NSP全新升级 混合云网络互联与服务平台让云网更自由

云杉网络

December 6, 2019

产品资讯

  • 与传统企业数据中心相比,其云/虚拟化资源池规模较大。
  • 在相当长的时期存在传统IT环境与新建云资源池共存的局面。
  • 存在多种资源池(如OpenStack、BareMetal、VMware、容器、公有云等)。
  • 存在多个厂商、多种型号的网络设备。
  • 传统IT和新建云资源池之间有业务迁移需求。
  • 传统IT的网络配置自动化需求强烈。
  • 传统硬件网络、安全设备服务化和统一纳管需求强烈。
  • 云杉网络NSP是什么?

    0-1 NSP(NetworkServices Platform)混合云网络互联与服务平台,为企业云数据中心在建设和管理中所面对的多数据中心、异构资源池、多厂商网络设备等环境,提供统一的逻辑网络编排和网络服务管理。

    云杉网络NSP解决什么问题?

    多数企业上云的过程中背负着不同程度的历史包袱,通常面临诸如传统网络+传统服务器、传统网络+VMware、SDN网络+VMware、SDN网络+OpenStack等网络的统一规划和长期演进问题。针对企业上云过程中IT架构的特点,云杉网络推出NSP产品,聚焦于多云互联、网络边界服务及相关的网络运维问题。 0 多云互联:对业务部门来说,跨AZ云互联是十分常见的需求场景,但安全部门、网络部门往往不会任由这种情况发生。采用了多云方案的企业往往面临着不同厂商(OpenStack、VMware vSphere、Bare Metal、Kubernetes等)之间打通的挑战。 网络边界:企业上云后需要在生产环境中采用虚拟网络做业务域隔离,其中容器内部的业务域隔离正在成为企业面临的痛点,业务点到点的安全管控隔离需要更高效的安全服务。 网络运维:许多企业在业务上云后发现,后端的网络服务调用复杂且产生的东西向流量大,传统的安全解决方案在解决跨业务之间的流量防护时面临性能瓶颈,企业亟需在满足业务域隔离的基础上,降低平台管理复杂度,提升平台资源利用率。

    云杉网络NSP的主要功能场景有哪些?

    根据客户现有的IT和网络环境,NSP通常有如下三个功能场景: 网络虚拟化:网络虚拟化主要面向新建资源池场景。NSP网络虚拟化采用网络Overlay方案,为客户的新建资源池提供虚拟网络服务。 网络编排:NSP混合云网络编排通常面向多资源池场景,提供统一的逻辑网络,能够为Region内部相同资源池、Region内部异构资源池、Region之间异构资源池以及和公有云资源提供统一可互联的二层、三层虚拟网络。 网络服务:NSP数据中心边界服务为Region中的网络边界(包括ISP和DCI接入)提供统一纳管的服务平台,能过对客户现有的物理网络设备和安全网络设备进行统一管理和抽象,实现网络服务的自动化交付,解耦不同厂商网元设备带来的复杂性。 云杉网络NSP构建了核心的“超级控制器”组件,南向通过RESTful API、Netconf接口对接各类异构资源池,实现对多厂商设备、多POD、多中心的统一纳管;北向通过RESTful API接口与云管平台对接。NSP基于开放架构的设计思路,通过对接和纳管企业已有的系统和设备,为客户提供了灵活的组建多场景VPC网络和虚拟网络服务(NFV)的能力,尤其是对防火墙、负载均衡、安全网元的自动化交付能力,使客户在现有的IT基础设施和网络架构下,真正实现了“多中心统一纳管”、“分钟级虚拟网络资源部署”、“业务网络灵活伸缩”的目标。 %e5%85%a5%e7%be%a4%e4%ba%8c%e7%bb%b4%e7%a0%81]]>

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    云杉网络的DeepFlow可观测性平台近期连续获得中国信通院多项认证,其与东吴证券合作的金融全链路可观测方案和与国网四川电力合作的电力智能运维方案均入选优秀案例。该平台的核心创新在于深度融合“可观测性”与“AI智能体”技术,通过全域数据采集和智能分析,实现从被动响应到主动预防的运维模式转变。目前,DeepFlow已在金融、电力等行业成功落地,有效提升了系统稳定性与运维效率,展现了其技术先进性和跨行业普适价值,未来将继续深化生态合作,助力更多行业数字化转型。

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    全景性能监控如何实现多维度分析?

    Air

    April 18, 2025

    产品资讯

    在数字化转型浪潮中,企业信息系统复杂度呈指数级增长——从云端微服务集群到边缘计算节点,从高频交易系统到物联网终端设备,性能问题已从单一服务器宕机演变为跨层级、跨区域的系统性挑战。当某电商平台大促期间因缓存雪崩导致交易链路瘫痪时,运维团队需要的不只是CPU使用率图表,而是能穿透12层调用栈的立体化观测能力。这种背景下,全景性能监控正成为技术团队破局的关键武器,其核心价值在于通过多维度分析将碎片化指标转化为可行动的决策洞察。 一、构建全景监控的三维坐标体系 传统监控工具常局限于单一维度指标收集,犹如仅用温度计诊断人体健康。真正的全景性能监控体系需要建立时间、空间、业务三维坐标: 时间维度:不仅记录实时指标,更构建分钟级到年度级的趋势基线。某银行通过对比交易响应时间的*工作日模式*与节假日模式,提前48小时预测到支付通道瓶颈。 空间维度:从物理机到容器Pod,从机房光缆延迟到CDN节点负载,实现基础设施的全域映射。全球部署的流媒体平台正是借助地理热力图,动态调整边缘节点流量分配。 业务维度:将技术指标与业务KPI(如订单转化率、用户停留时长)深度关联。当API错误率上升0.5%时,智能告警系统可同步显示对应的GMV损失预估。 这种三维建模能力,使得性能数据不再是孤立数字,而是构成业务健康的动态全息投影。 二、数据编织技术打破信息孤岛 实现多维度分析的前提,是对分散在日志文件、APM探针、基础设施监控中的数据进行有机整合。数据编织(Data Fabric)架构的应用,如同为监控数据构建中枢神经系统: 智能元数据管理:自动识别Nginx访问日志中的URI模板,将其与微服务调用链中的span名称建立映射。 上下文感知的数据关联:当数据库慢查询激增时,系统能自动关联同期进行的代码发布记录与K8s集群资源变更事件。 动态数据血缘分析:通过机器学习构建指标间的因果关系图,例如识别出内存泄漏总是先于TCP重传率上升出现。 某头部证券公司在实施数据编织后,故障定位时间从平均43分钟缩短至9分钟,关键证据链的自动拼图准确率达92%。 三、多维分析的核心方法论 在数据融合基础上,多维度分析需要组合运用多种分析范式: 1. 切片-钻取分析 横向切片:对比不同地域节点的同一服务P99延迟 纵向钻取:从集群总负载下钻到具体异常的Worker节点 某云服务商利用该方法,在5分钟内锁定导致全球API延迟飙升的特定可用区网络故障。 2. 关联规则挖掘 通过Apriori算法发现隐式规律,例如: 当Kafka消费者滞后超过5000条时,订单履约成功率下降具有87%的置信度 JVM Young GC频率与Redis缓存命中率呈强负相关 3. 异常模式识别 采用DTW(动态时间规整)算法,识别与历史故障相似的趋势形态。某智能制造企业利用该技术,提前12小时预警到与半年前产线停摆相同的传感器数据模式。 四、智能引擎驱动的决策闭环 当多维分析遇见机器学习,性能监控进入认知智能阶段: 根因定位引擎:基于贝叶斯网络构建故障传播模型,在数千个可能因素中计算各节点后验概率。某次大规模服务降级事件中,系统在17秒内将根本原因从”网络抖动”修正为”配置中心的证书轮换缺陷”。 预测性容量规划:结合业务增长预测与资源利用率趋势,自动生成扩容方案。某视频平台通过此功能,在春节流量高峰前精准完成万核级计算资源储备。 自愈策略编排:对于已识别模式的故障(如数据库连接池耗尽),自动触发预案执行。某电商在2023年双十一期间实现35%的常见故障自动修复。 这些智能能力将传统”监测-告警-处理”的线性流程,升级为”感知-分析-决策-行动”的增强闭环。 五、落地实践中的关键突破点 企业构建全景监控体系时,需重点突破三大障碍: 指标爆炸控制:通过指标分级治理(核心业务指标、辅助诊断指标、长期趋势指标)和自动相关性分析,避免陷入数据沼泽。某金融机构将监控指标从12万项精简至8600项,反而提升故障识别准确率。 可视化效能革命:采用*可观测性画布*技术,支持自由拖拽多维度数据源生成定制仪表盘。运维人员可快速构建”地域×服务版本×错误类型”的三维矩阵视图。 组织协同升级:建立SRE、开发、业务部门的联合指标评审机制,确保监控维度与业务目标对齐。某互联网公司通过该机制,将业务方关注的用户流失率纳入监控黄金指标集。 随着云原生与AIOps技术的深度融合,全景性能监控的多维度分析能力正在重新定义运维边界。当每个API调用都能被置于业务流程、基础设施、用户体验组成的多维空间中审视时,技术团队获得的不仅是故障排查的望远镜,更是业务创新的显微镜。

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