解決方案
云數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)Fabric Insight精細(xì)運(yùn)維解決方案
2023-01-12
隨著云計(jì)算的迅速興起，傳統(tǒng)數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)無法滿足IT業(yè)務(wù)的發(fā)展訴求，如何提高網(wǎng)絡(luò)管理和運(yùn)維能力，成為網(wǎng)絡(luò)技術(shù)或者架構(gòu)變革的核心。SDN作為網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域的一次技術(shù)革新，通過集中策略分發(fā)和管控，實(shí)現(xiàn)了網(wǎng)絡(luò)資源的虛擬化管理和靈活調(diào)度，但同時(shí)對(duì)網(wǎng)絡(luò)運(yùn)維提出了更大的挑戰(zhàn)。
相對(duì)于傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)，SDN時(shí)代網(wǎng)絡(luò)有如下的特征：
DC規(guī)模膨脹：虛擬化帶來管理規(guī)模從千到萬呈線性快速增長(zhǎng)，SDN網(wǎng)絡(luò)需感知VM，管理范圍隨之增長(zhǎng)。
網(wǎng)絡(luò)動(dòng)態(tài)變化：SDN時(shí)代網(wǎng)絡(luò)運(yùn)維對(duì)象由面向網(wǎng)元的管理轉(zhuǎn)為面向邏輯和物理網(wǎng)絡(luò)的管理，網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)隨海量租戶業(yè)務(wù)的上線與變更不斷變化，網(wǎng)絡(luò)的質(zhì)量和可用性難以衡量。
業(yè)務(wù)實(shí)時(shí)響應(yīng)： 隨著資源的整合，業(yè)務(wù)的集中，對(duì)網(wǎng)絡(luò)響應(yīng)時(shí)間和故障恢復(fù)時(shí)間要求更高。
為了適應(yīng)SDN時(shí)代運(yùn)維“規(guī)?；?dòng)態(tài)化、實(shí)時(shí)性”的挑戰(zhàn)，中鵬提出了下一代運(yùn)維架構(gòu)Fabric Insight，通過數(shù)據(jù)采集、大數(shù)據(jù)分析、運(yùn)維應(yīng)用實(shí)現(xiàn)三層可視、智能定位、主動(dòng)調(diào)優(yōu)，大幅提升SDN時(shí)代網(wǎng)絡(luò)運(yùn)維效率。
三層可視，網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量高清呈現(xiàn)：Fabric Insight支持物理、邏輯、應(yīng)用網(wǎng)絡(luò)三層互視；支持全網(wǎng)路徑可視；支持毫秒級(jí)別現(xiàn)象的感知（比如流量微突發(fā)）、低頻率（<10-4）的丟包，以及大象流和老鼠流的識(shí)別等，大幅提升管理員和租戶管理效率。
大數(shù)據(jù)分析，分鐘級(jí)故障定位：通過網(wǎng)絡(luò)全路徑掃描，實(shí)現(xiàn)對(duì)網(wǎng)絡(luò)端到端路徑的定期全覆蓋監(jiān)控，第一時(shí)間暴露網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量問題，基于掃描結(jié)果支撐網(wǎng)絡(luò)管理員和應(yīng)用管理員配合完成故障定界，完成網(wǎng)絡(luò)的“自證清白”。通過應(yīng)用監(jiān)控，實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)承載的所有業(yè)務(wù)流的狀態(tài)監(jiān)控，第一時(shí)間發(fā)現(xiàn)業(yè)務(wù)流質(zhì)量異常，同時(shí)定位出異常業(yè)務(wù)流對(duì)應(yīng)轉(zhuǎn)發(fā)路徑，進(jìn)而完成應(yīng)用和網(wǎng)絡(luò)的深度關(guān)聯(lián)并實(shí)現(xiàn)應(yīng)用流質(zhì)量異常的故障定位，將故障診斷時(shí)間，降低到分鐘級(jí)。
主動(dòng)調(diào)優(yōu)，確保高品質(zhì)業(yè)務(wù)體驗(yàn)：主動(dòng)調(diào)優(yōu)需構(gòu)建一個(gè)閉環(huán)的運(yùn)維架構(gòu)：預(yù)測(cè)故障，自動(dòng)分析，主動(dòng)優(yōu)化。利用大數(shù)據(jù)平臺(tái)分析，早于業(yè)務(wù)受損前，檢測(cè)出隱患，如流量不均衡和流量擁塞風(fēng)險(xiǎn)等。通過大數(shù)據(jù)分析引發(fā)網(wǎng)絡(luò)隱患的根因，給出明確的修復(fù)方案?；诖髷?shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)流量預(yù)測(cè)，動(dòng)態(tài)匹配全網(wǎng)路徑流量分布，動(dòng)態(tài)下發(fā)基于業(yè)務(wù)的DLB策略實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)流量均衡。
中鵬Fabric Insight下一代運(yùn)維架構(gòu)，通過與大數(shù)據(jù)平臺(tái)結(jié)合，提升運(yùn)維效率，有效降低運(yùn)維成本。
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