# 遥测与SNMP:哪个更适合网络管理？

> 来源：梦飞idc云平台 | 原文：https://www.mfisp.com/34974.html | 发布：2025-02-12 | 更新：2025-02-12 | 分类：IDC云库

现在网络变得越来越复杂，网络管理本身也成了一项挑战。企业可以比较遥测和SNMP，看看哪一个更适合他们的需求。

简单网络管理协议，或简单网络管理协议(Simple Network Management Protocol)和遥测是管理网络性能的两种方法，但它们以不同的机制运行。网络专业人员应该评估这些区别，以决定哪一个更适合他们的需求。

 

本文解释了SNMP和遥测技术的工作原理及其主要区别。

 

**SNMP如何工作**

 

自1990年以来，SNMP一直用于网络管理，并得到网络设备和监控平台的广泛支持。SNMP通过轮询机制收集设备性能数据，并将其返回给管理平台。SNMP有三个版本，其中SNMPv3增加了重要的身份验证和加密功能。

 

SNMP使用简单的协议来请求由一个或多个对象id(OIDs)在GetRequest、GetNextRequest或GetBulkRequest数据包中。响应包返回数据。oid被结构化在管理信息库(管理信息库).网络管理员可以根据需要使用这些数据包来执行特定的数据收集。

 

SNMP陷阱或系统日志将同步事件传送回管理系统。用户数据报协议传输数据，对网络设备和管理系统的开销要求最低。

 

尽管SNMP功能强大，但它的轮询架构也有不足之处。管理系统创建并向每个设备发送数据请求，几分钟后重复该过程。这种重复的过程会产生成本。MIB通过字典排序来组织数据，这与设备存储接口性能数据的方式不同。由于这两种方法之间的差异，设备的CPU必须做更多的处理来处理轮询请求。

 

一个独立于供应商的MIB，名为MIB-II，为各种设备提供了一组通用的操作变量。供应商可以用定制的MIB来扩充MIB-II，一些网络管理系统利用了这个额外的数据源。

 

**遥测技术如何工作**

 

流式网络遥测是一种机制，它使用推送模式向网络管理系统持续发送高分辨率的设备运行数据。与SNMP或命令行界面(CLI)等其他方法相比，它发送数据的速度更快，对网络设备的压力更小。网络管理员在配置周期性节奏时选择数据，这可能以快速突发方式或通过事件触发器发生。事件触发的示例包括阈值突破(如高错误)或状态变化(如接口状态变化)。

 

遥测数据编码为XML、JSON或Google协议缓冲区。加密可以使用UDP或TCP传输，通常与Google远程过程调用(gRPC).GRPC使收集器能够从网络设备动态请求数据流。它可以建立新的数据流或轮询很少改变的数据。

 

与此同时，模型驱动遥测技术基于杨模型，简化了数据流的选择。OpenConfig工作组正在创建适用于网络设备组的标准化模型。此外，谷歌通过其gRPC网络管理接口(gNMI)倡议，定义了一个标准来管理如何使用遥测技术来检索网络状态数据。

 

即使是中等规模的网络也可以传输大量数据，这需要大数据存储和处理机制。网络管理人员必须确定每种类型的数据流的节奏或事件触发器，以便它们不会超过所讨论的网络管理系统的处理能力。

 

**比较遥测与SNMP**

 

当网络管理员需要检索相对静态的数据(如清单或相邻设备)时，他们可能更喜欢使用SNMP。然而，SNMP的轮询机制使得收集大容量、高分辨率的性能数据具有挑战性。

 

SNMP适用于配备了大量不支持遥测技术的旧设备的网络。它也有利于收集不良数据，如下所示:

 
 
- 路由对等方。 
- 桥接域邻居。 
- 网络时间协议对等方。 
- 设备清单信息，如序列号、模块和插槽位置。 

 

最后，SNMP使用UDP消除了分配大型接收缓冲区的需要，这使得管理服务器能够更有效地分配内部内存。

 

网络管理员可能更喜欢使用流式遥测来收集高分辨率的性能数据，例如高速网络接口统计数据。随着越来越多的设备和网络管理供应商更好地支持这种方法，遥测技术变得更加实用。

 

此外，较新的RPC机制使遥测技术在从网络设备获取数据方面比SNMP或CLI更有效。对于一些网络管理员来说，遥测技术可能是今后显而易见的选择。然而，依赖于TCP连接的遥测收集器可能会使用大量的内存作为接收缓冲区，这取决于具体实现。此外，每个供应商的大量YANG模型会使分析流数据变得困难。

 

对于包含以下内容的网络新旧网络设备的混合SNMP和遥测技术的结合可能是最好的。当组织内的所有网络设备都支持遥测时，就有可能切换到遥测。

 

不管网络管理员如何评估数据收集方法遥测与SNMP相比，网络管理本质上是一个大数据问题。管理系统必须处理大量数据，以识别异常情况并向网络运营团队发出问题警报。OpenConfig和gNMI计划致力于简化数据收集和分析。

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