基于Telemetry技術實現智能網絡運維管理探析

劉紫寒

(武警河南總隊 河南 鄭州 450004)

0 引言

隨著互聯網技術和信息技術的不斷更新,用戶對互聯網的實時性、可靠性、高速性提出了更高要求。對于現有網絡管理技術而言,已不能滿足用戶的實際使用需求,若不能通過升級原有傳統管理模式達成目的,就需要一種全新的管理協議及管理方式來實現數據可視化、響應實時化、控制智能化[1]。

1 研究背景和意義

網絡運維是現代企業信息化的核心環節之一,而實時的網絡狀態監測和異常預警則是網絡運維的重要基礎保障。傳統網絡運維中,運維人員需要通過手動巡檢和數據分析等方式獲取網絡狀態信息,這種方式雖然可以監測網絡狀態,但是效率低下,容易受到人為影響,高效的網絡運維因此無法得到保障。而Telemetry技術則可以事先監測到網絡狀態信息,并通過自動化運維的方式對網絡進行分析和處理,從而有效地提升網絡的穩定性和可靠性。

實際上,Telemetry技術不算新的發明,最早實現網絡流量的采樣和推送的是NetFlow(流量數據統計標準,由Cisco開發,用于監控和記錄進出接口的所有流量)和sFlow(采樣流,基于報文采樣的網絡流量監控技術,主要用于網絡流量的統計分析),但是NetFlow、SFlow推送的并不是用戶所期望的規范化數據模型,也不能實時傳遞網絡設備的 CPU、內存、網絡擁塞信息、網絡事件的日志信息等。如圖1所示。

圖1 NetFlow、SFlow工作模式

由此可見,無論是哪種工具,也只能完成一定的分析任務,并不能對整個數據中心網絡進行監控和分析。

目前,Telemetry技術已經在各個領域被大量使用并取得了一定成果。一是在高速公路智能交通管理系統中得到應用。Telemetry技術在此系統中,可以實現對車輛識別、車道流量、車速等各項數據的采集和處理,實時監控車輛行駛情況,及時處理異常情況,并且可以自動化巡檢和配置維護,提高運維效率和減少故障概率。二是在電力系統管理中的應用。Telemetry技術可以實現對電力設備的實時監控和性能評估,如電壓、電流、功率等各項指標的采集,及時發現故障和異常情況,并且可以自動化巡檢、配置和告警,提高運維效率和保障電力系統的穩定性和安全性。三是在金融服務平臺中的應用。Telemetry技術可以實現對交易數據、用戶操作數據等各項數據的采集和分析,及時檢測業務異常和欺詐行為,保障用戶資金安全和平臺穩定性。

以金融行業為例,網絡流量監測非常重要,任何網絡錯誤或延遲都會直接影響金融交易的成功率,甚至會造成財務損失和信譽受損。金融領域的網絡設備通常需要進行實時監測和分析,并進行適當的調整和管理,以保證網絡穩定和信息安全。因此,研究網絡運維中Telemetry技術的應用優勢及可行性,對于實現高效、穩定、安全的網絡運維具有重要的意義。

2 主流網絡管理技術特點分析

2.1 簡單網絡管理協議(Simple Network Management Protocol,SNMP)

SNMP發布于1994年,作為TCP/IP協議簇的一個應用層協議,它隨著網絡發展成為既定主流管理協議。這種網絡管理技術形式較為單一,使用也較為簡單,被網絡用戶廣泛應用,但是在網絡復雜性較高、構造較為繁瑣的網絡環境下,管理上存在很大的漏洞,很難保證網絡安全性與穩定性。即便SNMP協議已經從SNMPv1發展至SNMPv3,但由于自身定位和治理能力的不足,還不能滿足日益龐大、復雜繁瑣的網絡管理環境。另外,SNMP為解決各版本之間不兼容的問題,形成了三者共存的局面,導致管理復雜化。

2.2 通用管理信息協議(Common Management Information Protocol,CMIP)

CMIP與SNMP協議具有相同的能力,可以在網絡管理系統和終端之間傳遞信息,還可以完成SNMP中無法執行的訪問控制等任務,對復雜性較高、構造較為煩瑣的網絡可以進行有效的管理,有效地彌補了SNMP網絡管理技術的缺點。雖然CMIP在一定程度上可以保證其網絡的安全性以及穩定性,但是CMIP網絡管理技術在設計與實施的過程中,所需的帶寬是SNMP協議的10倍左右,成本較高,很難在大量的網絡管理領域進行應用,并且由于它的MIB庫過于復雜,至今還沒有任何一個符合CMIP的網絡管理系統出現。

2.3 分布式對象網絡管理技術

分布式對象網絡管理技術主要將要管理的元素看作分布對象,通過分布對象的相互聯系和相互溝通構成,主要解決面向對象的異構應用之間的互操作性,同時解決協議融合管理問題,它最大的優點是能夠屏蔽與底層平臺有關的細節,可以克服傳統網絡管理技術的缺點,在網絡管理的分布性、可靠性和易用性方面又進了一步。雖然其組織相對簡單,已得到廣泛應用,但仍存在一定的不足,例如在管理過程中,中央管理站點可能會產生過大的負載,這對整個網絡管理技術的正常應用產生了不良影響。

3 Telemetry技術應用優勢

Telemetry技術實質上是一種網絡監測技術,主要包含兩個部分:一是網絡設備側。包括各種傳感器、監控裝置等,可以收集環境參數、硬件狀態、性能指標等數據,并將其轉換成數字信號或其他形式的數據流,通過協議進行封裝與壓縮,輸出至物理通道上傳輸給上層應用。二是網管系統側。主要接受來自網絡設備的數據,在解碼之前對其做去重、聚合和過濾等操作以減少冗余信息,通過解碼得出有價值字段,從而提供診斷信息和預測結果(例如故障預警)。與SNMP、CLI、SYSLOG相比較而言,無論是工作模式、采集速度還是結構模型,Telemetry都具有較大的優勢。如表1所示。

表1 Telemetry與傳統網絡管理模式的對比

3.1 主動上報的工作模式

SNMP和CLI(命令行界面)是需要采集器與設備之間采取“一問一答”的方式來采集狀態數據和統計數據,采集器每次下發查詢請求,設備都需要進行解析,該模式被形象地稱為“拉模式”,它對網絡和網絡設備的資源消耗較大,性能要求較高。而telemetry則采用“推模式”,它只需要一次訂閱請求和一次解析請求,就可以按照訂閱時指定的采集周期持續推送數據給采集器,從而簡化了查詢應用和消息解析的過程,有效減少了資源消耗,提高了效率。

3.2 快速響應的精度定位

SNMP監控數據的采集周期為分鐘級,通常約為5 min,采集到的數據通過網絡傳輸后,容易受延遲的影響,可能會錯漏短暫的異常信息,無法及時反映網絡突發細節,并且不支持超大規模網絡。而telemetry為亞秒級,可以定位捕捉到瞬間發生的事件和細微變化,并支持大規模網絡實時監控,不受網絡傳輸時延影響。采集報文還包含時間戳,能夠提供更高精度的實時數據,做出快速響應并及時調整[2]。

3.3 標準化的數據模型

現有的SNMP模型的MIB由于是平鋪的表,不能區分配置和狀態,在這種情況下,YANG模型就體現出明顯的優勢,YANG模型是一種描述網絡元素配置及狀態信息的標準化數據建模語言。Telemetry按照YANG模型組織數據,用大數據存儲和交換的開源協議和開發庫 (Google Protocol Buffer,GPB)格式編碼,并通過GRPC協議傳輸數據來實現標準化配置和管理。另外,Telemetry支持采集和分析的數據范圍很廣,主要包含設備狀態信息、網絡流量和延遲信息、應用程序性能指標、用戶體驗數據,以及安全事件和威脅情報等。而傳統的運維管理技術,不僅需要多種工具協同,還存在監控數據死角。比如Syslog只能監控網絡事件,其他卻無能為力。由此可見,Telemetry如此標準化的數據模型,更有利于網絡的擴展。

3.4 豐富的兼容集成策略

在傳統的網絡運維中,運維人員只能從網絡組件中獲得間隔時間快照,一旦發生網絡故障,發現問題變得非常困難,這將耗費大量的時間和精力,現代網絡管理技術通常通過將采集的數據匯總和集成,實現快速故障排除。以Telemetry 和 SNMP 協議的集成策略為研究對象,一是Telemetry和SNMP協議可以兼容使用Telemetry基于TCP的傳輸模式,兼容SNMPv3的協議。因此,通過使用兼容的代碼,可以將網絡數據從Telemetry監測器發送到基于SNMP協議的網絡監測解決方案而不產生兼容性問題。這意味著,既可以充分利用 Telemetry 的實時性和靈活性,又可以利用SNMP協議的擴展性和穩定性,從而更好地監測網絡狀態。二是將Telemetry數據放在SNMP協議的管理信息庫(MIB)中,由于不同的設備可能會有不同的MIB,將Telemetry收集的數據和SNMP報警和通知放在一個位置,更便于采集使用,還可以允許使用經典應用程序引擎來語義化和管理數據。因此,在不同的網絡設備中盡可能使用MIB的相同方法[3],對實現Telemetry與其他協議的兼容起到重要的作用。

4 智能網絡運維管理技術的發展趨勢

近年來,隨著人工智能技術應用的不斷深入,智能化的運維新模式不斷出現,并呈現出快速替代傳統運維的趨勢。根據《中國智能運維市場研究報告(2022)》所示,運維的智能化轉型主要體現在監控發現、應急處理、變更管理、性能容量管理、演練、運維服務化、數據支撐等七個能力項,這對網絡運維領域提供了很強的參考意義,結合華為官方發布的關于Telemetry技術的功能展望可以看出,此技術已基本具備相關功能[4],呈現以下趨勢。

4.1 基于Telemetry技術實現智能化網絡運維管理低成本

傳統網絡運維管理存在三個方面問題:一是分散化。業務、網絡、IT等系統互相獨立,需要分別維護和部門間互相協調配合,容易產生業務處理上的沖突;二是不可視化。網絡結構、配置和拓撲、鏈路狀態不夠直觀,需要依靠運維人員記憶力和管理能力;三是單一化。基于單設備或單機架構管理,在故障排除方面存在許多錯誤和困難,一旦出現配置錯誤和人為失誤,就很容易造成網絡中斷事故,給網絡運維留下隱患。由于Telemetry技術具有數據結構化、數據采集全面的優勢,容易實現大數據可視化和智能化,從而降低了人工運維成本,伺機回傳的機制還可有效降低網絡資源的占用,從而達到網絡運維管理降本增效的目的[5-6]。

4.2 基于Telemetry技術實現智能化網絡運維管理高效率

隨著業務增加和網絡規模的不斷擴大,業務系統愈加復雜,維護效率也越來越低。網絡運維的高效率來源于監控數據的采樣周期,Telemetry技術的亞秒級數據采集,可以做到實時、準確、全面快速地采集到有關網絡運行的各類數據,并加以分析和處理,Telemetry采用二進制的GPB編碼,不僅壓縮方式編/解碼效率高,且占用帶寬小,在整個監控過程中,對設備自身功能和性能產生了極小的影響,有效提高了設備和網絡的利用率。基于Telemetry技術對提升運維效率,加快實現流量調優、端到端的、性能實時監控的智能運維管理具有重大的現實意義。

4.3 基于Telemetry技術實現智能化網絡運維管理高感知

相對于傳統的數據采集模式,Telemetry技術可以根據場景的不同而增加采集數據的維度,具有數據采集的豐富性和靈活性,這就為網絡實際狀態的感知提供了可靠依據,實時性越高、精度就越高,控制器對網絡的分析控制、變更調整也就越準確。且Telemetry所采集數據中的時間戳等精細化設計,能清晰反映故障節點,通過故障分析快速進行微突發流量調整,進行業務上線、流量注入和故障推演仿真,同時提供一鍵智能排障,實現閉環自愈。基于高感知能力為應用和用戶提供一體化服務保障,真正實現業務隨需而動。

5 結語

綜上所述,Telemetry技術作為一種基于數據采集和分析的智能運維管理技術,在網絡運維管理中具有重要的應用價值。隨著網絡的復雜性程度逐漸提高,需要對計算機網絡進行高效管理,基于Telemetry技術的數據采集能力、性能監測能力、流量調優能力,為網絡問題的快速定位、網絡質量優化調整提供了最重要的大數據基礎,在一定程度上保障了網絡的安全性以及穩定性。只有不斷對智能網絡運維管理技術革新與優化,才能真正實現集控、維、監、管于一體的智能網絡運維管理體系[7]。