上海2022年6月21日 /美通社/ -- 6月20日，天旦《云網流量采集分析白皮書（2022）》正式發布。圍繞著云網安全、運維等業務場景，探討云網流量采集與分析過程中的關鍵能力、核心技術，通過提供全面的云網流量采集與可視化分析部署方案，助力企業實現多種消費場景下的云網可觀測。

據IDC調研發現，未來兩年，大多數企業將會選擇混合云和多云的方式構建云原生平臺。隨著企業云上應用場景的不斷豐富，云內的東西流量遠超預期，如何精準地采集與管理流量是企業面臨的共同挑戰。為此，Gartner提出，企業的IT決策者應該重新考慮流量采集與分析的方法，通過提供混合云環境所需要的可視化水平，實現未來的性能監控與管理。

天旦認為云網流量可觀測性分析是破解云原生、混合云環境性能監控與管理的有效手段之一。運用高性能、全場景、對應用無侵入的流量采集與處理技術，可以構建多環境、多架構下的云網流量可視化，最終實現全方位的云網可觀測。盡管流量采集與管理的方式多種多樣，但是，采用何種技術手段減少對云上業務的影響、滿足企業云上安全體系與運維管理體系建設的需求、進而實現云網流量可觀測困難重重。

為幫助企業解決以上難題，天旦推出《云網流量采集分析白皮書（2022）》。白皮書共分為六個章節，包括：云時代挑戰、云網流量可觀測性價值、云網流量采集與可觀測性分析架構與技術、部署落地方案、典型場景案例與行業最佳實踐案例等，為千行百業的用戶上云提供優質解決方案。

以下是白皮書觀點分享：

云網流量采集與可觀測性分析架構與技術

天旦認為，從流量采集、流量管理到流量分析，多環境/多架構的云網流量可視化構建主要依靠"五大能力"與"六大關鍵技術"。

 "五大能力"

 "五大能力"主要包括多環境、多能力、云網無感、自管理與分層。

• 多環境：

各類環境支持：支持主流的操作系統、主流的芯片、國內外各主流虛擬化、容器化、云商環境。

分布式微服務支持：支持分布式微服務架構下的各類部署形態、支持各種容器運行。

• 多能力：

采集、過濾、分發、裁切、去重：云網流量可視化，需要支持采集、過濾、分發、裁切、去重等各類關鍵能力。 

Flow 與擴展 Telemetry 能力：云網流量可視化，需要支持對采集的原始數據包進行預處理，輸出 Flow 日志，并具備擴展 Telemetry 日志的支持能力。

染色能力：云網流量可視化，需要支持對采集的原始數據包進行數據包染色，將業務場景、網絡場景、安全場景的信息植入數據包。

消費端支持：在云網環境數據包傳輸過程中，云網流量可視化運用可靠性傳輸機制保障數據包傳輸的可靠性。

• 云網無感：通過低開銷、高性能、應用無感，云網流量采集實現對業務零風險。
• 自管理：云網流量采集器的自管理主要包括：云管對接、運行狀態感知、自監控、熔斷、自恢復與可視化。
• 分層：為實現云網可觀測，云網流量采集與可視化分析需要做到自動態擴縮與支持動態擴縮。

"六大關鍵技術"

 云網流量可觀測主要運用到"六大關鍵技術"：采集技術、多層處理/vTAP、底層采集技術、國產化環境支持、Flow支持、擴展Telemetry能力。

• 采集技術：主要包括支持場景與支持能力。

支持場景：從應用場景角度，分為公有云與私有云等兩大應用場景；從產業技術角度，分為VM虛擬化技術和Container 容器化技術等兩大類。

支持能力：首先，流量采集應該覆蓋多種不同場景，且在不同場景中采取不同的采集器手段；其次，混合環境分層采集流量后，需要統一的管理平臺；再次，云商準入機制應當被納入到云流量采集平臺部署架構中。

• 多層處理/vTAP：天旦認為云流量采集技術通過"云上來、云上去"的思路，進行分層采集、分層處理、分層加工、分層管理，以保證在面對海量被管對象、超大流量的情況下，能夠完成更細致、更全面的可觀測性建設。
• 底層采集技術：云的底層環境多而復雜，為獲得最大化的采集性能和效率，針對不同的環境需要選擇最適合的采集技術。
• 國產化環境支持：云網流量采集與可觀測性分析需要支持國產化服務器、ARM架構CPU、自研操作系統等。
• Flow支持：天旦認為，基于消費場景的精細 Flow 流統計能力，應用于網絡、應用、安全等相關應用場景，能夠有效解決價值與云網開銷間的選擇問題。
• 擴展Telemetry能力：天旦認為，擴展 Telemetry 能力結合 Open Telemetry 能力，可以在大幅縮小云網流量資源消耗的情況下提升可觀測性能力。

 部署落地

 企業在部署云網流量采集與可觀測性分析時，需要重點考慮部署目標與選擇合適的流量采集方案。

 部署目標的"三大層面"

天旦認為部署云網流量可觀測性分析方案需要分解為"三大層面"：多環境/多架構的云網流量可視化構建、精準采集與管理、構建可觀測性能力。

• 多環境/多架構的云網流量可視化構建：云網流量采集與可視化構建必須支持不同架構、環境下的流量采集、分析與管理，從前端到后端，全方位地適配云廠商、開源項目的底層環境。
• 精準采集與管理：云網流量可視化需要支持采集、過濾、分發、裁切、去重等各種能力。同時，實現對云管平臺的精準對接，以獲取云資源清單，精準采集云流量與網絡會話。
• 構建可觀測性能力：可觀測性能力是混合云、云原生環境下確保應用穩定運行的關鍵。基于非侵入應用式部署，通過分層設計與分層應用，滿足云原生安全能力構建的需求。

流量采集部署："五大方案"

基于非侵入應用式部署，云網流量采集的常見方案主要包括以下五種：采集器整體部署方案、宿主機流量采集方案、虛擬機流量采集方案、容器環境流量采集方案、vTAP分流，在白皮書中詳細介紹了每種部署方案。

典型場景案例

云網流量采集與可觀測性分析可以為安全團隊、運維團隊等帶來獨特的應用視角。因此，可被應用至安全管理、BPM/APM、NPMD、數據庫運維與安全等四大典型場景。

• 安全場景：只有通過可靠的云網流量采集系統，才能夠做到對云內業務主機流量的精準、動態提取，進而滿足態勢感知、等保"2.0"等安全需求。

態勢感知：云上態勢感知，由于核心工作模塊云化，需要深入了解業務內部的安全情況，在其所依賴的下層安全探針/安全引擎中，依賴于云流量的精準分析。

等保"2.0"：通過可靠的云網流量采集，對云內業務主機流量的精準、動態提取，是滿足云上等保"2.0"的必須。

• BPM/APM：天旦認為，云上應用性能監控需要快速發現用戶體驗的相關問題并快速定位，將問題縮小和聚焦，再結合APM的底層技術能力對問題進行根因分析。BPM為實現云上可觀測提供了全新的解決思路。
• NPMD：與傳統環境不同，云上網絡監控需要加入AZ、VPC、service等信息，需要增強云上拓撲分析與多層穿透會話級追蹤的能力。

云上拓撲分析：隨時掌握云網拓撲，就需要云網監控，需要云流量可觀測性采集的染色技術支持才能適應云上的動態變化。同時，需要云流量可觀測性采集中繼層輸出流數據，進一步壓縮流量，避免云網擁堵。

多層穿透會話級追蹤：云上網絡分析穿透會話級追蹤能力，需要云流量可觀測性采集的染色技術進行指紋碼染色。

• 數據庫運維與安全：云上數據庫由于分布庫架構的出現，對傳統數據庫監控提出了新要求。數據庫數據節點和接入節點較之前的互訪更頻繁，也更容易發生問題。通過云流量可觀測性采集構建云上分布數據庫監控，是一種更好的選擇。