OpenStack上NFV组件的自动化

亦非demo

发布于 2018-01-04 11:27:10

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发布于 2018-01-04 11:27:10

[这篇文章最初是由Shay Naeh写的]

在我之前的文章中，我讨论了在云上虚拟化网络功能的必要性。在这篇文章中，我将深入探讨一个真实的场景，比方说可以在家里尝试。（我们也支持本地云，还记得吗？）

我们先回顾一下，虚拟化云网络组件的主要挑战通常在于如何实现自动化，贯穿于部署阶段到部署后阶段：

自动部署（Automatic deployment）
部署编排（Orchestration）
监控（Monitoring）
自我修复（Self healing）
弹性伸缩（Auto scaling）

以下是我如何使用Cloudify在OpenStack上实现的。

解决方案

对于自动部署（Automatic deployment）和层之间的依赖关系，我使用了 Cloudify。Cloudify提供了一种简单的方法来编写组件之间的配置和依赖关系。我做了个实验，单独取了个制作视频流的软件在Tomcat Web容器上运行，使用了Tomcat和一个虚拟软件负载均衡器来实现弹性。Tomcat依次登记了我使用Apache创建的虚拟负载均衡器。点击这里你可以了解更多关于Apache mod_proxy_balancer。Apache LB是一项虚拟网络功能，可根据预定义策略将流量引导至多个视频流。这里我使用了一个简单的循环策略，将请求均匀地直接发送到Tomcat服务器中。

同时我还使用了一个Tomcat连接器，每当有一个新的Tomcat启动时，它就会连接到负载均衡器上，并声明这有一个额外的视频流，表明我是可以用的并且你可以直接引导流量给我。

对于只需要最低的配置就可使用的Subsonic视频流。我上传了各种MP3和MP4文件（音频和视频），并能够使用从Google Play和Apple App Store下载的客户端应用程序分别在桌面浏览器和Android以及iPhone移动设备上播放。

请注意，只有在LB启动之前，Tomcat视频流才能启动，因此Tomcat和LB之间存在依赖关系。这个依赖关系在下面的配置中有记录，关于服务创建和它们之间的依赖关系：

application {
   name="subsonic"

   service {
   name = "apacheLB" 
   }

   service {
   name = "tomcat"
   dependsOn =["apacheLB"]
   }
}

部署编排（Orchestration）- Cloudify会处理网络架构流程，这会推动NFV组件的部署。Cloudify在OpenStack中定义了网络，子网，安全组，浮动IP，管理网络和应用程序网络。Openstack中的子网取决于先创建的网络。这里是一个来自Cloudify驱动程序的代码片断，定义了应用程序网络的管理网络和规定：

cloudNetwork {
   management {
	 networkConfiguration {
	  name  "Cloudify-Management-Network"
	  subnets ([
		subnet {
		  name "Cloudify-Management-Subnet"
		  range "177.86.0.0/24"
		  options ([ "gateway" : "177.86.0.111" ])
		}
	  ])
	  custom ([ "associateFloatingIpOnBootstrap" : "true" ])
	 }
   }
   templates ([
	 "APPLICATION_NET" : networkConfiguration {
       name  "Cloudify-Application-Network"
	   subnets {
		subnet {
		 name "Cloudify-Application-Subnet"
		 range "160.0.0.0/24"
		 options { gateway "null" }
		}
	   }
	  custom ([ "associateFloatingIpOnBootstrap" : "true" ])
	 }
  ])
}

Cloudify还会编排上面定义的应用程序服务和依赖项。

监控（Monitoring）是部署编排的一部分，它定义了要收集并采取行动的指标。指标可以是请求的数量，吞吐量（即给定单位时间内的请求数量），特定域的指标（如Tomcat），繁忙的线程等等。指标用于衡量系统，应用程序和内部资源的当前状态。也可用于其他任务，如自我修复和弹性伸缩，更多用于更深的层面。监视器可以使用各种收集方法应用于任何数据源，如SNMP，CLI，JMX等。下面是我用Tomcat服务器通过JMX收集指标的监视器的一个例子。

monitors {
 def metricNamesToMBeansNames = [
  "Current Http Threads Busy": ["Catalina:type=ThreadPool,name=\"http-bio-${currHttpPort}\"", "currentThreadsBusy"],
  "Current Http Thread Count": ["Catalina:type=ThreadPool,name=\"http-bio-${currHttpPort}\"", "currentThreadCount"],
  "Backlog": ["Catalina:type=ProtocolHandler,port=${currHttpPort}", "backlog"],
	"Total Requests Count": ["Catalina:type=GlobalRequestProcessor,name=\"http-bio-${currHttpPort}\"", "requestCount"],
  "Active Sessions": ["Catalina:type=Manager,context=/${ctxPath},host=localhost", "activeSessions"],
 ]

  return getJmxMetrics("127.0.0.1",currJmxPort,metricNamesToMBeansNames)
}

自我修复（Self healing）- 当Tomcat服务器宕机或负载平衡器宕机时，Cloudify将启动一个新的服务器。Cloudify通过对其管理的服务持续监视来获知这种情况。当服务崩溃时，将按照自定义配置自动启动。 弹性伸缩（Auto scaling）- 当你的系统中有更多的负载，更多的用户和更多的事务需要处理时，你会怎么做？如何在高负载的时候增加容量并在正常的时候减少负载？你必须有一个灵活的自动解决方案，比如一个Auto Scaling解决方案。

以下是一个体系结构图，您可以看到从vLB到vVideo视频流的流量情况，以及负载生成来模仿来自真实客户端的请求。生成负载以检查弹性伸缩的规则。我在Tomcat配置中添加了以下规则：

service {
  extend "../../../services/tomcat"
  elastic true
  numInstances 2
  minAllowedInstances 1
  maxAllowedInstances 4

  scalingRules ([
   scalingRule {

   serviceStatistics {
     metric "Current Http Threads Busy"
     statistics Statistics.maximumOfMaximums
     movingTimeRangeInSeconds 1
   }

   highThreshold {
     value 4
     instancesIncrease 2
   }

   lowThreshold {
     value 1
     instancesDecrease 1
   }
  }
 ])
}

这告诉管理自动化行为的Cloudify从两个Tomcat实例开始，并基于一个名为“Current HTTP Threads Busy”的监控指标，如果阈值跨越四个，则将服务器数量增加两个（您可以使用更高的数字，其可配置）。我用了四个以便立即看到结果。Cloudify使用JMX从Tomcat获取繁忙线程的数量，然后将其与定义的阈值进行比较。