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２０２０年网络可视化行业深度研究报告

目录

一、何为网络可视化？市场空间和增速？ ....................................................................................................................... 3

1.1 网络可视化：实现对网络流量的监管和网络内部价值的挖掘与分析 .......................................................................... 3

1.2 网络可视化市场构成与产业链：产业链相对简单，前后端市场功能差异较大 ........................................................ 5

1.3 市场空间和行业增速：市场空间超过 400 亿，行业复合增速达 27% ......................................................................... 6

二、需求端：三因素拉动需求持续上行，催化高景气度 ............................................................................................... 8

2.1 通信技术的发展带动入网流量爆发，优化网络效率诉求推动 DPI 需求上涨 ............................................................. 8

2.2 网络复杂化程度和数据集中度上升，网络安全形式严峻驱动 DPI 需求上涨 ........................................................... 10

2.3 政策刺激： “双 G 双提 ”和信息安全相关政策，利好网络可视化行业发展 ............................................................... 11

三、供给端：技术 & 渠道 & 资质构筑行业壁垒，格局相对稳定 .................................................................................. 13

3.1 技术 & 渠道 & 资质竖立行业准入门槛 ............................................................................................................................. 13

3.2 前端市场厂商仍相对集中，前端切后端趋势也有出现 ................................................................................................ 15

3.3 国内下游客户相对稳定，网络可视化产品不断升级迭代 ............................................................................................ 16

四、重点公司 .................................................................................................................................................................... 19

4.1 中新赛克：前端业绩逐步提升，后端业务成长可期 .................................................................................................... 19

4.2 恒为科技：前端技术领先 +嵌入式板块自主可控机遇，受益 5G 浪潮 ....................................................................... 21

4.3 迪普科技：内部高效管控 +外部政策利好，夯实未来成长基础 ................................................................................. 23

网络可视化主要技术包括流量采集和分流、深度包检测（ DPI ）、深度流检测（ DFI ）、

深度包提取（ DPE）、协议与应用识别、协议还原、流控等，在较大规模的系统中，还包括分

布式计算与存储、软件定义网络、大数据、流式计算等。目前， DPI 是目前国内最常用的商用

技术，其一般通过硬件或软件以旁挂形式进入网络，对数据包进行检查，实现在原有分析四层

以下 IP 包内容的基础上实现对应用层流量的检测和控制技术。

表 1：网络可视化行业主要技术对比

技术名称技术简介技术应用

流量采集

将网络流量通过物理层、数据链路层的信号解析

和解帧，实现 IP 原始报文的获取。

现有的高速骨干网流量采集方案主要分为三类：基于多核处理

器的流量采集方案，基于交换芯片的流量采集方案，和基于 FPGA

的网络流量采集方案。

应用于政府网络管理、运行商广告推送、运行商计费取证服务、

运行商信令监控服务、园区网审计、公安网监、大数据分析等

领域。

DPI

深度包检测技术是在传统 IP 数据包检测技术

(OSI L2-L4 之间包含的数据包元素的检测分析 )

之上增加了对应用层数据的应用协议识别，数据

包内容检测与深度解码。

分析用户的网络行为；

同时根据链路状态及功能需求，对网络流量进行限速和控制等

处理；

通过特征匹配技术，将数据包在封装过程中所添加的各层头部

信息解析并提取，然后与已有规则库中特征信息进行匹配，从

而进行流量的识别。

DFI

基于流量行为的应用识别技术，即不同的应用类

型体现在会话链接或数据流上的状态各有不同。

建立流量特征模型，通过分析会话连接流的包长、连接速率、

传输字节量、包与包之间的间隔等信息来与流量模型对比，从

而实现鉴别应用类型。

流量控制

引入 QoS的概念，从通过为不同类型的网络数据

包标记，从而决定数据包通行的优先次序。

基于内容进行会话识别可以通过高速的深层协议分析，识别每

一个网络会话所属的应用，可以针对某种协议进行拦截或者制

定相应的带宽分配策略，而传统的路由器和防火墙等网络设备

只能根据端口进行最初级的识别。

SDN

软件定义网络是将传统网络设备的数据平面和控

制平面分离，使用户能通过标准化的接口对各种

网络转发设备进行统一管理和配置。

SDN控制器监控网络基础设施的状态，能够更加智能和灵活地

调配网络资源，减少盲目的网络资源投资，提高资源利用率；

应用层可通过标准的北向接口制定符合其业务需求的网络策

略，由 SDN 控制器将策略配置到网络设备中，实现资源的弹性

调度；

标准化的南向接口屏蔽了设备的异构性，实现了异构网络设备

的集中化统一管控。

资料来源：民生证券研究院整理

网络可视化行业经历多年发展，从基础的网络分析到基于网络可视化技术的业务控制和管

理，再到向多业务职能方向发展。随着网络通信技术的发展和入网流量的剧增，大数据技术、

SDN 等技术开始被利用在网络可视化系统中，运营商、企业的网络管理者、以及政府监管通

过进一步对网络数据进行深度挖掘，实现对网络内部情况的透视性和对网络资源的控制，更深

层次的挖掘网络价值。

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