SDN分析的重要性

SDN技术能够带来动态、灵活的网络,可以帮助企业快速重新配置网络,以适应不同的业务需求,但是SDN的这些优势仅仅只靠自动化无法实现。目前的SDN基础设施缺乏有效运行自主网络的智能管控,SDN优势很大但是挑战更大,用户将失去对网络发生变化的可见性和控制,以及需要相关人员具备SDN应用程序的知识。

SDN分析是传统和SDN网络基础设施的实时协调和增强服务可视化所迫切需要的功能,需要另一层管理才能获得这些分析并创建真正的自适应网络。

本文将介绍服务提供商面临的问题,SDN分析的案例(包括用例和分析所在位置),本文重点介绍WAN-SDN(又称运营商SDN),它将软件定义的概念应用在广域网中。

首先,我们来看看SDN向服务提供商6提出的挑战。

支持特定服务要求缩短服务上线周期

今天的服务提供商网络非常复杂,因为他们必须支持很多应用:互联网接入、流媒体视频、IP语音、2层和3层VPN、3GPP移动回程和核心传输、云服务等等。与过去的网络不同,很多应用现状作为融合IP/MPLS分组交换网络上的服务在运行,这些应用变得更加高效、可扩展且具备良好的容错性。但是,这些应用的性能不可预测,需要更密切地监视服务路径。

在融合网络上运行多个应用程序带来了极大的管理挑战,因为每个应用程序具有独特的性能、增长率和容错性要求。服务提供商可能需要在白天为企业连接服务优化网络,晚上为OTT厂商提供优化网络服务。

另一个挑战是增加了启动服务和停止服务的速度。用户所需的是更快的服务提供时间,这个周期从几秒到几周不等。例如,很多服务提供商向用户提供用户申请更多带宽的自助服务门户。

手动满足用户需求

为任何一种服务准备网络环境都具备一定的难度,需要工程师花费大把的时间进行配置,尤其是当重点转移到IP/MPLS网络时。过去,IP/MPLS被应用于骨干网中,一个骨干网可能有500台路由器。随着流量的增长,特别是移动用户的增长迫使服务提供商将IP/MPLS扩展到接入和聚合网络。

这大大增加了服务提供商需要管理的路由器数量,运维这样一个IP/MPLS网络是非常困难的。例如在中等规模的服务提供商中,用于流量工程的隧道中大约5%随时可能会下降,可能涉及到1000多个隧道。

工程师依靠手动方式去确定隧道关闭的原因完全不现实,因为依靠手动操作可能需要几小时甚至几天的时间。更糟糕的是,等工程师们完成数据分析时,数据已经失效了因为网络已经发生了改变。

正如这些挑战所表明的,没有实现自动化就无法实现有效优化多业务网络。

为什么传统SDN架构存在缺陷

SDN可以帮助解决上述的挑战并简化网络配置,图1说明了SDN应用程序控制网络行为的简单双层架构。网络设备(物理和虚拟设备)均未手动配置,相反,它们由一个或多个SDN控制器或服务编排器通过南向API编程,这些控制器或服务编排器在域之间执行更高级别的编排功能,有时跨IP/MPLS和光网络层执行操作。控制器通过北向API访问应用程序,使应用程序可以修改网络行为已满足其需求。

图1 传统的两层WAN-SDN架构

尽管SDN控制器提供了通过软件更改网络配置的方式,但它们缺乏智能管理功能。

什么是分析?

SDN管理需要很多关于网络状况的数据,例如IGP拓扑、BGP路由、流量需求、抖动、性能、延迟和接口利用率等等。业界对遥测技术做了大量的讨论,但这只是收集这些数据。这代表着SDN有效管理的开端。

分析是从数据中得出可行性的结论,SDN分析提供了服务提供商有效运行其自动化网络所需的可见性和智能管控。运营商可以在几秒钟内解决工程师要花几小时甚至几周时间才能手动定位出来的问题。

SDN分析的两大功能

SDN分析的第一个功能是保持管理层对网络的可视性,SDN分析应通过记录来自网络控制和数据平面的实时遥测来提供设备和控制器的可见性,包括路由拓扑,性能指标和流量数据。记录的数据有助于实时取证以确定问题的根本原因。

SDN分析的第二个更重要的功能是提供管理智能。分析软件复制了网络规划组的专业知识,评估网络的准备情况和进行重大变更的能力,获取新的企业客户或开启新服务。

一旦SDN分析软件提出了基于遥测数据的解决方案,SDN控制器或运维人员可以在网络中进行配置。

SDN分析的典型用例

随着服务提供商不断为SDN创造新的用途,数据分析的重要性越来越突出。

快速服务配置:

为了加快服务创建和停用时间,SDN分析是必须的功能。例如,如果用户通过自助服务门户申请更多的带宽,则使用路径计算技术将根据提供的约束自动生成针对SDN控制器的优化网络配置协议。

数据主权:

很多组织不能让他们的数据离开他们实际所在的国家,这要求服务提供商创建指定流量传输的设备和策略。他们必须知道应该使用哪些路径并提供可恢复选择。这通常是一个非常劳动密集型的服务,如果服务提供商拥有智能自动化路径配置,SDN使得数据主权保护自动化成为可能。

更有效运行网络:

为了降低成本,SDN可以使服务提供商网络以高达70%甚至更高的链路利用率运行,然而,保持高利用率需要实时和预测分析,可以自动化网络配置以适应不断变化的需求。

混合云用例:

需要带宽和日历功能才能有效地使用WAN资源,并支持注入云备份和数据中心灾难恢复所需的新服务。这些用例需要能够记录和基线网络路由、流量和性能数据,以提供计算最佳网络配置的机器学习算法。

数据分析所处位置

为了使分析切实有效,分析功能必须在SDN体系架构中的正确位置。几年前,业界认为分析功能应该处于控制器中。几年的实践发现不现实,首先控制器是一个商用化的产品,厂商将分析视为增值服务,并将其保留在其产品中。

其次,控制器是一个控制平面的设备,在控制器中进行大数据分析是不可取的。分析可以位于应用程序中,但并不是所有的应用程序都可以访问相同的遥测。

这就是为什么SDN架构中分析和自动化层诞生的原因,鉴于SDN分析的重要性,传统的双层SDN架构需要扩展,以包括基于分析的业务流程层,如图2所示,该层将管理可见性和智能化并向SDN控制器提供服务。

图2 三层WAN-SDN架构

结论

当软件能够代替工程师做出决策时,该软件需要有专业知识来驱动,并为运营人员提供透明度。通过实时和遥测、预测和算法提供的SDN分析,可以通过自动化快速管理大规模的网络并快速满足用户需求。这些分析通过SDN控制器和SDN应用程序之间的管理层进行,只有这样服务提供商才能有效地管理其多业务网络,以提高业务灵活性,最佳的利用其资本投资,并增加收入机遇。

原文发布于微信公众号 - SDNLAB(SDNLAB)

原文发表时间:2017-09-30

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