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云DC成未来流量主力 云杉网络如何点亮“黑盒”

日期:2019-05-18 03:29 作者:http://www.cyrenshou 阅读:

我们的目标是网络本地的转发和计算的本地处理。向阳讲到,那么我们应该怎么实现对虚拟网络盲点数据的全量采集呢?将物理网络的关键节点(主要是接入部分)覆盖,例如数据中心出口、防火墙的前后,以及接入交换机等。但是虚拟网络要相对复杂一些,常见的虚拟交换机一般没有流量镜像能力、有镜像能力的资源开销太大、用户也难以接受。对于不同的环境我们有不同的应对方案,对于KVM这类开放方案,可以进行本地的预处理——在宿主机上将流量转换成(各个维度的)遥测数据。

目前,作为面向云数据中心的虚拟网络流量采集分析平台,DeepFlow®率先在金融、电信、电力、教育等行业近百家企业部署,包括平安科技、兴业数金、中国移动、国家电网、苏州国科数据中心等标杆客户,已经成为企业云数据中心网络稳定和高效运营的典范。

通信世界网消息(CWW)近年来,云计算在运营商、金融、互联网等多个行业得到了广泛应用,大数据、微服务等各种面向云计算的应用和架构也应运而生,SDN也因云而生。“SDN的应用已经步入商用化轨道,DC和DC之间的SDN应用已经规模商用。”在前不久召开的“SDN/NFV/AI大会”上,中国电信科技委主任韦乐平指出。

采集虚拟网络流量,必须安全、可靠,即需要满足三大要点:一是绘制与当前运行情况相符的虚拟化网络拓扑结构图,并能对虚拟化网络资源、网络拓扑进行实时更新和集中监控;二是保证云计算平台管理流量与云租户业务流量分离;三是能识别、监控虚拟机之间、虚拟机与物理机之间的流量。

“云杉网络的策略是从先进的数据采集技术入手,在此基础上建立刻画云网络的全景视图和运维、运营、安全管理机制。”向阳表示,对于采集到的数据,通过标记后,可以从不同的维度绘制一个从地域到VPC再到服务器、子网、虚拟机、虚拟机接口、IP等从宏观到微观的云网络全景视图。

DeepFlow®点亮云网络的黑盒

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基于运维管理者视角,DeepFlow®分别从云租户、云资源和云网络三个维度进行关联分析,帮助云数据中心提高运维效率;优化资源使用率;提升安全性,从而提升云服务SLA水平。

以前出问题就抓包,现在去哪儿抓都不知道;以前防火墙跟着业务开,现在该开哪个墙都不知道;以前新上线就新机柜,现在该去哪个池都不知道...面对云网络“黑盒”,如何破解?对此,云杉网络提出SDN全景图理念。向阳表示,SDN全景图,为云时代的网工们打开云网络的黑盒,实现快速定位端到端故障,安全策略实时验证,业务上线全局优化...实现虚拟网络流量的多维度可视化,达成点亮云网黑盒的目的。

不同的环境不同的应对方案

在混合云的场景中,大家比较关注的是资源消耗,其主要的消耗是把包抽取出来和压缩后再发送,云杉网络的优化方案是利用DPDK或者Linux内核实现零拷贝。当然这里也有局限,在追求性能极致的同时还要兼顾对客户系统环境的无扰,我们需要做到仅靠已有的环境来获取自己想要的流量,这在性能优化方面给我们带来了许多的技术挑战。

东西向流量是未来主角

向阳讲到,对于一个整体的Fabric网络,其流量是能轻松达到TB级别的,当我们将这些流量全部采集下来之后,如何将流量和消费端对接起来(因为后端的分析能力是无法消化TB级流量的)也是一个严肃的问题。这两个因素叠加起来,跟传统网络一层层漂亮的规划图相比起来,云数据中心的多租户的各种业务跑在一张网里,这里有不同的VPC、IP重叠,我们很难再用一幅清晰的图来表示这个网络,此时的数据中心网络无疑是一团乱麻。当出现业务故障时,团队的权责也因此开始模糊起来。

云杉网络于2019年3月18日发布了DeepFlow® v5.5.1版,该版本优化了网络对象的管理,增强了业务分析能力,改进了告警策略和报表管理;网络全景图功能完善了VPC视角,并加入主机视角,实现了端到端的流量统计与分析,云平台管理模块增加了对虚拟路由器的支持,优化后的采集器日志文件上限为1M/天。

根据思科全球云指数给出的报告,到2020年,数据中心内部东西向网络流量占到了77%,再加上数据中心之间的(例如灾备场景下,同城的光纤)流量,数据中心东西向流量占比高达86%之多。根据思科预测,2020年云化数据中心的流量是占全球数据中心总流量的92%。

向阳指出,通常一个数据中心云网络规模的流量是TB级别,在不干扰生产环境的前提下完成流量的全网采集、全景分析和按需分发成为保障云端业务的关键。然而,对数据中心流量的采集,传统的分光/镜像/采样(sFlow、NetFlow等)的方法,其缺点是只能覆盖到物理网络,其对接的后端NPM/安全分析能力也只是GB级别。