多活数据中心链路智能调度场景

砍柴网 • 2年前扫码分享

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多活数据中心链路智能调度场景

1.背景与挑战

在当前互联网迅速发展的大背景下,不论是企业、银行还是大型金融公司,域名依然是用户访问互联网业务通信过程的关键环节。作为互联网最重要的基础设施组件之一,互联网上几乎每个活动都会以DNS查询开始,是各个应用连接的一个纽带。利用DNS来进行负载均衡的链路管理和业务的区域调度也是我们日常运维的常规内容。

DNS服务在整个互联网中占据着非常重要的地位,一旦DNS服务出现问题将是灾难性的故障。比如2009年著名的519事件,主要是因为域名互相攻击造成DNSPOD宕机,之后请求的压力全部转至运营商服务器,致使南方六省的服务器全部崩溃,导致整个南方六省断网。由此可见DNS在互联网业务中的重要性。

同时由于企业和金融机构对业务连续性和稳定性的高要求,需要高质量的运维服务作为保障。人工运维已经无法满足现阶段业务管理场景,而如何实现多个数据中心流量负载和服务优选,如何提供快速不中断的解析服务,如何实现智能解析、解决用户跨网访问等难题,已经成为了技术部门致力于思考解决的重点问题。

2.解决方案

为了应对以上挑战,智维数据根据多年的运维服务经验,进行了以下解决方案的设计,方案由 数据收集、数据仓库、数据融合、预警告警 和 智能分析处置 5个模块组成,满足DNS智能调度,提供更可靠、稳定和合理的流量调度。

逻辑架构如下图所示:

多活数据中心链路智能调度场景

数据收集

通过流量镜像方式实现互联网区网络流量采集。再通过API方式将DNS设备配置读取收集。在后续数据融合模块会将两个相对独立的模块进行数据层面的融合,避免存在数据孤岛和分析层面单一的问题。

数据仓库

将收集的流量和配置数据进行初始化和自动同步操作,将收集的数据进行建模分类统计入库,数据类型划分不同的分析维度,如网络、业务、资源和比例等,并定期自动更新。

数据融合

通过相对孤立的监控设备和生产设备,两大设备联动融合,完成业务监控自动化配置,自动完成应用定义。定义识别信息包括由细到粗:域名(业务)+IP地址+服务端口+线路名称+物理位置等信息。

预警感知

基于监控目标的历史运行状态,自动生成变化的基线告警,同时结合异常检测算法,二次精确计算当前基线偏离是否属于异常检测。当面对解析服务中断、用户跨网访问,解析比例不协调等问题时,自动发现异常行为及时处理解决,降低故障的影响,最大化保障资源服务可用性。

智能分析处置

当触发异常事件需处置分析时,往往依赖于运维人员的能力、经验,监控系统也相对独立,突发事件处置缺少明确方向,一方面需要付出较多的沟通和定位问题的时间成本;另一方面导致事件处理时间过长,影响被放大。

智维数据系统具备了基于内置场景化的诊断分析,当异常事件发生时,可进行自动化分析,并直接将根因结论及处置建议推送至自服务平台,大大提升突发事件的处理效率。

3.应用场景

我们通过实际场景来进一步理解几个模块的应用过程。

链路调度可视化

解析分布

智维数据提供各线路域名下访问状况统计分析,包括:域名解析比例、IP版本比例、运营商比例、地域比例等指标进行实时/历史运行数据的统计和分析;

还包含带宽用量、高带宽占用的应用/IP、运营商链路质量、网络连接数量、数据包率,Top统计(IP、应用、协议、域名)等指标信息。运维人员通过对这些指标的可视化监控,可快速掌握链路域名健康状态和服务可用性情况,为优化域名的服务提供数据基础。还能及时发现域名下是否存在大量跨运营商的行为等异常情况,避免因跨运营商解析影响用户体验。

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