Gartner 预测,2020年,90%的组织将利用混合云管理基础设施。混合云既具备公有云弹性伸缩的优点,又可满足用户对于不同类型数据的存储要求,越来越多企业的IT架构正在逐步向混合云、多云等系统转变。
随着混合云的不断应用,传统的运维、监控方案越来越难以持续,网络监控诊断遇到了新的挑战。例如许多企业纷纷表示,现有的监控诊断方案无法覆盖日益增加的东西向流量;不同业务的网络服务、数据融合在一起后,日常运维工作变得非常复杂;以及在网络出现问题时,缺少完整的证据链帮助企业定位和排障,导致各部门之间互相推诿。由此可见网络“黑盒”已成为企业上云的一大障碍,综合用户的诉求我们主要归纳为以下几点:
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企业想彻底解决虚拟网络“黑盒”问题,则需要获取完整的网络流量。下面以DeepFlow® 全景图功能为例,讲解混合云环境下的全网流量采集及监控。
全景图是DeepFlow® 功能之一,在v5.6.1版本提供十三个维度(包括IP、VPC、子网、区域、可用区、宿主机、虚拟机、容器节点、容器POD、业务、资源组等)的资源流量搜索和知识图谱展现,以及云网全景视图下的监控诊断解决方案。帮助用户关联网络信息、资源信息、服务信息及业务信息,统一采集并分发任意工作负载(容器/虚拟机)之间的流量,实现对业务网络的全面性能监控。
DeepFlow® v5.6.1版本中,全景图功能下目前有流量搜索及网络拓扑两个子功能,流量搜索聚焦于从不同的维度对虚拟网络中的流量指标数据(8类41种500多个监控指标)进行灵活检索,形成丰富多样的子视图(拓扑类、比较类、分布类、趋势类等)对流量数据进行可视化展现。且所有可视化图表均可加入自定义视图中进行进一步的组合,设置告警生成策略、设置报表生成策略。
网络拓扑功能聚焦于从逻辑、虚拟、物理的视角展现网络的配置信息和状态指标数据。完整描述各虚拟资源及虚拟网元之间的访问关系以及流量状态,帮助管理者全面掌握虚拟网络整体情况,有效应对虚拟网络内部组件关系复杂、虚拟机变动频繁等现象。
采集数据、可视化呈现只是精细化管理的第一步,接下来还要将网络信息、资源信息、服务信息、及业务信息,关联对应起来,真正用于发现问题、解决问题。例如,用户通过DeepFlow® 全景图可以确定突发的网络故障问题在哪一侧,以及业务网络端到端逐跳性能问题诊断等。
定位问题位置,如下所示:
端到端逐跳性能问题诊断,如下所示:
DeepFlow® 全景图帮助管理者将网络状态、结构、关联和问题刻画清晰,使虚拟网络不再是运维“黑洞”。通过全网流量采集,时序数据库的分布式存储,再绘制各个维度的网络知识图谱,包括分布的维度、关联的维度、对比和回溯的维度等,最终通过对指标量的监控,实现对混合云网络的监控和性能诊断。
DeepFlow®是北京云杉世纪网络科技有限公司(以下简称云杉网络)推出的一款虚拟网络流量采集、可视化与分析产品。DeepFlow®基于x86集群和通用网络设备,支持集群部署,支持容器(Kubernetes)、OpenStack、vSphere虚拟化环境和AWS、阿里云、腾讯云等公有云环境,帮助企业在混合云环境中统一采集并分发任意工作负载之间的网络流量,实现对云端业务关键链路的全面性能监控,并提供云网络端到端的全路径诊断。凭借领先一代的技术优势和完整的产品解决方案,DeepFlow®已在30多家世界500强企业落地部署,不断为客户提供虚拟网络治理的最佳实践。
SDN in China
2020年9月10日
技术干货