在金融混合云環(huán)境，業(yè)務運行在邏輯網(wǎng)絡中，面臨網(wǎng)絡性能分析、網(wǎng)絡問題定位及排障、網(wǎng)絡安全管理、合規(guī)審計、網(wǎng)絡擴展等問題。在云環(huán)境下，選擇網(wǎng)絡流量采集方案需要考慮流量獲取的方式、流量的模型、規(guī)模及可管理性、對現(xiàn)網(wǎng)的影響、平臺開放性等因素。

在云環(huán)境中，影響獲取虛擬交換機流量的因素有二：其一是對現(xiàn)有生產(chǎn)環(huán)境的侵入性，其二是性能。目前獲取虛擬交換機流量的技術方案如下，金融企業(yè)可根據(jù)自身IT環(huán)境的實際情況進行靈活選擇。

規(guī)劃網(wǎng)絡流量采集方案時，現(xiàn)網(wǎng)中的流量模型、重點金融業(yè)務的流量特征是方案選擇的重要依據(jù)；基礎特征包括IP資源的分配、流量、包長、協(xié)議、端口等，同時也需要考慮組合特征，尤其是可能出現(xiàn)的滲透、異常等因素。

金融混合云環(huán)境中，網(wǎng)絡規(guī)模宏大且資源池類型多樣，虛擬交換機采集點數(shù)量相比傳統(tǒng)監(jiān)控規(guī)模有幾個數(shù)量級的增長。單一的生產(chǎn)環(huán)境在金融企業(yè)中并不多見。在進行流量采集部署時，需要滿足平滑部署且保證業(yè)務不間斷，同時確保對計算資源和網(wǎng)絡帶寬的消耗限制。虛擬化及容器資源池動態(tài)性較強，流量的采集和分發(fā)策略也要隨著資源的變化進行實時跟隨或釋放。

對于金融業(yè)務的流量數(shù)據(jù)應具備統(tǒng)一采集、按需分發(fā)消費的能力，以降低監(jiān)控系統(tǒng)的資源開銷。

在構建整體采集方案時，金融企業(yè)應充分考慮IT資源的多樣性，采集平臺應該分階段進行建設，尤其要注意確保方案具備可擴展和統(tǒng)一管理能力；平臺本身應具備開放性，避免采集端與消費端綁定，尤其要杜絕在現(xiàn)網(wǎng)中不斷部署垂直豎井式的采集系統(tǒng)。流量采集系統(tǒng)的部署要兼容傳統(tǒng)監(jiān)控方案或支持其無縫切換，并堅持數(shù)據(jù)開放性原則，提供高性能的數(shù)據(jù)服務，對接已有的金融業(yè)務分析工具。

多數(shù)大型金融企業(yè)目前都存在多數(shù)據(jù)中心、混合云的IT設施資源，方案的挑戰(zhàn)在于資源池內(nèi)的網(wǎng)絡邊界——各類虛機交換機數(shù)量多、技術新、動態(tài)強。本方案的目標是為金融混合云建立統(tǒng)一高效的網(wǎng)絡流量采集和分發(fā)平臺，為網(wǎng)絡運營中心、安全運營中心、大數(shù)據(jù)分析平臺等流量消費端提供數(shù)據(jù)供給服務。

 
數(shù)據(jù)中心可按區(qū)域來定義，區(qū)域內(nèi)通常包含多個可用區(qū)。區(qū)域內(nèi)的網(wǎng)絡流量包含可用區(qū)內(nèi)的物理網(wǎng)絡流量和資源池內(nèi)的虛擬網(wǎng)絡流量。在物理網(wǎng)絡中，采集點通常由設備廠商的監(jiān)控方案實現(xiàn)。

DeepFlow^?采集器可對接設備廠商方案的標準數(shù)據(jù)輸出。各類型號的DeepFlow^?采集器為全網(wǎng)流量采集方案提供數(shù)據(jù)包捕獲能力；按部署方式分為VMwareESXi采集器、KVM采集器、KVM-DPDK采集器、HyperV采集器、容器OnVM采集器、容器OnHost采集器、Workload采集器等。

對于裸金屬設備資源池，可將網(wǎng)絡設備的端口鏡像至專屬采集服務器完成對流量的處理；亦可將采集器安裝在每一臺需要采集的裸金屬設備系統(tǒng)上。

由于采集器數(shù)量大、策略多，波動強，需從控制面的設計入手，解決大規(guī)模及可管理性的問題。在多點部署時，首先指定主區(qū)域，主控制器存于其中并開啟高可用，區(qū)域間通過專線網(wǎng)絡進行控制通信。

在區(qū)域內(nèi)劃分多個可用區(qū)（AZ，AvailableZone），以可用區(qū)為單位、由單一控制器獨立管理可用區(qū)內(nèi)的全部采集器。多分支機構可根據(jù)實際情況將其采集器納入附近區(qū)域的控制器管理。

單一DeepFlow^?控制器可管理2000個采集器，控制器最大支持50臺規(guī)模，方案整體可滿足10萬節(jié)點。各類采集器具有自檢、運行、停止、異常、保護等幾種標準狀態(tài)，當采集器壓力過大時控制器自動將其由“運行”切換至“保護”狀態(tài)以確保不對生產(chǎn)環(huán)境產(chǎn)生影響，直至調(diào)整采集器資源配置或壓力下降后再自動切回“運行”狀態(tài)。

對于整體規(guī)劃的方案，建議設計獨立的網(wǎng)絡監(jiān)控平面。根據(jù)流量、資源情況整體規(guī)劃采集器的性能，DeepFlow^?采集器最低可配置1vCPU、128M的計算資源。對于已經(jīng)在運行的混合云場景，可在不影響生產(chǎn)環(huán)境運行的情況下部署實施，最終構建統(tǒng)一的全網(wǎng)流量監(jiān)控管理平臺。

不同于集中式后處理的方案，DeepFlow^?采用云原生的分布式架構，采集器具備專利算法的前置計算能力，可在采集點對流量進行本地化處理。眾多采集器和控制器共同構建成一個與云網(wǎng)規(guī)模一致的流量處理系統(tǒng)，大幅減少了分發(fā)數(shù)據(jù)對監(jiān)控網(wǎng)絡和后端分析工具的壓力。流量采集過程中的過濾策略支持更豐富的維度，除了五元組還包括業(yè)務、主機、服務、POD等條件。

此外DeepFlow^?采集器還具備去重、截短、流日志、壓縮、標記等能力，以最小資源消耗實現(xiàn)流量全局的精準采集。

采集技術先進：全網(wǎng)采集方案主要圍繞DeepFlow^?采集器技術實現(xiàn)，采集器以進程形態(tài)部署，最大程度上避免對現(xiàn)網(wǎng)的影響，同時在操作系統(tǒng)上繼承進程級保護優(yōu)勢，整體更穩(wěn)定。

分布式處理系統(tǒng)：DeepFlow^?采集器采用分布式部署，采集器自身具備數(shù)據(jù)包處理能力，這設計巧妙地利用了云架構的優(yōu)勢，避免了流量采集后的集中處理，大大提升了系統(tǒng)整體性能。

場景全、規(guī)模大：方案基于云原生設計，涵蓋裸金屬、虛擬機、容器、公有云資源池等多種異構系統(tǒng)場景，整體系統(tǒng)可滿足10萬臺節(jié)點的需求。

可管理性：平臺主控制器具備對所有采集器的監(jiān)控和管理能力。通過對接云平臺使得操作貼近資源池特性，針對云資源的遷移、回收、重新部署等場景做到了實時策略跟隨，保障采集能力在動態(tài)環(huán)境下的連續(xù)性。

數(shù)據(jù)服務化：高性能網(wǎng)絡時序數(shù)據(jù)庫可提供統(tǒng)一和強大的數(shù)據(jù)訂閱服務，將網(wǎng)絡數(shù)據(jù)采集能力服務化的同時，提高了后端業(yè)務分析工具的效率。