企业上云的网络挑战 企业上云过程中,基础设施在不断云化,随着容器技术的快速发展,上云后的应用架构逐渐微服务化。云服务高频动态变化的特性满足了业务快速变化的需求,但更多的业务上云使得东西向网络流量激增,基础设施的云化进一步模糊了网络的边界,种种因素叠加在一起使得上云后业务的安全和运维难度陡增。 网络的监控诊断伴着网络的发展始终存在,网络的边界随着基础设施的云化尤其是网络虚拟化层次的延伸而不断扩大。相应地,网络监控诊断的触手也需要随之增加。但在混合云环境中,网络监控诊断遇到了新的挑战。企业现有的监控诊断方案无法覆盖日益增加的东西向流量,由此形成的网络“黑盒”已成为企业上云的一大障碍。
➤ 网络的点、线、面
在网络监控诊断的场景下,如果我们将具体数据包看做是“点”,完整的业务访问路径(一条流)则是由多个“点”连成的“线”。流信息包含了关键的网络元数据,但在多地数据中心、资源池化,并且涉及公有云资源、专线链路的IT环境中,市场上的方案缺少全局的网络状态视角,即一张关联IaaS资源、PaaS资源、服务应用的知识图谱——混合云网络的全景图。
云杉网络的DeepFlow提供了针对云网络的点、线、面操作逻辑,为混合云的监控诊断提供了全面的信息保障。知识图谱(网络全景图)包含网络所涉及的对象实体映射关系,显示结构拓扑与现网流量的一系列不同视角的视图展示,应用可视化技术和搜索技术描述资源实体全面、丰富的运行信息,为云中业务的监控诊断提供按图索骥的指导。
➤ 云网络八卦图的绘制
要绘制一幅混合云网络的全(八)景(卦)图,首先要获取的是生产网络的拓扑,其次是全网的流量信息,最后是根据流量与网元的映射关系。获取混合云环境的网络流、数据包并非易事,需要兼顾性能和侵入性,方案的设计要充分考虑企业已有的生产环境。
云杉网络DeepFlow监控诊断方案由DeepFlow的采集器、控制器以及数据节点组成,并支持IPv4、IPv6协议环境。可自动梳理出与业务有关的知识图谱并识别出异常或恶意的流量,为企业上云后的监控诊断提供可靠的依据。
首先DeepFlow控制器通过与生产环境尤其是云平台的对接,自动学习云中的资源和网络拓扑信息。通过对接关键物理设备,DeepFlow完成全(八)景(卦)图绘制的第一步。
考虑到网络监控框架的可扩展性,流量采集与后端监控诊断工具必须解耦,在采集侧,各类型号的DeepFlow采集器为全网流量采集方案提供基础信息的捕获能力,支持物理网络、KVM、ESXi、容器、公有云等资源池网络环境。对于多数据中心、多云异构的混合云基础设施,DeepFlow控制器以集群方式实现对不同平台下众多采集器的管理。控制器能秒级启停海量采集器,采集器通过接收控制器的指令,在本地对流量做预处理。至此,DeepFlow完成全(八)景(卦)图绘制的第二步。
控制器作为整个系统的中枢大脑,结合采集到的流量和已经对接的生产环境网络拓扑,借助机器学习和大数据等技术,自动对全网流量进行梳理,结合数据类型、监控指标、资源属性、展示方式等多个维度,生成全局业务真实的网络流量知识图谱,亦即DeepFlow全(八)景(卦)图绘制的第三步。
➤ 云网络八卦图的展示
不同角色的使用者对全景图的展示各有偏好,全面覆盖这些需求并提供统一的呈现,是满足各方对网络卦象解读的重要前提。
企业通过DeepFlow平台已经掌握了混合云环境中的网络数据。核心的监控指标是用以描述网络状态、性能的各类指标,主要包括吞吐量、时延、异常、传输状态等;展示方式根据使用场景主要有分布、关联、对比及回溯等。网络流量数据又是典型的时间序列数据,同时具备相应的网络特性。因此DeepFlow提供了分布式的网络时序数据库服务,在满足快速写入、数据持久化的同时,不断优化多维度的聚合查询能力。平台不同角色用户可以在核心视图的基础上,定制自己更关心的监控面板并设置告警策略。
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云杉网络
August 3, 2020
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