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在本課程中，您將學習如何建立自己的網路可視性基礎架構。
學習：
第一課 - 網路可視性管理入門
介紹網路可視性管理的基本概念，內容涵蓋可用於監控網路的各類資料來源、如何將這些資料來源連接到工具，以及如何運用工具分析網路流量。
第二課 - 拖放操作
透過拖放練習，協助您理解將資料來源與工具連接的各種方式。系統將呈現一系列網路圖，您需將適當的資料來源與工具拖放至圖表中的正確位置。
第三課 - 負載平衡
瞭解負載平衡技術，此技術用於將流量分配至多個網路可視性工具。此舉有助於提升效能與可靠性，同時確保任何單一工具皆不會超載。本文將探討各類負載平衡演算法，例如輪詢式、加權輪詢式及最少連接式。接著說明如何在多種網路設備（包含路由器、交換器及防火牆）上配置負載平衡功能。
第四課 - 過濾的三個階段
網路可視性管理中的三階段過濾流程。這些階段包含流量擷取、預過濾與後過濾。此外，還將探討如何運用過濾器減少工具收集的流量量，以及如何依據需求選擇合適的過濾器。
第五課 - 監控 VMware 中的東西向流量
如何監控 VMware 中的東西向流量。東西向流量是指在同一網路中主機之間流動的流量。此類流量雖難以監控，但為排除故障及識別安全威脅，進行監控至關重要。
第六課 - 內嵌解密
解密網路流量的重要性，以及如何運用解密工具來掌握加密流量的可視性。本文同時涵蓋現有各類解密工具的特性，並說明如何依據需求選擇合適的解密工具。
第七課 - 透過單工模式倍增您的連接埠
瞭解詳情使用單工模式將網路分路器上可用的連接埠數增加一倍。單工模式可讓您將兩個分路器連接到交換器或路由器上的相同連接埠，有效地將可用連接埠數增加一倍。
第 8 課 - 使用 CloudLens 進行 Azure Kubernetes 監控
如何使用 CloudLens 監控您的 Azure Kubernetes (AKS) 環境。CloudLens 是一款網路可視性工具，能夠收集並分析來自多種來源的網路流量，包括 AKS 叢集。
第九課 -AppStack
AppStack 濾波是一種根據應用層資訊過濾流量的技術。這有助於識別和排除特定應用程式的故障，並可減少需要分析的流量。
第十課 - 扇入與扇出
扇入與扇出是兩種用於將多個網路可視化工具連接至單一資料來源的技術。扇入技術允許您將多個工具連接至單一監測點或封包中介器，而扇出技術則允許您將單一工具連接至多個監測點或封包中介器。
第 11 課 - 使用 CloudLens 在 Azure 中偵測惡意軟體
如何使用 CloudLens 偵測 Azure 中的惡意軟體。CloudLens 是一款網路可視性平台，可用於收集與分析網路流量。透過分析流量中的已知惡意模式，可藉此偵測惡意軟體。
第12課 - 總結 - 網路可視性管理入門
請概述各類網路可視化工具，例如封包擷取工具、網路分析器以及安全資訊與活動 （SIEM）系統。接著，請探討在網路可視化工具進行分析之前，執行負載平衡與流量過濾的重要性。
如何掌握5G核心網路的可視性
使用網路封包中介器高效解密流量
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