体等信息，从而制定更有竞争力的营销策略。
评估产品效果互联网流量数据分析还可以帮助我们评估产品和营销策略的效果。
通过分析用户对不同产品和营销活动的反馈，我们可以了解到用户的满意度、转化率等指标。
如果发现某个产品或者策略效果不佳，可以及时调整，以提高整体业绩。
如何进行互联网流量数据分析以下是进行互联网流量数据分析的几个关键步骤：收集和整理数据首先，我们需要收集和整理互联网上的流量数据。
这可以通过安装和配置网站分析工具来实现，例如Google Analytics、百度统计等。
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近年来，以高级持续性威胁（APT）为代表的新型攻击手段渐渐兴起，谷歌、RSA、索尼等业界巨头接连爆出被入侵的新闻，引起了整个社会的极大关注。
与此同时，为了应对APT，信息安全产业界也浮现了一批新兴的安全检测产品，这些产品的技术原理和实现方式都与传统安全产品有显著的区别，全流量存储分析产品就是其中的典型代表。
与传统的以特征匹配为基础的实时检测产品相比，全流量存储分析产品的最大特点是对原始流量的存储，以及采用以异常检测为主的判断机制。
有了原始流量的存储，就能够将当前检测到的攻击行为与历史流量进行关联，实现完整的攻击溯源和取证分析；有了异常检测方法，就能够通过对各类正常网络行为建模，实现对未知攻击行为的检测。
可以说，全流量存储分析产品的出现，恰好弥补了传统检测技术在应对APT挑战方面的不足。
全流量存储分析产品是随着信息技术发展而产生的。
回顾入侵检测系统的发展史，在上个世纪90年代“入侵检测”概念出现的早期，当时著名的入侵检测系统大都产生于大学实验室和科研机构，采用的主流技术就是以数据挖掘、神经网络技术为代表的异常检测技术；后来随着应用的推广，安全企业受限于异常检测技术的高漏报和高误报，纷纷采用了以特征匹配为主的误用检测技术，这也是目前成熟入侵检测产品的通用技术；近年来随着以云计算、大数据为代表的新技术的涌现，单位计算和存储的成本越来越低，这使得采用更大的样本空间、更智能的分析算法降低异常检测的误报率和漏报率成为可能，从而使得异常检测技术真正在安全产品中得到实际应用，并最终促成了全流量存储分析产品的产生。
本文介绍了几款当前业界领先的全流量存储分析产品，总结了该类产品的共同点，并展望了该类产品的应用前景。
当前主流产品介绍RSA NetWitnessRSA NetWitness是安全产业巨头RSA公司推出的企业级安全分析产品体系。
RSA将其描述为“一个革命性的网络安全监控平台，帮助企业感知网络上发生的全部事情，以应对全方位的信息安全挑战”。
RSA NetWitness处理的对象包括各类报警事件和原始流量数据，它通过对各类数据的采集、存储、分析、挖掘和可视化展示，实现APT攻击的检测和持续监控。
RSA NetWitness的特点在于具备丰富、完整的体系架构，具备良好的伸缩性，可适应不同规模、不同粒度的安全监控需求。
RSA NetWitness 产品体系包括以下组件：(1) 采集及存储组件，可细分为：——Decoder：完成实时采集、过滤和分析网络数据，是企业级网络数据存储分析架构的基石。
——Concentrator：分层级汇总元数据，以保证框架的可扩展性和灵活性。
——Broker：处于企业应用架构的最上层，当部署多个Concentrator 时，可提供跨整个架构的单一视图。
——Capacity：应用于Decoder和Concentrator的附加存储设备，可采用直接连接模式（DAC）和存储区域网络（SAN）两种模式，可扩充至PB级的存储容量。
(2) 分析组件，可细分为：——For Logs：安全日志汇总工具，可实现安全日志和全流量数据的无缝融合，在分析安全日志时可展示与该事件相关的上下文原始流量数据。
——Informer：报表和报告生成工具，可通过灵活的模板定制分析人员关心的各类报表。
——Investigator：应用还原、可视化流量分析工具，通过对2-7层协议的解析，实现对原始流量数据的钻取分析。
——Live：安全情报整合工具，可整合公共情报和RSA专业分析人员分析后得到的情报。
——SIEMLink：RSA公司两大安全管理平台（NetWitness和enVision）数据交换中间件，可实现二者之间的数据连接。
——Spectrum：恶意代码检测工具，不基于恶意代码签名，而是通过沙箱虚拟执行、信誉体系、文件内容、网络行为等方面综合进行恶意代码检测。
——Visualize：数据可视化分析工具，主要是对还原后的文件进行可视化分析，可监控文件的传播状况，进行数据防泄密检测。
Solera DeepSeeSolera DeepSee是Solera Networks公司（注：该公司已于2013年5月被Blue Coat公司收购）研发的面向高级威胁防护的大数据安全情报与分析产品。
它通过对流量数据的记录、索引、分类和存储，提供给安全分析人员全方位的感知能力。
正如其名称所体现出的含义，Solera DeepSee的特长在于对数据流的深度解析和可视化。
Solera DeepSee在数据处理能力方面具备丰富的积累，在数据包捕获方面，它采用了经过优化的DS File System，支持10Gbps级流量的实时捕获、解析和存储；在存储方面，它采用了专有的Solera DB，特别适合网络数据包的压缩和索引，压缩比可达10:1；在协议解析方面，它能够深度解析28个应用协议族，超过850种具体协议，并通过“所见即所得”的方式还原应用访问场景。
Solera DeepSee提供了“关键原因挖掘”的功能，可用于重建APT攻击场景。
它通过提取出来的网络访问数据，重建一个时间段内可疑的web session、email、IM对话等信息，并将这些信息以时间顺序进行排列，帮助分析人员快速定位APT攻击源。
例如攻击者可能通过社会工程学的方式，向被攻击者发送了一封Email，其中携带了一个恶意URL地址；被攻击者点击了该URL，导致恶意代码下载到本地并被远程控制。
通过历史流量的存储和还原，分析人员就能定位到实施远程控制的恶意代码样本、恶意URL位置，并锁定最初的Email内容，从而定位到攻击源。
NarusnSystemsNarusnSystems是Narus公司研发的安全工具，定位于网络流量可视化与智能分析。
NarusnSystems将数据分为3个不同的平面：网络平面、语义平面和用户平面，在每个平面上用多个维度来描述网络活动和用户行为。
NarusnSystems通过将不同维度的信息融合，利用机器学习的方法自动产生攻击行为的签名，实现攻击行为的精确检测和分类。
NarusnSystems的特点在于其提取的Narus Vectors向量，以及基于Vectors的异常流量和异常访问检测算法。
Vectors是用于描述网络连接的元数据，它从经过流重组、报文重组、协议解析后的网络流量中提取，包含从第2层到第7层的全部描述信息，例如IP分片信息、TCP状态机、TCP/UDP重组、应用类型、应用层状态信息、应用协议关键元素等。
通过Vectors的提取，NarusnSystems利用只占pcap包5%-8%的空间，保存了大约98%的session信息，并将非结构化的网络流量数据转换为结构化的向量信息。
NarusnSystems基于结构化的Vectors 进行各类异常检测，包括： ——可疑网络行为，包括协议隧道、协议伪装、可疑僵尸网络控制通道等； ——未授权访问，包括隐藏的应用、未知或加密的流量、流氓服务器等； ——网络流量模型的变化，包括应用和行为习惯发生偏差、任意流量属性的基线发生变化等。
同其它全流量存储分析产品一样，NarusnSystems也具备全流量存储的能力，但为了节省空间，Narus不建议保存全部数据，可设置为只保存异常时的原始数据，这样Narus可以采用比原始流量数据规模低3个数量级的空间，保存绝大多数对后续分析有用的数据。
Fluke Network Time MachineFluke网络时光机是用于对网络和应用程序问题按时间回溯进行根本原因分析的多合一解决方案，其定位为网络和应用故障诊断工具，而非真正的入侵检测工具。
由于它也具备全流量存储和分析的特征，本文在此也对其特性进行简单分析。
Fluke 网络时光机最独特的功能为性能瓶颈分析（Performance Bottleneck Analysis ），它能够自动发现网络服务，然后计算一次网络访问中服务端、网络端、客户端分别消耗的时间，并进行可视化展示，从而帮助分析人员确定影响服务性能的瓶颈。
在存储方面，Fluke 网络时光机支持最高可达40Gbps的实时流量分析和20Gbps的实时流量存储。
在协议解析方面，Fluke 网络时光机支持对超过1000种协议的分析，可自动重建每个会话，并检查各层协议是否有故障，覆盖范围从网络层丢包，直到应用层故障；此外它还支持对SIP和H.323协议解析和详尽的性能分析。
在流量分析方面，Fluke网络时光机具备深度数据挖掘功能，其核心是基于关系型数据库的海量数据管理，通过创建多维视图，可帮助分析人员定位有问题的会话，并能通过定制化的过滤策略，对网络访问进行合规性审计。
全流量存储分析产品功能描述通过对知名全流量存储分析产品的调研，我们可以发现当前主流的全流量存储分析产品大都具备以下功能： (1) 流量存储：具备10Gbps量级的实时存储能力和100TB量级的存储空间管理能力； (2) 元数据提取：具备提取描述网络连接行为特征的元数据功能，并能够长期保存元数据以便后续分析； (3) 异常检测：具备基于网络连接行为建模的异常检测能力，可基于历史数据建立各类正常网络连接行为模型，并通过偏离程度进行异常行为检测； (4) 协议解析：具备超过1000种协议和应用的解析能力； (5) 应用和文件还原：具备主流应用协议的细粒度还原能力，并能够提取各类应用协议中传输的文件； (6) 海量数据可视化分析：具备从多个维度对海量数据进行可视化分析的能力，方便分析人员从海量数据中定位可疑会话。
对于其它附加的功能，如恶意代码检测、安全事件关联、流媒体还原、性能瓶颈分析等，各厂商往往基于自身的优势技术进行完善，成为各家全流量存储分析产品的亮点。
总结全流量存储分析产品是当前信息安全领域最为关注的两项前沿技术，即大数据分析技术和APT检测技术的融合。
借助全流量存储分析，安全分析人员可以对已经发生的攻击行为进行多角度、全方位、可反复回溯的深度检测，从而更容易检测出潜在的入侵行为。
当然，任何技术都有其局限性，全流量存储分析产品也存在着保留历史数据占用过多的存储资源、异常检测技术本身固有的漏报和误报问题，这些都可以在应用中结合实际情况进行优化，如设置适当的原始报文降解条件和降解周期、定期更新各类模型基线等。
全流量存储分析产品的最大作用是发现潜在APT攻击的蛛丝马迹，帮助安全分析人员聚焦真正的入侵行为，从而缩短对APT攻击的响应时间。
基于异常检测技术的特点，单纯对网络连接行为的分析只能定位可疑网络连接，无法确认是否是真正的入侵。
因此全流量存储分析还需要与其它检测技术相结合，如传统的特征匹配技术、基于网络流量数据的虚拟执行技术、数据防泄漏技术等，才能实现全生命周期的APT攻击检测。