2020, Vol. 29
中国电信NetCare服务, 是利用中国电信统一建立的基于通用网络监控技术和专用探针技术的监控平台, 对包括客户端网络设备、云端应用及虚拟资源、专线及互联网线路提供端到端监控和管理的业务, 其界面如图1、图2所示. 该业务面向中国电信政企客户提供服务, 监控了大量的客户设备以及相关的线路资源, 对于系统的可用性要求为99.99%. 基于安全方面的考虑, 企业的网络监控系统基本采用自建的方式, 其架构设计是以有限的监控对象为基础设计的, 所以其系统的监控容量是有限的[1]; 中国电信NetCare服务基于电信级的安全服务构建, 以SaaS的方式提供服务, 在监控的设备数量、动态的监控数据体量、系统性能、系统可用性方面有着更高的要求, 整个系统采用分布式分层架构模式, 底层使用成熟的分布式数据库系统、消息队列系统, 相对于传统封闭式的监控系统, NetCare系统能够通过底层分布式系统的资源的动态扩展更好地满足业务的发展需要[2]. 一个系统的可用性是由多方面的因素共同决定的, 通常会涉及硬件、网络、操作系统、数据库、中间件、应用本身等[3], NetCare系统的高可用性方案中一方面在硬件、网络、操作系统、数据库、中间件方面引进了相应厂商的高可用性解决方案, 另一方面通过设计与实践提升了应用系统自身的高可用性.
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图 1 NetCare系统首页界面 |
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图 2 NetCare系统监控板界面 |
1 影响系统高可用性的因素分析 1.1 NetCare系统逻辑架构
如图3, NetCare系统架构主要由数据采集子系统、数据处理子系统、业务管理子系统、消息队列、数据缓存、数据存储6大部分组成. 为了分散系统的采集压力数据采集子系统部署多台采集机, 系统实测数据: 每台采集机在采集频率为10 s的情况下可以承担2000台设备的数据采集工作. 数据处理子系统采用多台数据处理机+数据缓存的方式提高数据归并、计算的性能, 系统实测数据: 每台数据处理机在采集频率为10 s的情况下可以同时支持20000台设备的采集数据的计算、归并, 并将数据写入分布式数据库中[4].
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图 3 NetCare系统逻辑架构 |
1.2 应用层高可用性影响分析
故障综合影响级别的定义见表1.
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表 1 故障综合影响级别 |
严重: 严重故障对系统有着较高影响且有较高发生可能性, 严重故障会导致系统长时间(一般以天为时间单位)的故障停机, 对客户和运营单位造成巨大损失.
高危: 高优先级别故障对系统有着较高影响和中等发生可能性, 或中等影响和较高发生可能性. 高优先级别故障会导致系统较长时间(一般以小时为时间单位)的故障停机, 对客户和运营单位造成较大损失.
中危: 中优先级别故障对系统有着较高影响和较低发生可能性, 或中等影响和中等发生可能性, 或较低影响和较高可能性. 中优先级别故障会导致系统短时间(一般以分钟为时间单位)的故障停机, 对客户和运营单位造成中度损失.
低危: 低优先级别故障对系统有着中等影响和较低发生可能性, 或较低影响和中等发生可能性. 低优先级别故障会导致系统较短时间(一般以秒为时间单位)的故障停机, 对客户和运营单位造成轻微损失.
根据NetCare系统架构分析可以得到影响系统可用性的应用层分析表2. 表2中罗列了影响NetCare系统可用性的应用层方面的主要因素[5], 细分的因素数量会更多, 为了后续高可用性的设计描述更加清晰, 本文对于各子系统架构的风险进行了概括的总结; 对于消息队列、数据存储、数据缓存由于采用了成熟的开源软件且其架构中都具有高可用性的设计及实现, 所以故障发生的可能性定为低.
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表 2 影响系统可用性的应用层分析表格 |
2 系统高可用性设计与实践 2.1 网络层面的高可用实践
NetCare系统使用SD-WAN服务为客户提供多通道高可用性技术, 可以在小于1 s的时间内切换通道, 保障网络的高可用性.
2.2 硬件层面的高可用实践NetCare系统部署在采用VMWare构建的私有云上, 通过vSphere建立包括DRS、HA功能的集群, HA技术最高灵敏度可以在30 s内检测到虚拟机故障, 并重置虚拟机; DRS可以将虚拟机从负载较重的主机迁移到负载较轻的主机上.
2.3 中间件、数据存储、数据缓存的高可用实践NetCare系统在实践中选取了开源的ActiveMQ、MySQL、HBase、Redis分别作为消息队列、数据存储、数据缓存的组件, 对应的高可用性设计也采用了开源软件自身的高可用性方案. ActiveMQ采用了Zookeeper+LevelDB的部署方式. MySQL采用了Master-Slave的部署方式. HBase本身为高可用的分布式数据库. Rdeis采用了Redis-Cluster的部署方式. 数据存储选用了MySQL和HBase两种类型的数据库, 主要是基于如下考虑: 关系型数据库用来存储设备、客户、服务包等基本信息, 这类信息数据量较小, 相对变动不大; 分布式数据库主要用来存储采集的动态数据, 这类信息的数据量巨大, 不适合采用关系型数据库存储[6].
2.4 数据采集子系统的高可用实践NetCare系统的数据采集子系统主要用于从设备或其他API接口采集动态的性能数据(主要包括: 线路通断、端口流量、CPU、内存等), 采集机支持的最短采集频率为10 s/次. 为了减少对采集对象的影响, 每个采集对象的数据仅由一台采集机进行采集.
为了确保采集的高可用性, 首先在线路上需要设置两条互相备份的采集链路(Active-Standby模式), 当一条链路不可用时, 采集机通过备份的链路进行数据采集.
由于单台采集机可以采集的对象的数量是有限的, 所以数据采集子系统中部署有多台采集机, 分散采集压力, 增强系统的可用性[7]: 当一台采集机出现故障时, 影响范围仅限于在该采集机上进行数据采集的设备. 表3是NetCare系统需要部署的采集机的数量实践数据, 其中数据是在单台采集机CPU、内存均小于等于60%前提下的测试结果.
整个系统需要的采集机数量计算如下:
| $ Ceil\left( {\frac{M}{{M1}}} \right) + { \rm MAX}\left( {Ceil\left( {M1 \times \frac{F}{{F1}}} \right),\;Ceil\left( {M1 \times \frac{S}{{S1}}} \right)} \right) $ | (1) |
其中, Ceil为进位取整函数, MAX为取最大数函数; M是系统总的监控设备数量; M1为单台采集机测试的监控设备数量上限; F为单台被监控设备实际每秒上报的Netflow的flow数量; F1为单台采集机测试的每秒上报的Netflow 的flow数量; S为单台被监控设备实际每秒上报的SNMP Trap包数量; S1为单台采集机实际每秒上报的SNMP Trap包数量.
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表 3 单台采集机上限测试数据 |
系统对采集机的状态进行持续监控, 当采集机发生故障时, 可以从业务管理子系统将该采集机负责的设备转移到其他采集机上; 另外采集机上部署有关系型数据库, 当消息队列发生故障时, 可以临时存储采集上来的数据, 增强了数据采集子系统的可用性. 数据采集子系统的应用层故障时间主要取决于采集机监控频率且重新分配设备的所属采集机的时间.
2.5 数据处理子系统的高可用实践NetCare系统的数据处理子系统主要从消息队列中获取最新的采集数据, 从缓存中获取最近持久化的采集数据, 将两种数据进行归并、计算, 并持久化到数据存储中, 替换缓存中的数据. 多台数据处理机采用竞争消费的方式从消息队列中获取数据, 当一台数据处理机故障时, 其他数据处理机会分担数据处理任务. 单台数据处理机的实测的处理速率为近600 条/s, 部署3台数据处理机, 因而数据处理子系统的应用层故障时间主要取决于消息队列竞争的多消费者之间切换的时间.
2.6 业务管理子系统的高可用实践NetCare系统的业务管理子系统主要面向客户、运营人员提供可视化的监控相关功能, 主要是Web服务, 采用两台Web服务器负载均衡的方式对外提供服务.
Web应用程序框架为自研的边缘计算引擎[8], 采用前后端分离的方式, 该框架支持自动热迁移, 两台Web服务器的前后端可以分别互作备份, 当一台服务器的后端服务升级时, 两个前端服务可以共享依然活跃的后端服务, 可以有效减少系统维护的停机时间.
业务管理子系统应用层故障时间主要取决于Web应用容器的后端服务健康检测时间.
2.7 IDC层面的高可用实践(异地灾备)以上均为同地的可用性设计及实践, 为了防患于未然, 需要设置异地的灾备系统, 由于资源限制, NetCare系统主要采用同市区不同机房的异地灾备方式, 并未采用跨地域、跨电网、跨地震带的方式. 在发生机房故障时, 故障时间主要取决于域名的切换时间[9].
3 NetCare系统的可用性计算基于以上分析, NetCare系统的各层故障停机时间分析如表4.
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表 4 NetCare系统应用层停机时间分析表 |
NetCare系统总的全年预估最长停机时间:
| $ \frac{{610 + 2 + 2 + 2 + 4 + 2 + 2 + 60}}{{60}} = 11.4({\text{分钟}} ) $ | (2) |
NetCare系统的可用性为[10]:
| $ \frac{{\left( {365 \times 24 \times 60 - 11.4} \right)}}{{365 \times 24 \times 60}} \times 100 \approx 99.9978(\% ) $ | (3) |
以上为本地系统的可用性估算, 异地灾备系统的切换取决于域名的生效时间(最长为48小时), 则考虑本地系统无法提供服务, 启动异地系统的情况下, NetCare系统的可用性为:
| $\left( {1 - \frac{{48}}{{365 \times 24}}} \right) \times 100 \approx 99.45(\% )$ | (4) |
影响系统的可用性主要由平均无故障时间和平均维修时间决定, NetCare系统采用了本文描述的相关高可用性设计后, 提升了系统的平均无故障工作时间, 整个系统的分布式架构减少了相关模块的耦合度, 单个模块故障对整个系统的影响范围得到了有效控制, 缩短了故障的处理时间, 整个系统可用性达到了99.9978%. 影响系统可用性的因素比较多, 系统建设时需要尽可能多的识别, 提高系统的可用性同时也意味着成本的增加, 所以对于所有影响因素要进行综合考虑, 需要在系统可用性的实际需求、建设方的资金投入、系统建设周期之间找到一个切实的平衡点.
| [1] |
陈卫丽. 证券公司集中监控系统设计. 计算机系统应用, 2019, 28(8): 115-119. DOI:10.15888/j.cnki.csa.007007 |
| [2] |
张瑞聪, 任鹏程, 房凯, 等. Hadoop环境下分布式物联网设备状态分析处理系统. 计算机系统应用, 2019, 28(12): 79-85. DOI:10.15888/j.cnki.csa.007181 |
| [3] |
熊盛武, 王鲁, 杨婕. 构建高性能集群计算机系统的关键技术. 微计算机信息, 2006, 22(3): 86-88. DOI:10.3969/j.issn.1008-0570.2006.03.031 |
| [4] |
魏东平, 李奉娟, 苑志朋. 基于OSGI分层动态的软件设计与开发. 计算机系统应用, 2017, 26(9): 98-102. DOI:10.15888/j.cnki.csa.005934 |
| [5] |
王月瑶, 胡琴敏, 刘伟, 等. 智能分类算法在游戏故障告警中的应用. 计算机系统应用, 2018, 27(7): 133-138. DOI:10.15888/j.cnki.csa.006417 |
| [6] |
黄杰圣, 李传目. ORACLE中对大数据量表的处理方法. 计算机系统应用, 2003, 12(12): 71-72. DOI:10.3969/j.issn.1003-3254.2003.12.021 |
| [7] |
孙超, 王永贵, 常夏勤, 等. 面向电力大数据的异构数据混合采集系统. 计算机系统应用, 2018, 27(12): 62-68. DOI:10.15888/j.cnki.csa.006667 |
| [8] |
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| [9] |
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