显而易见，采用统一共享报文缓存架构的交换芯片具备了更强的突发微浪涌流量的吸收能力。延续上一节的例子，在分片报文缓存架构中，当突发微浪涌流量从位于不同接口组中的两个物理接口涌入交换芯片时，那么系统整体最多能够吸收的突发微浪涌流量是12MB，而另外12MB（两片）的报文缓存能力则被闲置着。反观统一共享报文缓存架构，因为所有的报文缓存能力在所有物理接口之间统一共享，无论突发微浪涌流量从哪个/哪些接口涌入，系统整体在任何时刻所具备的吸收能力都是24MB。

两种报文缓存架构对突发微浪涌流量的吸收能力对比

有实验数据表明，使用专业测试仪器模拟产生大量随机分布的突发微浪涌流量，再将这些流量注入到交换系统中，采用统一共享报文缓存架构的交换系统的吸收能力是采用分片报文缓存架构的6-12倍。

显而易见，在云中流量密集、无规律分布的场景中，这种不均衡会给系统的整体丢包率带来不可预测的影响。简单来说，流量分布的均衡性问题出现的根本原因在于芯片在转发不同报文缓存、报文队列中的报文时采用的等时间片轮询算法，这一算法在当前的交换芯片设计中是被普遍采用的。而在采用统一共享报文缓存架构设计的芯片中，这种因为算法所导致的不均衡性已经在很大程度上被架构自身所化解，所以无论从哪个接口进入的报文都能够在转发过程中被尽可能均衡地分布，从而在最大程度上降低系统整体的丢包率。

两种报文缓存架构的流量均衡性分布对比

ATCA（Advanced Telecom Computing Architecture）架构设计是一套由国际技术组织定义的基于模块化结构的、兼容的、并可扩展的先进硬件构架，广泛应用在通信网络、工业控制等各种领域。为了向更大容量、更高端口密度、更多业务模块协同配合，中创腾锐在网络可视化领域引入ATCA并发扬光大。

ATCA架构图

中创腾锐以会话为基本维度对网络数据流量实时分析与分类，实现对报文和会话流的深度检测、识别和关联。所谓深度检测，是相对普通（浅度）检测而言。普通报文检测只检测四层及以下特征分类（即源/目的IP号、源/目的端口号、协议号），无法感知应用层情况。而深度检测则能够在普通检测基础上增加应用层分析，把各种网络应用真正细致分辨识别出来。

DPI深度包检测示意图

报文去重就是去掉采集到的重复报文。在进行网络可视化分析（如APM/NPM）应用时，为了保证数据采集的完整性，通常会在网络的不同节点位置进行流量采集，这时往往会采集到同源报文，报文去重就是要去除同源报文中的冗余部分，保留1份数据报文输出给后端的网络可视化分析系统，如果不进行报文去重处理，会给后端系统带来一系列的不利影响，例如增加处理压力、增加业务合成的处理复杂度、增加业务统计的处理复杂度等。为此，中创腾锐SpekFabric系列产品提供了优化设计的报文去重算法，在满足报文去重处理的同时，保证优异的处理性能。

SpekFabric报文去重示意图

数据报文截短主要是指对采集到的数据报文截短成指定的报文长度后进行输出。

在网络安全监控、视频安全监控、网络性能及业务性能监控、数据合规安全保障等众多旁路监测分析领域，需要对全网业务流量进行采集和分析，一方面全网采集数据量巨大，另一方面采集的网络流量中也存在着大量的无用数据载荷。很多旁路监测分析系统（如性能监控类）只关心网络层面的数据或多少个字节以前的数据（比如提取某些应用层协议头部包含的元数据信息）即可完成相应的监测分析功能，这些系统并不关心数据包净载荷部分，如果全量数据采集，监测分析系统网络接口带宽受限，系统性能也无法承载大流量分析能力，因此，需要将采集的流量先进行数据报文截短，降低数据流量带宽，提升监测分析系统效率，进一步降低系统部署成本。

另外，在安全监控场景下，通常需要对采集到的原始数据报文存储半年甚至更长时间，如果全量存储的话，对用户而言，存储压力是非常大的，同时还造成了不必要的资源浪费,数据报文截短功能将数据报文中监测分析系统不关心的数据载荷部分截掉，只留下有用部分(数据包包头及含有元数据信息的应用层协议头部)，可以大幅度减轻的存储压力和存储成本。

数据报文截短示意