面向NFV的网管系统、方法、设备及介质技术方案

技术编号:27473936 阅读:17 留言:0更新日期:2021-03-02 17:40
本发明专利技术公开了一种面向NFV的网管系统、方法、设备及计算机可读存储介质。本发明专利技术的面向NFV的网管方法,包括:采集各个服务的性能数据,为性能数据生成对应的监控代码,利用AOP技术将监控代码与各个服务本身的业务代码分离包装;将性能数据和对应的监控代码存储于HBase分布式数据库中,并将一次完整服务的调用跟踪记录为对应的一行数据;对HBase分布式数据库中的数据进行关联分析,梳理出各个服务之间的调用关系及响应时间,并进行可视化展示。本发明专利技术的面向NFV的网管方法能耗低、应用级透明、扩展性好,可清晰展示各服务之间的依存关系以及它们之间的影响关系,从而能令监控者更速度且精准地判断性能问题的出处。更速度且精准地判断性能问题的出处。更速度且精准地判断性能问题的出处。

【技术实现步骤摘要】
面向NFV的网管系统、方法、设备及介质


[0001]本专利技术涉及网络管理
,特别是涉及一种面向NFV的网管系统、方法、设备及计算机可读存储介质。

技术介绍

[0002]NFV(Network Functions Virtualization,网络功能虚拟化)是一种使用x86等通用硬件来承载传统网络设备功能的技术。它是通过用软件和自动化替代专用网络设备来定义、创建和管理网络的新方式。网络功能虚拟化之后,将加快引进新的网络服务,为了更好的扩展性和灵活性,网络服务也在不断的细化。一个简单服务请求过程,可能涉及到若干个服务,而且这些服务可能需要若干台服务器进行协作完成。
[0003]比如用户发送服务请求到达A服务,A服务通过Restful接口调用B服务以及C服务,而C服务又需要通过Restful接口调用D服务以及E服务等等。对用户的一次请求,他迟迟未收到响应,或者响应时间很慢,这个时候就需要分析日志来确认性能到底消耗在哪个环节。每个服务都会有请求日志,请求日志记录着一次调用所花费的时间,比如对A服务来说,记录着调用B服务所花费的时间以及调用C服务所花费的时间,同理C服务的请求日志记录着调用D服务以及E服务所花费的时间。对于各个服务,比如B服务,同一时刻可能有成百上千次请求记录。这种日志有个致命缺点,就是没有将这些记录与特定的请求关联一起。对于用户的一条特定的请求,无法知道B服务的日志中哪条记录与之对应,也不知道C服务的日志中哪条记录与之对应。总而言之,通过传统的分析日志的方法无法具体地分析用户的一次请求响应缓慢到底消耗在哪个环节。
[0004]为了解决所述问题,现有技术中,会通过机器学习的方法来关联日志的记录与特定的请求。以一条特定请求为变量,通过机器学习的模型(比如回归分析),从A服务的日志中找出一条记录与之对应,同理可以找出B服务、C服务、D服务、E服务等等的相关记录。机器学习的优势就是不需要改变现有日志记录的方法,但是缺点很明显,机器学习的精度往往不高,实际使用中效果不好。还有一种方案是,在原有代码中嵌入新的标记代码,但是这样既影响现有代码的维护,使代码逻辑越来越复杂,又影响业务BUG的准确定位,不清楚到底是业务逻辑代码的问题还是新增代码导致的问题。

技术实现思路

[0005]基于此,本专利技术的目的在于,提供一种面向NFV的网管系统、方法、设备及计算机可读存储介质,其能耗低、应用级透明、扩展性好,可以很清晰地展示各服务之间的依存关系以及它们之间的影响关系,从而能够令监控者更速度且精准地判断性能问题的出处,从而能够快速地管理和调整服务系统。
[0006]本专利技术的目的通过以下技术方案实现:
[0007]第一方面,一种面向NFV的网管方法,包括以下步骤:
[0008]采集各个服务的性能数据,为所述性能数据生成对应的监控代码,利用AOP技术将
所述监控代码与各个服务本身的业务代码分离包装;
[0009]将所述性能数据和对应的监控代码存储于HBase分布式数据库中,并将一次完整服务的调用跟踪记录为对应的一行数据,所述一行数据包括全局追踪ID、服务调用的ID、上一次服务调用的ID、服务节点创建时的时间戳、服务调用持续时间、基本标注列表、业务标注列表;
[0010]对所述HBase分布式数据库中的数据进行关联分析,梳理出各个服务之间的调用关系及响应时间,并将其进行可视化展示。
[0011]使用本专利技术的面向NFV的网管方法,可以监测服务系统的性能问题,本专利技术的面向NFV的网管方法通过可视化的方式可以很清晰地展示各服务之间的依存关系以及它们之间的影响关系,从而能够令监控者更速度且精准地判断性能问题的出处,从而能够快速地管理和调整服务系统。
[0012]本专利技术的面向NFV的网管方法通过面向切面编程AOP技术,实现业务逻辑代码和性能监控代码完全分离,从而减少对使用系统的入侵和减少重复代码,降低使用模块间的耦合度,实现应用级透明,并有利于未来的可操作性和可维护性。
[0013]本专利技术的面向NFV的网管方法,对数据采集中的服务进行轻量级处理,代码逻辑简单,数据组装和复杂的业务逻辑代码统一在使用系统进行实现,同时根据服务的流量动态调整采集频率,可以根据时间、次数等维度进行灵活设置采集频率,从而大大降低业务服务所在服务器的性能消耗,实现耗能低的目标。
[0014]进一步优选地,所述面向NFV的网管方法还包括步骤:
[0015]筛选需要性能监控的服务,为所述需要性能监控的服务设置横切关注点,以进行跟踪记录;
[0016]筛选性能敏感的服务,对所述性能敏感的服务进行轻量级处理。
[0017]进一步优选地,所述采集各个服务的性能数据具体为:根据各个服务的流量动态设置采集频率,按照所述采集频率采集各个服务的性能数据。
[0018]进一步优选地,所述对所述HBase分布式数据库中的数据进行关联分析,梳理出各个服务之间的调用关系及响应时间,并将其进行可视化展示,包括步骤:将梳理后得到的各个服务之间的调用关系及响应时间整理成调用拓扑图,以进行可视化展示。
[0019]第二方面,一种面向NFV的网管系统,包括:
[0020]数据采集模块:用于采集各个服务的性能数据,为所述性能数据生成对应的监控代码,利用AOP技术将所述监控代码与各个服务本身的业务代码分离包装;
[0021]数据中心模块:用于将所述性能数据和对应的监控代码存储于HBase分布式数据库中,并将一次完整服务的调用跟踪记录为对应的一行数据,所述一行数据包括全局追踪ID、服务调用的ID、上一次服务调用的ID、服务节点创建时的时间戳、服务调用持续时间、基本标注列表、业务标注列表;
[0022]数据分析展示模块:用于对所述HBase分布式数据库中的数据进行关联分析,梳理出各个服务之间的调用关系及响应时间,并将其进行可视化展示。
[0023]进一步优选地,所述面向NFV的网管系统还包括筛选处理模块,用于筛选需要性能监控的服务,为所述需要性能监控的服务设置横切关注点,以进行跟踪记录;以及用于筛选性能敏感的服务,对所述性能敏感的服务进行轻量级处理。
[0024]进一步优选地,所述数据采集模块中的所述采集各个服务的性能数据具体为:根据各个服务的流量动态设置采集频率,按照所述采集频率采集各个服务的性能数据。
[0025]进一步优选地,所述数据分析展示模块包括拓扑建立模块,用于将梳理后得到的各个服务之间的调用关系及响应时间整理成调用拓扑图,以进行可视化展示。
[0026]第三方面,一种面向NFV的网管设备,所述设备包括存储装置和处理器,所述存储装置用于存储一个或多个程序;
[0027]当所述一个或多个程序被所述处理器执行时,所述处理器实现如上述任一项所述的面向NFV的网管方法。
[0028]第四方面,一种计算机可读存储介质,其存储有至少一个程序,当所述程序被处理器执行时,实现如上述任一项所述的面向NFV的网管方法。
[002本文档来自技高网
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种面向NFV的网管方法,其特征在于,包括以下步骤:采集各个服务的性能数据,为所述性能数据生成对应的监控代码,利用AOP技术将所述监控代码与各个服务本身的业务代码分离包装;将所述性能数据和对应的监控代码存储于HBase分布式数据库中,并将一次完整服务的调用跟踪记录为对应的一行数据,所述一行数据包括全局追踪ID、服务调用的ID、上一次服务调用的ID、服务节点创建时的时间戳、服务调用持续时间、基本标注列表、业务标注列表;对所述HBase分布式数据库中的数据进行关联分析,梳理出各个服务之间的调用关系及响应时间,并将其进行可视化展示。2.根据权利要求1所述的面向NFV的网管方法,其特征在于,所述面向NFV的网管方法还包括步骤:筛选需要性能监控的服务,为所述需要性能监控的服务设置横切关注点,以进行跟踪记录;筛选性能敏感的服务,对所述性能敏感的服务进行轻量级处理。3.根据权利要求1所述的面向NFV的网管方法,其特征在于,所述采集各个服务的性能数据具体为:根据各个服务的流量动态设置采集频率,按照所述采集频率采集各个服务的性能数据。4.根据权利要求1所述的面向NFV的网管方法,其特征在于,所述对所述HBase分布式数据库中的数据进行关联分析,梳理出各个服务之间的调用关系及响应时间,并将其进行可视化展示,包括步骤:将梳理后得到的各个服务之间的调用关系及响应时间整理成调用拓扑图,以进行可视化展示。5.一种面向NFV的网管系统,其特征在于,包括:数据采集模块:用于采集各个服务的性能数据,为所述性能数据生成对应的监控代码,利用AOP技术将所述监控代码与各个服务本身的业务代码分离包装;数据中心模块:用于...

【专利技术属性】
技术研发人员:苏如春陈三明李旭
申请(专利权)人:广州瀚信通信科技股份有限公司
类型:发明
国别省市:

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