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如何為閉環自動化奠定基礎
來源:機房360    時間:2022-02-22 12:10:03

如今,很多企業正在利用核心云和邊緣云,使用新的分布式應用程序對其運營的寶箱進行數字化轉型。這些企業應用程序提出不同的需求,并以難以預測的方式采用大量的數據中心和網絡資源。這些應用程序在云計算數據中心的數量和邏輯分布的快速增長現在對網絡運營提出了挑戰,尤其是在新冠疫情持續蔓延期間,但預計這種情況將繼續加劇。

網絡運營商越來越多的問題是:“如何才能在不過度增加設計、構建和運營新數據中心網絡環境的成本的情況下,匹配不斷增長的基于云的應用程序?”而企業確保運營模型跟上步伐,并經濟高效地擴展的唯一方法是使用端到端網絡自動化。具體而言,使用閉環自動化持續監控網絡、流量和可用資源,以根據預定意圖自動進行調整,確保最佳服務質量和資源利用率。要通過閉環自動化實現這種基于意圖的網絡,需要一個堅實的基礎,使網絡資源像計算和存儲一樣可消耗。

不斷發展的網絡操作系統

傳統上,數據中心網絡對于在其上運行的應用程序來說有點像“黑盒”。在理想情況下,數據中心運營商希望按需消耗網絡資源,就像他們消耗計算和存儲資源一樣,網絡以無形的方式運行以支持應用程序。然而,要實現這一點,網絡操作系統(NOS)需要以不同的方式構建。

傳統的封閉式和供應商專有的網絡操作系統(NOS)對其操作的可見性有限,并且對堆棧更高層的應用程序幾乎沒有控制。網絡設備供應商提供的自動化工具包僅提供有限的工具集,并迫使運營團隊使用供應商網絡操作系統(NOS)的專有語言編寫任何網絡應用程序。這需要額外的資源,提供更有限的自動化范圍,并造成不便,例如隨著供應商網絡操作系統(NOS)的每個新版本重新編譯自動化應用程序。

更多開放的網絡操作系統(NOS)通常基于Linux系統,已經發展到解決其中的一些問題。他們使用標準化功能,利用開源社區的工作,并減少所需的自定義編碼量。然而,它們有其局限性,并且難以定制、集成和自動化。有一種DIY心態,對某些人有用,但學習曲線陡峭,需要投資專業知識來收集和測試模塊,并編寫應用程序以自動化操作。

基礎設施即代碼

各行業的新興趨勢是兩全其美。在這一模型中,網絡操作系統(NOS)供應商利用開放的Linux基礎,但工具包通常基于專有供應商和開源模塊的組合,以使其靈活和可消費的方式定制和集成。

這種兩全其美的方法的關鍵是使用基于容器編排系統(如Kubernetes)的聲明性、基于意圖的自動化和操作工具包。這與“基礎設施即代碼”的更多采用相匹配,這對于跨越本地和非本地混合云的解決方案很重要。

網絡應該能夠與這些云生態系統緊密結合,它遵循應用程序的需求并且在出現問題之前保持不可見。結構操作平臺必須采用松散耦合的云原生方法,以實現與軟件定義數據中心或SDDC堆棧的即插即用集成,例如基于VMware或Kubernetes的堆棧。

模板意圖

在這個新框架中,數據中心運營團隊使用經過穩定性試驗,并在網絡供應商實驗室中驗證的結構設計模型。“結構意圖”被抽象到這樣一個級別,即運營團隊不需要了解底層的高級網絡細節,也不需要訓練有素和經過認證的人員來提供服務。

該結構由不同的網絡虛擬化組成——例如,“邏輯分布式交換機”或“邏輯分布式路由器”。例如,抽象意圖側重于數據中心基礎設施的通用結構,例如機架數量、每個機架的服務器、雙宿主等,以自動設計和部署基于標準邊界網關協議(BGP)的IP結構。網絡自動化可以應用于虛擬和物理資源。對于物理交換和路由資源,這具有消除數據中心堆棧配置中的人為錯誤的額外優勢。

最大化敏捷性并最小化風險

這種向基礎設施即代碼的演進使網絡結構更符合數據中心的運營理念,例如DevOps使用可擴展的自動化平臺來簡化持續集成和持續開發。這種新的基于意圖的網絡結構自動化方法可以允許快速和頻繁的更改,以確保分布式應用程序與支持它們所需的網絡結構同步集成和開發。

這意味著,除了其他變化之外,還需要一個網絡數字沙箱。網絡數字沙箱是真實生產網絡的數字孿生(采用軟件開發的語言)。網絡設備供應商傳統上會在其物理實驗室中開發和測試各種場景。然而,并不是每個場景都可以創建或驗證,而且快速保護實驗室資源并不總是可行的。數字沙箱允許運營團隊快速試驗、測試和驗證各種自動化步驟,更重要的是,驗證故障場景和相關的閉環自動化,而無需在生產網絡上進行嘗試。

可觀察性和自動化

自動化和可觀察性可以齊頭并進。不幸的是,簡單地收集各種數據并在沒有解釋的情況下將大數據推送給運營團隊的傳統方法使得運營商的任務變得復雜,同時提供的有用信息很少。這稱為遙測,但需要的是提取和提供場景見解,使操作人員能夠了解問題的根本原因并緩解問題,而不是原始數據。

現代數據中心運營平臺必須實施整合配置和可觀察性數據的洞察數據庫,以便以易于理解的方式提供場景見解。此外,這些場景見解必須使運營商能夠以可編程的方式進行閉環自動化。

隨著收集數據的隨機化和復雜性增加,應用標準業務邏輯是不夠的。相反,實施先進的機器學習基線和分析可以為人類操作員提供更深入、更深入的見解。通過這種方式,軟件操作人員可以授權操作人員執行現代數據中心所需的復雜操作。

結語

為了實現現代數據中心所需的可擴展性和靈活性,閉環自動化是網絡資源變得像計算和存儲一樣可消耗的關鍵。當今最先進的網絡操作系統(NOS)可以通過抽象意圖和創新的網絡虛擬化實現自動化。這使網絡在需要時在生態系統中變得不可見。遵循DevOps的最佳實踐,這些網絡操作系統(NOS)包括一個數字沙箱,使運營團隊能夠針對故障設計網絡自動化。他們通過提供即插即用的方式利用開放方法的最佳特性,最重要的是,將可觀察性與自動化緊密結合。這種方法和功能組合已經在現場得到了證明,為運營團隊為其數據中心部署急需的閉環自動化奠定了堅實的基礎。

關鍵詞: 數據中心 應用程序 網絡操作系統 可觀察性 基礎設施

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