DeepFlow全景圖 解決混合云全鏈路業務性能監控

　　多個機構的調研結果顯示，企業在上云過程中會不同程度地采用多種類型的資源池——混合云既具備公有云彈性伸縮的優點，又可滿足用戶對于不同類型業務和數據的運營需求，越來越多的企業IT架構正在逐步向多地、多點的混合云系統轉變。

　　一、多地、多點、異構資源池網絡監控難度陡增

　　隨著云計算新技術的不斷引入，傳統的網絡運維、監控方案越來越難以持續，云時代的網絡監控診斷遇到了新的挑戰。許多企業IT運營管理人員紛紛表示，現有的監控診斷方案難以覆蓋日益增加的東西向流量;云化后的虛擬資源時刻發生變化、虛擬網絡的層級不斷疊加和轉換、不同業務的網絡服務拆分和交織在一起，網絡的日常運維工作由此變得非常復雜;而當在業務出現問題時，由于缺少完整的證據鏈幫助企業快速定位和排障，導致部門間經�；ハ嗤普啞＞W絡“黑盒”成為企業上云的一大障礙已經成為業界共識，造成這個問題的原因包括以下幾點：

　　1. 流量管理有短板：傳統的分光/鏡像/采樣等技術只能覆蓋到物理網絡，對越來越占據主導地位的虛擬網絡流量缺乏精準和高效的采集手段，而后端現有的大部分分析工具首先缺乏必須的流量數據，并且也無法處理TB級別的流量數據。

　　2. 網絡視圖不清晰：云數據中心的特點是各種業務由同一套系統承載，網絡資源是動態變化的，因此很難像傳統網絡那樣用一張清晰的圖來表示云網絡，出現業務故障時“虛擬網元”往往成為了故障盲點，對于網絡中的服務互訪、關聯關系、訪問路徑還缺少有效的監控手段，定位故障點成了新挑戰。

　　3. 監控不隨云擴展：企業采用混合云架構后，網絡結構靈活多變，在多租戶、大量業務、海量數據的背景下，需要建立包含物理、虛擬化、容器網絡的統一監控平臺，并為其他部門提供網絡分流、數據服務。

　　二、用DeepFlow構建業務全鏈路流量知識圖譜

　　許多行業有明確的等保要求，例如必須有能力對虛擬網絡的拓撲和流量進行采集和展現，采集方式也必須確保安全可靠。企業想徹底解決虛擬網絡“黑盒”問題，則需要獲取完整的網絡流量。下面以DeepFlow全景圖功能為例，介紹混合云環境下的網絡流量采集及全鏈路監控。

　　全景圖是DeepFlow重要功能之一，v5.6版本提供十多個維度(包括IP、VPC、子網、區域、可用區、宿主機、虛擬機、容器節點、容器POD、業務、資源組等)的資源流量搜索和知識圖譜展現，以及云網全景視圖下的監控診斷解決方案。幫助用戶將網絡信息、資源信息、服務信息與業務信息有機關聯，統一采集并分發任意工作負載(容器/虛擬機)之間的流量，實現對業務網絡的全面性能監控。流量搜索從十余個維度的資源視角展示網絡性能監控數據。全景圖展示的視角(頁面)包括：

　　流統計：以IP五元組聚合流，以流屬性為基礎統計吞吐、負載、時延、性能、異常及流量屬性數據，支持以趨勢、排名、分布、拓撲的方式進行可視化。

　　包統計：以IP二元組聚合，對包的播送類型、TCP標志位、TTL、包長區間等屬性進行吞吐量統計，支持以趨勢、排名、分布、拓撲的方式進行可視化。

　　廣域網：從地理位置的視角展示資源與Internet之間的流量分布，支持以中國省份維度進行分組統計，支持的指標量與流統計相同，支持以趨勢、排名、分布的方式進行可視化。

　　通過點擊拓撲中的節點、路徑，以及分布圖中的分組，用戶可在上述頁面之間進行切換，從不同的視角對同樣的數據進行展現。另外，頁面還可進一步跳轉到流量曲線二級頁面，以折線圖的視角，展現現拓撲中的節點、路徑或分布圖中分組的統計數據在不同時間的結果，并與虛擬機、容器POD的啟停、創建(同步)、刪除、遷移、IP變更事件進行關聯展示。進一步的，可以跳轉到流日志三級頁面，查看對應的原始流日志詳細信息。

　　DeepFlow全景圖功能下目前有流量搜索及網絡拓撲兩個子功能，流量搜索聚焦于從不同的維度對虛擬網絡中的流量指標數據(500多個監控指標)進行靈活檢索，形成豐富多樣的子視圖(拓撲類、比較類、分布類、趨勢類等)，對流量數據進行可視化展現。且所有可視化圖表均可加入自定義視圖中進行進一步的組合、設置告警生成策略、設置報表生成策略。

　　網絡拓撲功能聚焦于從邏輯、虛擬、物理的視角展現網絡的配置信息和狀態指標數據。完整描述各虛擬資源及虛擬網元之間的訪問關系以及流量狀態，幫助管理者全面掌握虛擬網絡整體情況，有效應對虛擬網絡內部組件關系復雜、虛擬機變動頻繁等現象。

　　三、全景視圖下的云網全鏈路監控診斷

　　采集數據、可視化呈現只是精細化管理的第一步，接下來還要將網絡信息、資源信息、服務信息、及業務信息，關聯對應起來，真正用于發現問題、解決問題。例如，用戶通過DeepFlow全景圖可以確定突發的網絡故障問題在哪一側，以及業務網絡端到端逐跳性能問題診斷等。

　　通過精細搜索，過濾指定網流：源、目的、協議、服務端口;通過端到端指標量對比，定位問題在客戶端/服務端;結合資源知識圖譜，定位流量的資源信息。

　　通過精細搜索，過濾指定網流：源、目的、協議、服務端口;通過物理鏈路逐跳查看，展示網絡性能指標的逐跳變化，定位丟包和時延位置;通過廣域網追蹤，過濾網流，定位問題地域。

　　四、總結

　　DeepFlow全景圖幫助管理者將網元狀態、網絡流量與資源(業務)有機關聯，使云中業務網絡不再是運維“黑洞”。通過全網流量采集，時序數據庫的分布式存儲，再繪制包含多個維度的網絡知識圖譜，最終通過對關鍵指標量的監控，實現對業務網絡全鏈路的監控和性能診斷。