引言
混合云趨勢下，數(shù)據(jù)中心的網(wǎng)絡(luò)流量監(jiān)控正在變得越來越復(fù)雜。
據(jù)咨詢機(jī)構(gòu)Enterprise Management Associates調(diào)研顯示，在企業(yè)上云之前，大多數(shù)企業(yè)已經(jīng)采用了4-10個(gè)工具來監(jiān)控網(wǎng)絡(luò)并進(jìn)行排障。當(dāng)多云環(huán)境和混合IT架構(gòu)來臨時(shí)，網(wǎng)絡(luò)復(fù)雜程度成倍增加，傳統(tǒng)的以設(shè)備為中心的網(wǎng)絡(luò)監(jiān)控工具，開始無法滿足云環(huán)境所需的可見性，而企業(yè)也很難把越來越零碎的網(wǎng)絡(luò)監(jiān)控工具融合在一起。
那么，混合云下的網(wǎng)絡(luò)流量監(jiān)控到底應(yīng)該怎么做？對于采用了多云環(huán)境的企業(yè)而言，是否存在一種基于“全景”的網(wǎng)絡(luò)監(jiān)控解決方案，能夠讓復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境變得易于管理呢？
暴漲的虛擬網(wǎng)絡(luò)流量，缺失的全網(wǎng)流量監(jiān)控
一直以來，網(wǎng)絡(luò)流量的采集和分析，是企業(yè)數(shù)據(jù)中心基礎(chǔ)設(shè)施不可或缺的監(jiān)控手段。通過對網(wǎng)絡(luò)流量的深度分析，企業(yè)能夠更好地定位網(wǎng)絡(luò)故障、優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)和業(yè)務(wù)性能指標(biāo)。
然而，自2019年以來，來自金融、電信、IDC等行業(yè)的一線從業(yè)者，卻對“云環(huán)境下的網(wǎng)絡(luò)流量采集”這一課題，保持著集體性的高度關(guān)注。對于這些IT水平走在各行業(yè)前列的大型機(jī)構(gòu)來說，一個(gè)老生常談的網(wǎng)絡(luò)流量監(jiān)控領(lǐng)域，到底出了什么問題？
在過去，國內(nèi)企業(yè)數(shù)據(jù)中心普遍采用傳統(tǒng)三層IT架構(gòu)，對網(wǎng)絡(luò)流量的監(jiān)控，主要是通過網(wǎng)絡(luò)物理交換機(jī)鏡像來獲取業(yè)務(wù)交互的東西向（相對于數(shù)據(jù)中心出口的南北流量而言）流量，然后將采集到的流量給到分析工具。
隨著企業(yè)數(shù)據(jù)中心架構(gòu)逐漸云化，網(wǎng)絡(luò)流量的采集和分析隨之發(fā)生了巨大的變化：云計(jì)算環(huán)境下，部分東西向的流量不再經(jīng)過物理交換機(jī)。同時(shí)，虛擬機(jī)的上線、下線、擴(kuò)容、遷移、切換等操作頻繁，均為自動(dòng)化實(shí)現(xiàn)，而傳統(tǒng)的靜態(tài)鏡像無法跟隨虛擬機(jī)實(shí)現(xiàn)同步的動(dòng)態(tài)部署，也就無法采集到所需的流量。換句話說，傳統(tǒng)的基于物理交換機(jī)鏡像的網(wǎng)絡(luò)流量監(jiān)控方式，在云環(huán)境中開始失效。
此外，云端暴增的虛擬網(wǎng)絡(luò)流量，也讓傳統(tǒng)的鏡像監(jiān)控方式難以承受。據(jù)艾瑞咨詢《2020年中國數(shù)據(jù)中心行業(yè)發(fā)展洞察報(bào)告 》指出，云化推動(dòng)數(shù)據(jù)中心向大規(guī)模機(jī)房演進(jìn)，目前數(shù)據(jù)中心東西向流量已經(jīng)超過南北向流量。在傳統(tǒng)鏡像方式下，大規(guī)模的東西向流量通過物理交換機(jī)端口被引向虛擬機(jī)或服務(wù)器進(jìn)行集中處理，由于對端口消耗過大，嚴(yán)重影響了網(wǎng)絡(luò)設(shè)備的性能和穩(wěn)定性。
值得注意的是，混合云環(huán)境下的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)更為復(fù)雜，想要基于企業(yè)現(xiàn)有的監(jiān)控工具實(shí)現(xiàn)端到端的診斷，幾乎成了一個(gè)不可能完成的任務(wù)。在混合IT架構(gòu)下，企業(yè)云數(shù)據(jù)中心可能包括OpenStack、VMware、裸金屬、容器等異構(gòu)IT資源池，涉及業(yè)務(wù)區(qū)、互聯(lián)網(wǎng)接入?yún)^(qū)、外聯(lián)區(qū)、DMZ區(qū)等多種網(wǎng)絡(luò)區(qū)域劃分，網(wǎng)絡(luò)環(huán)境正在變得越來越規(guī)模巨大、層級復(fù)雜且多變。
從企業(yè)現(xiàn)有的網(wǎng)絡(luò)監(jiān)控工具看，無論是日志管理、網(wǎng)絡(luò)性能管理、應(yīng)用性能管理等工具，還是云廠商提供的流量采集和分析工具，都是各自為陣，無法為企業(yè)梳理出完整的業(yè)務(wù)流量訪問路徑，來實(shí)現(xiàn)基于混合IT的全網(wǎng)流量監(jiān)控，更不用提在多云環(huán)境中能掌握全局化的、精細(xì)化的網(wǎng)絡(luò)管理能力。
據(jù)Forrester調(diào)研報(bào)告顯示，12%使用現(xiàn)代基礎(chǔ)設(shè)施監(jiān)控工具的受訪者表示，他們?nèi)匀浑y以獲得端到端的可見性和擴(kuò)展性以支持整個(gè)企業(yè)網(wǎng)絡(luò)運(yùn)維。這種局限性，隨著企業(yè)數(shù)據(jù)中心云化進(jìn)程的深入，暴露得愈發(fā)明顯。
越來越多的企業(yè)意識到，在混合云環(huán)境中實(shí)現(xiàn)全網(wǎng)流量監(jiān)控，并不是一件輕松的事情。
企業(yè)IT歷史包袱下，全網(wǎng)流量監(jiān)控改造之痛
云環(huán)境下全網(wǎng)流量監(jiān)控的缺失，讓企業(yè)如鯁在喉。大型金融機(jī)構(gòu)、電信運(yùn)營商、IDC運(yùn)營商，以及采用了混合云和云原生技術(shù)的行業(yè)頭部企業(yè)，都在急切地尋求解決方案。
然而在企業(yè)IT歷史包袱下，改造之路何談容易？
從建設(shè)的角度看，企業(yè)經(jīng)過多年的信息化建設(shè)，積累了大量的軟硬件IT資產(chǎn)，并形成了較為固定的IT管理方式。企業(yè)更多考慮的是，如何在保持現(xiàn)有的網(wǎng)絡(luò)設(shè)備投資和監(jiān)控方式的基礎(chǔ)上實(shí)施改造。這就要求新的網(wǎng)絡(luò)解決方案，能夠與現(xiàn)有的IT軟硬件設(shè)備和監(jiān)控工具無縫對接，并盡可能輕量級的部署，不干擾現(xiàn)有的生產(chǎn)環(huán)境。
從部署的角度看，云業(yè)務(wù)帶來了大規(guī)模的、彈性的虛擬網(wǎng)絡(luò)流量，那么云環(huán)境下的流量監(jiān)控方案也需要隨云而動(dòng)，一方面能夠在IT異構(gòu)環(huán)境中靈活部署，并隨著虛擬機(jī)、容器等資源的實(shí)時(shí)變化而彈性伸縮；另一方面，也需要降低對計(jì)算、存儲、帶寬等資源的占用，不能影響現(xiàn)網(wǎng)中運(yùn)行的業(yè)務(wù)。
從安全的角度看，大規(guī)模的部署、靈活的虛擬網(wǎng)絡(luò)變動(dòng)以及開源組件的應(yīng)用，都會(huì)給內(nèi)網(wǎng)安全帶來隱患，因此新的方案需要考慮安全策略的自動(dòng)化管理，以保證現(xiàn)有的安全策略被正確執(zhí)行，滿足企業(yè)上云安全合規(guī)的要求。
從業(yè)務(wù)的角度看，網(wǎng)絡(luò)流量監(jiān)控曾經(jīng)只是IT部門的運(yùn)維工作，如今卻成為運(yùn)維、安全、業(yè)務(wù)審計(jì)等多個(gè)部門共同的關(guān)注。無論是網(wǎng)絡(luò)故障排查、云端網(wǎng)絡(luò)告警，還是基于業(yè)務(wù)視角的網(wǎng)絡(luò)診斷，都需要對全網(wǎng)流量進(jìn)行采集和分析。如何針對每個(gè)部門的不同需求，對流量進(jìn)行“統(tǒng)一采集、多次分發(fā)消費(fèi)”，避免“煙囪式”建設(shè)和重復(fù)投資，也成為企業(yè)考量的關(guān)鍵之一。
總體而言，企業(yè)對于全網(wǎng)流量采集方案的要求非常高，除了部署的低侵入性、高靈活性、高性能及安全性，還看重采集平臺的開放性。
反觀目前市場上大多數(shù)的解決方案，仍是基于物理交換機(jī)鏡像對流量進(jìn)行集中處理，或基于虛擬機(jī)大規(guī)模安裝代理進(jìn)行流量采集，不僅對現(xiàn)有設(shè)備的性能影響太大，也無法適應(yīng)云環(huán)境下的靈活多變。這是由于傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)廠商或虛擬化廠商，一般基于自身的軟硬件設(shè)備提供一體化的解決方案，既難以與其他廠商的產(chǎn)品進(jìn)行融合，也缺乏創(chuàng)新的意愿。
混合云趨勢下爆發(fā)的全網(wǎng)流量監(jiān)控痛點(diǎn)，正在轉(zhuǎn)化為國內(nèi)大中型企業(yè)云化進(jìn)程中的新需求，而這一市場尚待破局。
從網(wǎng)絡(luò)黑盒到全網(wǎng)監(jiān)控，行業(yè)巨頭的云網(wǎng)流量采集探索
剛需之下，市場先行，一些技術(shù)領(lǐng)先的行業(yè)巨頭們已走在了傳統(tǒng)解決方案的前面。據(jù)不完全統(tǒng)計(jì)，目前國內(nèi)已有超過30家企業(yè)級數(shù)據(jù)中心部署了云環(huán)境流量采集系統(tǒng)。
那么，這些巨頭企業(yè)到底是如何解決云網(wǎng)流量監(jiān)控難題的呢？我們不妨來看幾個(gè)代表性的案例。
民生銀行：金融監(jiān)管下的云網(wǎng)流量監(jiān)控
在民生銀行，很早就開始實(shí)施云數(shù)據(jù)中心的轉(zhuǎn)型升級，業(yè)務(wù)已成功上云并穩(wěn)定運(yùn)行。為了響應(yīng)國家金融監(jiān)管政策，保障云數(shù)據(jù)中心的網(wǎng)絡(luò)安全、交易監(jiān)控安全，2019年，民生銀行引入了云杉網(wǎng)絡(luò)DeepFlow虛擬網(wǎng)絡(luò)采集可視化與分析平臺，以解決云環(huán)境中東西向虛擬流量采集的各類痛點(diǎn)問題。
與傳統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)流量監(jiān)測方式相比，DeepFlow的優(yōu)勢在于，部署方式簡單，無需維護(hù)獨(dú)立虛機(jī)。由于DeepFlow采用宿主機(jī)模式，即通過在云環(huán)境每臺物理宿主機(jī)上部署獨(dú)立采集軟探針，其天生完全旁路的機(jī)制，對虛機(jī)、業(yè)務(wù)網(wǎng)卡、虛機(jī)交換機(jī)均無侵?jǐn)_。作為宿主機(jī)上的用戶態(tài)進(jìn)程，具備輕量、安全、可控等優(yōu)點(diǎn)。同時(shí)，為了規(guī)避對宿主機(jī)穩(wěn)定性的影響，DeepFlow針對采集器還設(shè)置了過載保護(hù)機(jī)制。
從管理角度看，DeepFlow也是業(yè)內(nèi)少有的能夠同時(shí)與OpenStack、VMware等云平臺無縫對接的產(chǎn)品，其控制器可以發(fā)現(xiàn)云平臺中的各類資源，包括區(qū)域、用戶、VPC、子網(wǎng)、路由器、虛擬機(jī)等，并結(jié)合流量梳理后直觀地展現(xiàn)給網(wǎng)絡(luò)管理員，實(shí)時(shí)掌握云環(huán)境中的流量采集和資源部署情況。
如今，在民生銀行的分行云環(huán)境中，DeepFlow已與其現(xiàn)有的流量采集平臺完成了無縫對接，不僅成功實(shí)現(xiàn)了云環(huán)境中東西向虛擬流量的精細(xì)采集，還與云管平臺形成了聯(lián)動(dòng)，能夠?qū)υ凭W(wǎng)絡(luò)進(jìn)行動(dòng)態(tài)的監(jiān)控。考慮到生產(chǎn)環(huán)境的系統(tǒng)安全性，DeepFlow對云網(wǎng)的監(jiān)控也能實(shí)現(xiàn)與生產(chǎn)系統(tǒng)的零耦合。
總體而言，民生銀行是以最小化的部署，獲得了最大化的靈活采集策略和安全便捷的云網(wǎng)流量監(jiān)控。既擴(kuò)大了原有的流量采集能力，又不影響生產(chǎn)系統(tǒng)的性能和穩(wěn)定性，可謂云網(wǎng)流量采集的最佳實(shí)踐之一。
河南移動(dòng)：電信云的精細(xì)化運(yùn)營
河南移動(dòng)的私有云擁有多個(gè)數(shù)據(jù)中心，其資源池?cái)?shù)百臺集群規(guī)模，承載了數(shù)百個(gè)業(yè)務(wù)。作為電信運(yùn)營商，河南移動(dòng)的私有云建設(shè)，不僅要滿足國家等保2.0要求，在核心網(wǎng)的可靠性、高效性，以及對客戶隱私保護(hù)等方面，也有著比很多行業(yè)更為嚴(yán)苛的要求。
一方面，河南移動(dòng)的私有云內(nèi)部采用網(wǎng)絡(luò)虛擬化后，數(shù)據(jù)中心東西向流量占據(jù)了主導(dǎo)，傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)監(jiān)測方案已無法適應(yīng)虛擬流量，系統(tǒng)內(nèi)的網(wǎng)絡(luò)行為完全黑盒化；
另一方面，該私有云面向的租戶越來越多，從整個(gè)省公司各部門到不同省公司之間的跨區(qū)用戶，從云平臺運(yùn)營到租戶業(yè)務(wù)運(yùn)營，對云資源和流量數(shù)據(jù)的使用情況要求更加精細(xì)化。
為了更好地運(yùn)營好電信云，在經(jīng)過反復(fù)的測試和對比后，河南移動(dòng)引入了云杉網(wǎng)絡(luò)DeepFlow對私有云網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行監(jiān)測，實(shí)現(xiàn)了實(shí)時(shí)分析和故障回溯分析，很好地滿足了河南移動(dòng)精細(xì)化運(yùn)營和管理的需求。
對電信運(yùn)營商而言，如今在5G、邊緣計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)方向的發(fā)力，還將產(chǎn)生更多的網(wǎng)絡(luò)運(yùn)營場景。對此，河南移動(dòng)和云杉網(wǎng)絡(luò)也為即將爆發(fā)的實(shí)時(shí)流量采集和分析需求做好了準(zhǔn)備。
混合云時(shí)代，如何打造全網(wǎng)流量采集的最佳實(shí)踐？
不難發(fā)現(xiàn)，很多行業(yè)頭部企業(yè)都在云杉網(wǎng)絡(luò)DeepFlow的助力下，建設(shè)了全網(wǎng)流量監(jiān)控分析平臺，在私有云或混合云環(huán)境中實(shí)現(xiàn)了精準(zhǔn)高效的網(wǎng)絡(luò)流量統(tǒng)一采集和分發(fā)的能力。
其實(shí)，除了上文提到的企業(yè)，國泰君安、平安科技、興業(yè)數(shù)金等金融機(jī)構(gòu)，移動(dòng)、聯(lián)通、電信三大運(yùn)營商，及中國航信、深航貨運(yùn)、享道出行、聯(lián)想IT等大型集團(tuán)企業(yè)，都引入了云杉網(wǎng)絡(luò)DeepFlow來部署云網(wǎng)流量采集平臺。
為什么這么多的行業(yè)巨頭會(huì)選擇云杉網(wǎng)絡(luò)而不是傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)廠商合作？其根本原因在于云杉網(wǎng)絡(luò)用自己的技術(shù)實(shí)力和產(chǎn)品思路，證明了DeepFlow的的確確是對用戶有價(jià)值的，是真正符合用戶需求的。
例如，企業(yè)在云環(huán)境中獲取虛擬網(wǎng)絡(luò)流量的方式其實(shí)有多種，但是用戶最關(guān)心的指標(biāo)，如：部署對生產(chǎn)環(huán)境零侵?jǐn)_、靈活性好、性能高等，卻很少有解決方案能達(dá)到企業(yè)的標(biāo)準(zhǔn)。
云杉網(wǎng)絡(luò)DeepFlow采用的宿主機(jī)旁路模式，在KVM環(huán)境中僅需運(yùn)行一個(gè)用戶態(tài)的進(jìn)程，在公有云和VMware云平臺以虛擬機(jī)的形式部署。當(dāng)采集器工作時(shí)，所消耗的資源為1核CPU、1G內(nèi)存。當(dāng)采集為Flow信息時(shí)，對網(wǎng)絡(luò)帶寬的消耗不足實(shí)際流量的5%，并且采集器擁有過載保護(hù)機(jī)制，真正滿足了企業(yè)對侵入性低、穩(wěn)定性高且動(dòng)態(tài)化部署的需求。
再比如，針對企業(yè)在混合云環(huán)境中的流量采集需求，DeepFlow憑借其分布式架構(gòu)和開放可編程的特性，將采集與分析消費(fèi)解耦，并與多種云平臺對接，實(shí)現(xiàn)了大規(guī)模異構(gòu)IT資源池虛擬流量的統(tǒng)一采集和管理。為了確保企業(yè)安全策略的一致性，DeepFlow做到了云環(huán)境采集策略自動(dòng)化跟隨，并通過持續(xù)的機(jī)器學(xué)習(xí)自動(dòng)生成網(wǎng)絡(luò)策略建議，在動(dòng)態(tài)環(huán)境下持續(xù)執(zhí)行策略。
可以看到，DeepFlow的架構(gòu)設(shè)計(jì)和產(chǎn)品功能，天生適合多云及云原生環(huán)境，這也與云杉網(wǎng)絡(luò)誕生于云計(jì)算時(shí)代有關(guān)。其SDN的基因與基礎(chǔ)平臺的開放性，讓DeepFlow打破了傳統(tǒng)解決方案在侵入性、性能、靈活性等方面瓶頸，同時(shí)也能夠原生適配虛擬化、容器、公有云等多種生態(tài)，從而滿足企業(yè)在混合云時(shí)代的新需求，而這正是傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)廠商所不具備的特征。
隨著越來越多的企業(yè)將步入混合云時(shí)代，各行業(yè)巨頭和云杉網(wǎng)絡(luò)共同打造的云網(wǎng)流量采集最佳實(shí)踐，無疑也為其他企業(yè)提供了可參考的建設(shè)經(jīng)驗(yàn)。
在部署上，平臺建設(shè)并非一步到位，而是分期建設(shè)，按需擴(kuò)容。
隨著數(shù)據(jù)中心規(guī)模擴(kuò)大、IT基礎(chǔ)設(shè)施增多而擴(kuò)容，企業(yè)會(huì)逐漸將原有的物理網(wǎng)絡(luò)監(jiān)控、虛擬流量監(jiān)控、安全事件監(jiān)控等業(yè)務(wù)，整合到全網(wǎng)流量采集和分析的平臺中。但是，平臺建設(shè)并非一步到位，而是基于企業(yè)現(xiàn)有的IT基礎(chǔ)設(shè)施和業(yè)務(wù)需求進(jìn)行階段性的建設(shè)。
第一步，企業(yè)通常會(huì)選擇KVM、容器資源池進(jìn)行部署實(shí)施，以DeepFlow解決虛擬網(wǎng)絡(luò)環(huán)境流量“黑盒”的問題。這是由于企業(yè)在傳統(tǒng)物理網(wǎng)絡(luò)上已具備完整的監(jiān)控方案，因此填補(bǔ)虛擬網(wǎng)絡(luò)流量監(jiān)控的空白，并與現(xiàn)有的監(jiān)控分析工具進(jìn)行對接，閉合私有云、容器環(huán)境中的運(yùn)維、業(yè)務(wù)分析工具鏈，成為企業(yè)迫在眉睫的需求。
在虛擬網(wǎng)絡(luò)環(huán)境的部署取得了理想效果后，企業(yè)第二步可以選擇納入更多資源池，如物理交換機(jī)、專線等流量數(shù)據(jù)，以實(shí)現(xiàn)對整體數(shù)據(jù)中心的流量采集能力。同時(shí)，對接網(wǎng)絡(luò)中心、安全中心、智能運(yùn)維等平臺，滿足各平臺對現(xiàn)網(wǎng)流量數(shù)據(jù)的消費(fèi)需求。
第三步，企業(yè)可以對存在公有云上所運(yùn)行的Workload或?qū)嵗髁窟M(jìn)行采集，完成對混合云IT環(huán)境整體監(jiān)控流量管理，實(shí)現(xiàn)整體網(wǎng)絡(luò)畫像、流量分發(fā)、對多平臺流量數(shù)據(jù)分發(fā)的服務(wù)能力。
如果已經(jīng)運(yùn)行了混合云環(huán)境，企業(yè)也可以在不影響生產(chǎn)環(huán)境運(yùn)行的情況下分批次部署實(shí)施，將DeepFlow平臺所涉及的管理、監(jiān)控分發(fā)平面復(fù)用在已有的網(wǎng)絡(luò)平面中。
在規(guī)劃上，從不同的IT環(huán)境和網(wǎng)絡(luò)類型出發(fā)，分區(qū)域、分資源池進(jìn)行規(guī)劃。
在數(shù)據(jù)中心側(cè)，可以按區(qū)域來定義，區(qū)域內(nèi)的網(wǎng)絡(luò)流量包含可用區(qū)的物理網(wǎng)絡(luò)流量和資源池內(nèi)的虛擬網(wǎng)絡(luò)流量。在物理網(wǎng)絡(luò)中，采集點(diǎn)通常由設(shè)備廠商的監(jiān)控方案實(shí)現(xiàn)；在虛擬網(wǎng)絡(luò)流量采集上，可采用DeepFlow提供的各型號采集器，對接設(shè)備廠商方案的標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)輸出。
對于多數(shù)據(jù)中心、多分支機(jī)構(gòu)的企業(yè)，DeepFlow也支持各地?cái)?shù)據(jù)中心區(qū)域、各類資源池的網(wǎng)絡(luò)流量采集，由相應(yīng)型號的采集器完成。
在公有云側(cè)，可通過DeepFlow實(shí)現(xiàn)公有云VPC內(nèi)各類資源的網(wǎng)絡(luò)流量采集。采集器以用戶態(tài)的軟件形式，部署在虛擬機(jī)、容器、裸金屬設(shè)備等Workload上，支持Linux、Windows等主流操作系統(tǒng)。
在控制管理側(cè)，可從控制面設(shè)計(jì)入手，解決大規(guī)模及可管理性的問題。控制器是管理控制采集器及策略下發(fā)的控制中樞，分為主控制器、備控制器、從控制器，可按照部署要求進(jìn)行選擇。
在多點(diǎn)的部署環(huán)境中，首先指定主區(qū)域（Region），主控制器存在于主區(qū)域中，為整體流量管理平臺提供控制入口。除主區(qū)域外，其他區(qū)域的控制器作為從控制器，不參與主控制器選舉。
在云環(huán)境、容器環(huán)境中，控制器通過對接虛擬化資源池、配置管理數(shù)據(jù)庫、公有云開放API等，可實(shí)現(xiàn)多粒度下發(fā)采集、分發(fā)策略，更靈活、更貼近業(yè)務(wù)應(yīng)用。
在功能上，確保平臺的可擴(kuò)展性、開放性和統(tǒng)一管理能力，實(shí)現(xiàn)一次采集、多次分發(fā)消費(fèi)。
在云和云原生的環(huán)境中，所有的資源包括網(wǎng)絡(luò)資源在內(nèi)，都是可彈性變化的。那么，對應(yīng)的網(wǎng)絡(luò)監(jiān)控平臺也需要具備彈性的、可擴(kuò)展的特性。
尤其在混合云環(huán)境中，網(wǎng)絡(luò)規(guī)模宏大且資源池類型多樣，虛擬交換機(jī)采集點(diǎn)數(shù)量，相比傳統(tǒng)監(jiān)控規(guī)模多達(dá)幾個(gè)數(shù)量級的增長。因此，可采用DeepFlow這類分布式部署來避免單點(diǎn)瓶頸，充分適配邏輯網(wǎng)絡(luò)跨資源池的場景。
同時(shí)，應(yīng)考慮分發(fā)的網(wǎng)絡(luò)平面、盡量復(fù)用已有的網(wǎng)絡(luò)，以降低監(jiān)控系統(tǒng)的資源開銷，并基于不同的業(yè)務(wù)視角提供網(wǎng)絡(luò)分析的全景視圖，避免多部門的重復(fù)投入，最終為企業(yè)混合云IT基礎(chǔ)設(shè)施環(huán)境構(gòu)建統(tǒng)一的流量監(jiān)控管理平臺。
結(jié)語
在混合云時(shí)代，網(wǎng)絡(luò)正在變得更加復(fù)雜，企業(yè)在不同程度遭遇著虛擬網(wǎng)絡(luò)黑盒的挑戰(zhàn)。隨著行業(yè)巨頭紛紛發(fā)力全網(wǎng)流量采集與分析，示范效應(yīng)將逐漸釋放，引導(dǎo)著眾多企業(yè)在混合云環(huán)境中應(yīng)用新的網(wǎng)絡(luò)監(jiān)控管理技術(shù)，建設(shè)新一代的全網(wǎng)流量監(jiān)控基礎(chǔ)設(shè)施。
