多个机构的调研结果显示，企业在上云过程中会不同程度地采用多种类型的资源池——混合云既具备公有云弹性伸缩的优点，又可满足用户对于不同类型业务和数据的运营需求，越来越多的企业IT架构正在逐步向多地、多点的混合云系统转变。

    一、多地、多点、异构资源池网络监控难度陡增

    随着云计算新技术的不断引入，传统的网络运维、监控方案越来越难以持续，云时代的网络监控诊断遇到了新的挑战。许多企业IT运营管理人员纷纷表示，现有的监控诊断方案难以覆盖日益增加的东西向流量；云化后的虚拟资源时刻发生变化、虚拟网络的层级不断叠加和转换、不同业务的网络服务拆分和交织在一起，网络的日常运维工作由此变得非常复杂；而当在业务出现问题时，由于缺少完整的证据链帮助企业快速定位和排障，导致部门间经常互相推诿。网络“黑盒”成为企业上云的一大障碍已经成为业界共识，造成这个问题的原因包括以下几点：

    1. 流量管理有短板：传统的分光/镜像/采样等技术只能覆盖到物理网络，对越来越占据主导地位的虚拟网络流量缺乏精准和高效的采集手段，而后端现有的大部分分析工具首先缺乏必须的流量数据，并且也无法处理TB级别的流量数据。

    2. 网络视图不清晰：云数据中心的特点是各种业务由同一套系统承载，网络资源是动态变化的，因此很难像传统网络那样用一张清晰的图来表示云网络，出现业务故障时“虚拟网元”往往成为了故障盲点，对于网络中的服务互访、关联关系、访问路径还缺少有效的监控手段，定位故障点成了新挑战。

    3. 监控不随云扩展：企业采用混合云架构后，网络结构灵活多变，在多租户、大量业务、海量数据的背景下，需要建立包含物理、虚拟化、容器网络的统一监控平台，并为其他部门提供网络分流、数据服务。

    二、用DeepFlow构建业务全链路流量知识图谱

    许多行业有明确的等保要求，例如必须有能力对虚拟网络的拓扑和流量进行采集和展现，采集方式也必须确保安全可靠。企业想彻底解决虚拟网络“黑盒”问题，则需要获取完整的网络流量。下面以DeepFlow全景图功能为例，介绍混合云环境下的网络流量采集及全链路监控。

    全景图是DeepFlow重要功能之一，v5.6版本提供十多个维度（包括IP、VPC、子网、区域、可用区、宿主机、虚拟机、容器节点、容器POD、业务、资源组等）的资源流量搜索和知识图谱展现，以及云网全景视图下的监控诊断解决方案。帮助用户将网络信息、资源信息、服务信息与业务信息有机关联，统一采集并分发任意工作负载（容器/虚拟机）之间的流量，实现对业务网络的全面性能监控。流量搜索从十余个维度的资源视角展示网络性能监控数据。全景图展示的视角（页面）包括：

    流统计：以IP五元组聚合流，以流属性为基础统计吞吐、负载、时延、性能、异常及流量属性数据，支持以趋势、排名、分布、拓扑的方式进行可视化。

    包统计：以IP二元组聚合，对包的播送类型、TCP标志位、TTL、包长区间等属性进行吞吐量统计，支持以趋势、排名、分布、拓扑的方式进行可视化。

    广域网：从地理位置的视角展示资源与Internet之间的流量分布，支持以中国省份维度进行分组统计，支持的指标量与流统计相同，支持以趋势、排名、分布的方式进行可视化。

    通过点击拓扑中的节点、路径，以及分布图中的分组，用户可在上述页面之间进行切换，从不同的视角对同样的数据进行展现。另外，页面还可进一步跳转到流量曲线二级页面，以折线图的视角，展现现拓扑中的节点、路径或分布图中分组的统计数据在不同时间的结果，并与虚拟机、容器POD的启停、创建（同步）、删除、迁移、IP变更事件进行关联展示。进一步的，可以跳转到流日志三级页面，查看对应的原始流日志详细信息。

    DeepFlow全景图功能下目前有流量搜索及网络拓扑两个子功能，流量搜索聚焦于从不同的维度对虚拟网络中的流量指标数据（500多个监控指标）进行灵活检索，形成丰富多样的子视图（拓扑类、比较类、分布类、趋势类等），对流量数据进行可视化展现。且所有可视化图表均可加入自定义视图中进行进一步的组合、设置告警生成策略、设置报表生成策略。

    网络拓扑功能聚焦于从逻辑、虚拟、物理的视角展现网络的配置信息和状态指标数据。完整描述各虚拟资源及虚拟网元之间的访问关系以及流量状态，帮助管理者全面掌握虚拟网络整体情况，有效应对虚拟网络内部组件关系复杂、虚拟机变动频繁等现象。

    三、全景视图下的云网全链路监控诊断

    采集数据、可视化呈现只是精细化管理的第一步，接下来还要将网络信息、资源信息、服务信息、及业务信息，关联对应起来，真正用于发现问题、解决问题。例如，用户通过DeepFlow全景图可以确定突发的网络故障问题在哪一侧，以及业务网络端到端逐跳性能问题诊断等。

    通过精细搜索，过滤指定网流：源、目的、协议、服务端口；通过端到端指标量对比，定位问题在客户端/服务端；结合资源知识图谱，定位流量的资源信息。

    通过精细搜索，过滤指定网流：源、目的、协议、服务端口；通过物理链路逐跳查看，展示网络性能指标的逐跳变化，定位丢包和时延位置；通过广域网追踪，过滤网流，定位问题地域。

    四、总结

    DeepFlow全景图帮助管理者将网元状态、网络流量与资源（业务）有机关联，使云中业务网络不再是运维“黑洞”。通过全网流量采集，时序数据库的分布式存储，再绘制包含多个维度的网络知识图谱，最终通过对关键指标量的监控，实现对业务网络全链路的监控和性能诊断。