Первоначально опубликовано на http://blog.calsoftinc.com/2018/02/automation-of-nfv-infrastructure-deployment-and-performance-enhancement-parameters.html

Программно определяемые сети (SDN) и Виртуализация сетевых функций (NFV) — жизненно важные технологические инновации, изобретенные за последние несколько лет. Обе эти технологии в совокупности революционизируют текущую ИТ-инфраструктуру и телекоммуникационную сетевую инфраструктуру, позволяя операторам связи использовать виртуальные машины вместо сетевого оборудования и дополнительно программировать сеть для получения полного контроля над ней и предоставления прибыльных услуг для потребителей.

Для будущей архитектуры 5G технологии SDN и NFV являются краеугольными технологиями, дающими операторам связи множество преимуществ при развертывании сетей. Растущее количество подключенных вещей подталкивает CSP к большему количеству коммуникационных услуг и обработке огромного количества различных типов данных (видео, изображения). Такие ожидания конечных пользователей и предприятий усложняют работу сети. По мере развития NFV за последние несколько лет операторы связи осознали огромный потенциал упрощения сетевых операций, развертывания новых услуг за считанные минуты, а также дополнительных преимуществ, таких как быстрая доставка, гибкое развертывание, эффективная работа, сокращение времени на управление (развертывание, настройка, и модернизация) сетевого оборудования, консолидированного на единой платформе, занимающей меньше места, энергии и затрат.

Автоматизация в NFV

Помимо гибкости, масштабируемости, маневренности и экономической эффективности, важной особенностью NFV является автоматизация, ключевой аргумент в пользу продажи NFV. Раньше для развертывания новой службы в сети CSP требовалось несколько месяцев, и это было подвержено ошибкам, поскольку процессы настройки требовали ручного вмешательства, что приводило к дорогостоящему и задержке запуска службы. В случае использования NFV для телекоммуникаций центры обработки данных распределены по нескольким регионам. В такой распределенной телекоммуникационной среде стало трудно управлять физическими ресурсами в каждом центре обработки данных, что может потребовать огромных ручных усилий, а также затрат.

Благодаря программно управляемой и высоко программируемой природе NFV операторы связи теперь могут автоматизировать рабочие процессы и операции, такие как управление инфраструктурой, управление ресурсами и жизненный цикл сетевых сервисов по всей сети. Используя возможности автоматизации, операторы связи могут значительно сократить эксплуатационные расходы, ускорив вывод услуг на рынок.

Автоматизация развертывания инфраструктуры NFV

Поставщики технологий NFV используют преимущества своих соответствующих решений NFV, основанных на собственных компонентах, предназначенных для нескольких ключевых функций, необходимых для построения инфраструктуры NFV. Тем не менее, большинство поставщиков сталкиваются с серьезными проблемами в области автоматизации на уровне инфраструктуры NFV.

  • Собственные компоненты, предлагаемые поставщиками инфраструктуры NFV, должны автоматически развертываться в базовой инфраструктуре. Время, необходимое для развертывания платформы, является значительным.
  • Необходимость достижения высокой производительности инфраструктуры NFV при минимальном физическом потреблении. Поставщики должны осуществлять управление конфигурацией на должном уровне, чтобы соответствовать гибкости, предлагаемой NFV.
  • В распределенной среде NFV поставщикам необходимо вручную настраивать клиентские центры обработки данных и управлять ими. Платформы удаленных клиентов должны автоматически развертываться, настраиваться и управляться на центральном сервере NFV.
  • Адаптация VNF может иметь проблемы для NFVi. В том числе:
  • VNF от нескольких поставщиков должны работать в любой инфраструктуре NFV. В настоящее время настройка VNF требует значительных усилий, поскольку необходимы настройки на стороне VNF, а также в инфраструктуре NFV, чтобы сделать их совместимыми.
  • CSP имеют собственный рабочий процесс на основе политик и автоматизированные процессы, определенные для работы и управления инфраструктурой NFV. Внедрение VNF может вызвать беспокойство по поводу предопределенных рабочих процессов.
  • Значительные затраты на тестирование могут возникнуть при оценке функциональных возможностей VNF с помощью существующего оркестратора, менеджеров VIM и VNF.
  • Включение VNF в NFVi приводит к изменению емкости или масштабированию ресурсов в NFVi. Производительность VNF должна быть должным образом оценена для обеспечения точного определения емкости и соответствующего масштабирования ресурсов.

Эти проблемы заставляют поставщиков сосредоточиться на повышении производительности сервисов в инфраструктуре NFV и обеспечивать операционную аналитику с помощью автоматизации развертывания. Недавним достижением в области сетей после SDN, NFV и SD-WAN является сеть на основе намерений (IBN), которая будет накапливать возможности машинного обучения для сетевых операций, чтобы вывести сетевую инфраструктуру на новый уровень. IBN повышает доступность и гибкость сети, переводя бизнес-политики высокого уровня в качестве входных данных в конфигурацию сети, чтобы следовать и в дальнейшем применять соответствующие изменения в сетевой инфраструктуре. Мы можем ожидать, что сеть на основе намерений обязательно будет использоваться в операциях NFV. До этого необходимо решить проблемы на уровне NFVi и сделать NFV готовым к сети следующего уровня, основанной на намерениях.

Технологии и методы повышения производительности сервисов в рамках инфраструктуры NFV

  1. NUMA (неоднородный доступ к памяти)
  2. СР-ИОВ
  3. Огромные страницы
  4. ОВС-ДПДК
  5. Вращение ЦП для оптимизации NUMA

NUMA (неоднородный доступ к памяти)

В традиционных симметричных многопроцессорных (SMP) системах все процессоры в системе обращаются к одной и той же памяти. При включении большего количества ЦП доступ к памяти для каждого ЦП переполняется запросами, что приводит к снижению производительности. В дизайне NUMA память разделена на несколько узлов, которые являются локальными для каждого из ЦП в системе. Все узлы соединены друг с другом с помощью интерконнекта, поэтому все ЦП могут по-прежнему иметь доступ ко всей памяти. Подход NUMA значительно повышает производительность серверной системы. Подход NUMA играет важную роль в инфраструктуре NFV для повышения производительности услуг.

Закрепление ЦП

Планировщик в операционных системах используется для выделения временного интервала в ядре процессора для выполнения потока, работающего в системе. В многоядерных процессорных системах для балансировки рабочей нагрузки между всеми ядрами системы потоки перемещаются между несколькими ядрами. Но в дизайне на основе NUMA такая функциональность приводит к тому, что память становится удаленной, а не локальной из-за перемещения потоков по нескольким ядрам. С помощью метода закрепления ЦП процессы или потоки тесно сконфигурированы с одним или несколькими ядрами. В этой конфигурации планировщик может планировать потоки на одно из назначенных ядер. В конфигурации NUMA, если для потока запрашивается определенная память NUMA, этот параметр ЦП поможет гарантировать, что память останется локальной для потока.

Огромные страницы

Физическая память разделена на непрерывные области, называемые страницами, к которым система полностью обращается, а не к отдельным байтам памяти. Каждый раз, когда процесс обращается к памяти, он ищет таблицу с именем Translation Lookaside Buffer (TLB), содержащую самые последние записи о сопоставлении физического и виртуального адресов. В некоторых случаях, когда сопоставление не существует в TLB, система ищет весь список доступных страниц, чтобы определить сопоставление адресов. Это приводит к снижению производительности. Поэтому предпочтительнее оптимизировать TLB, чтобы гарантировать, что процесс может избежать промахов. Типичный размер страницы в системах x86 составляет 4 КБ. С помощью метода огромных страниц размер страницы увеличивается, так что сопоставление виртуальных адресов с физическими, больший объем памяти отображается в TLB, что ускоряет время доступа к памяти для процессов. В архитектуре NFV HugePages играет ключевую роль в повышении производительности. Трансляция страниц между гипервизором и основной операционной системой создает дополнительные накладные расходы. С помощью огромных страниц в хост-ОС эти накладные расходы можно уменьшить.

SR-IOV

SR-IOV (Single Root I/O Virtualization) — это расширение спецификации PCI Express (PCIe), в котором он обходит гипервизор и виртуальный коммутатор для обеспечения работы без прерываний. SR-IVO обеспечивает высокую скорость обработки пакетов для передачи данных и общую производительность.

Open vSwitch с ускорением DPDK (OVS-DPDK)

DPDK — это набор библиотек и драйверов режима опроса в пользовательском пространстве (PMD), которые используются для более быстрой обработки пакетов. DPDK позволяет приложениям обрабатывать свои собственные пакеты непосредственно с сетевых адаптеров. DPDK устраняет проблему задержки и позволяет обрабатывать больше пакетов в системах. OVS-DPSK — это Open vSwitch в комплекте с DPDK, помогающий повысить производительность OVS при сохранении его основных функций. С помощью OVS-DPDK коммутация пакетов может выполняться напрямую с физических сетевых адаптеров на приложения посредством прямого доступа к памяти физического сетевого адаптера. OVS-DPDK заменяет стандартный путь данных ядра на путь данных на основе DPDK, создавая Open vSwitch в пользовательском пространстве на хосте, который использует DPDK внутри для пересылки своих пакетов.

Варианты использования Калсофт

Как Calsoft, мы участвуем в автоматизации развертывания NFVi и повышении производительности для наших клиентов, используя

  1. VMware vCloud (Запрос истории успеха)
  2. VMware Integrated Openstack (VIO) (Запрос истории успеха)
  3. Red Hat Openstack Platform (RHOSP) (Запрос истории успеха)

Мы помогли нашим клиентам добиться следующих преимуществ для их NFVi.

  • Значительно сократилось время, необходимое для развертывания инфраструктуры NFV.
  • Значительно снижена стоимость профессиональных услуг.
  • Помимо производственной среды, предоставленное решение также было очень полезно при настройке лаборатории для демонстраций, среды тестирования PoC и VNF.
  • Устранение человеческих ошибок за счет сквозной автоматизации.
  • Помогли улучшить производительность системы.
  • Расширенные функциональные возможности пользовательского интерфейса для управления конфигурацией с учетом производительности.