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云数据中心网络Fabric Insight精细运维解决方案

云数据中心网络Fabric Insight精细运维解决方案

2023-01-12

随着云计算的迅速兴起，传统数据中心网络无法满足IT业务的发展诉求，如何提高网络管理和运维能力，成为网络技术或者架构变革的核心。SDN作为网络领域的一次技术革新，通过集中策略分发和管控，实现了网络资源的虚拟化管理和灵活调度，但同时对网络运维提出了更大的挑战。

相对于传统网络，SDN时代网络有如下的特征：

DC规模膨胀：虚拟化带来管理规模从千到万呈线性快速增长，SDN网络需感知VM，管理范围随之增长。
网络动态变化：SDN时代网络运维对象由面向网元的管理转为面向逻辑和物理网络的管理，网络状态随海量租户业务的上线与变更不断变化，网络的质量和可用性难以衡量。
业务实时响应： 随着资源的整合，业务的集中，对网络响应时间和故障恢复时间要求更高。
为了适应SDN时代运维“规模化、动态化、实时性”的挑战，中鹏提出了下一代运维架构Fabric Insight，通过数据采集、大数据分析、运维应用实现三层可视、智能定位、主动调优，大幅提升SDN时代网络运维效率。

三层可视，网络质量高清呈现：Fabric Insight支持物理、逻辑、应用网络三层互视；支持全网路径可视；支持毫秒级别现象的感知（比如流量微突发）、低频率（<10-4）的丢包，以及大象流和老鼠流的识别等，大幅提升管理员和租户管理效率。

大数据分析，分钟级故障定位：通过网络全路径扫描，实现对网络端到端路径的定期全覆盖监控，第一时间暴露网络质量问题，基于扫描结果支撑网络管理员和应用管理员配合完成故障定界，完成网络的“自证清白”。通过应用监控，实现网络承载的所有业务流的状态监控，第一时间发现业务流质量异常，同时定位出异常业务流对应转发路径，进而完成应用和网络的深度关联并实现应用流质量异常的故障定位，将故障诊断时间，降低到分钟级。

主动调优，确保高品质业务体验：主动调优需构建一个闭环的运维架构：预测故障，自动分析，主动优化。利用大数据平台分析，早于业务受损前，检测出隐患，如流量不均衡和流量拥塞风险等。通过大数据分析引发网络隐患的根因，给出明确的修复方案。基于大数据实现业务流量预测，动态匹配全网路径流量分布，动态下发基于业务的DLB策略实现动态流量均衡。

中鹏Fabric Insight下一代运维架构，通过与大数据平台结合，提升运维效率，有效降低运维成本。