ネットワークの自動監視 - Intent Based Analytics -

1. ネットワークの⾃動監視
Intent based Analytics
July, 2020

2. 2© Apstra 2018 Confidential and Proprietary
アジェンダ
ネットワーク自動監視の仕組み（グラフデータベースのおさらい）
Intent Based Analyticsの概要
マルチベンダーネットワーク機器の監視手法
グラフクエリを使用した監視の詳細とデモ
AOSで監視データはどこまで取れるか

3. 3© Apstra 2018 Confidential and Proprietary
SSOTのデータベース
（例）NW機器間の関連とステータス
スイッチA スイッチAのインタフェース2
スイッチB
スイッチBのインタフェース1
物理リンク
ステータスUP
ステータスUP
BGPネイバー
Establiashed

4. 4© Apstra 2018 Confidential and Proprietary
Graphスキーマ
グラフのノード、プロパティ、そのリレーションはスキーマに依存

5. 5© Apstra 2018 Confidential and Proprietary
ネットワーク⾃動化
監視サーバ
操作端末
Web UIREST API
システム連携
やりたことをインプット
物理・論理
IPアドレス
ﾙｰﾃｨﾝｸﾞ設計
「意図」と「実態」を
⽐較・検証し
変化や障害を検知
コンフィグ⾃動作成 NW機器
NWの実態
Real-Time State
設計内容が正しいか判断
設定による影響を判断
デザインに沿った監視内容
の結果を報告
グラフデータベース
SSOT
トラフィック量など定期
的に取得するデータ
障害検知

6. 6© Apstra 2018 Confidential and Proprietary
ネットワークの⾃動監視
やりたことをインプット
物理・論理
IPアドレス
ﾙｰﾃｨﾝｸﾞ設計
「意図」と「実態」を
⽐較・検証し
変化や障害を検知
コンフィグ⾃動作成 NW機器
NWの実態
Real-Time State
設計内容が正しいか判断
設定による影響を判断
デザインに沿った監視を定義
その結果を報告グラフデータベース
SSOT
トラフィック量など定期
的に取得するデータ障害検知
Intent =
監視サーバ
操作端末
Web UIREST API
システム連携

7. 7© Apstra 2018 Confidential and Proprietary
ネットワークの⾃動監視
SSOTを保持するAOSはグラフデータベースから
監視ステータスのあるべき状態を理解している。
（例）
Layer1 インタフェース
Layer2 LACP
Layer3 BGP
Layer3 ルーティングテーブル
RIB
対向がスイッチなのでUPのはず。
何も接続されてないのでDownでOK。
L3ポートのためLACP不要。
MLAGのサーバポートのためLACPはUPのはず。
IP FabricポートのためUPのはず。
サーバポートのためBGP不要。
各スイッチのLoopbackIP、リンクのネットワークを学習しているはず。
「あるべき姿」と「実態」のギャップを⾒つけ障害として通知。

8. 8© Apstra 2018 Confidential and Proprietary
「Apstra DB」 「実態」
本番環境
ステータス⽐較
ネットワークの障害を報告
ネットワークの⾃動監視

9. 9© Apstra 2018 Confidential and Proprietary
ネットワークの⾃動監視
監視設定の定義
設計書
実際の監視
ステータスの通知
期待値の通知
障害を報告

10. 10© Apstra 2018 Confidential and Proprietary
検証項目 内容 監視対象
BGP 各デバイスのBGP隣接関係(ネイバー)がIntentのとおりに確立されているか SS, Spine, Leaf, Server
ケーブリング 各デバイス間の物理配線がIntentのとおりに行われているか SS, Spine, Leaf
インタフェース 各デバイスのインタフェースのUp/DownステータスがIntentと一致しているか SS, Spine, Leaf, Server
BGP(外部接続)
外部ルータと接続しているデバイスがIntentのとおりにBGP隣接関係を確立している
か
Spine or Leaf
LAG/MLAG リンクアグリゲーションがIntentのとおりに確立できているか Leaf
死活状態 各デバイスがAOSによる制御通信に応答しているか SS, Spine, Leaf, Server
デプロイ状態 各デバイスがAOSによるコンフィグレーションを正常に展開することができているか SS, Spine, Leaf, Server
コンフィグ
Intentに基づいてAOSが生成・投入したコンフィグレーションと、デバイス上の実際のコ
ンフィグ(show run)に差異はないか
SS, Spine, Leaf
ルーティング
テーブル
各デバイスが各BGPネイバーから想定どおりのプレフィックスを受信し、ルーティングテー
ブルに反映できているか
SS, Spine, Leaf, Server
ネットワークの⾃動監視 デフォルトの自動監視

11. 11© Apstra 2018 Confidential and Proprietary
Intent Based Analytics
デバイスヘルス
ネットワークレイヤ1
ネットワークレイヤ2
ネットワークレイヤ3
データプレーン
マルチキャスト
オーバーレイ
トラフィックパターン
キャパシティプランニング
セキュリティ
コンプラインス
トラブルシューティング
バーチャルインフラ
Showコマンド等でネットワークOSが出⼒できるパラメータはほぼ監視可。
監視だけでなく拡張設計で必要なデータも取得可。
デフォルト以外は必要なものを手動設定

12. 12© Apstra 2018 Confidential and Proprietary
（ネットワーク監視例）
デバイスヘルス
ネットワークレイヤ1
データプレーン
ネットワークレイヤ3
オーバーレイ
バーチャルインフラ
Vmware, Nutanix側の
設定との整合性
EVPN Type3,5等
特定NWセグメントの学習状況
ルーティングテーブルの整合性
BGPステータス
インタフェースエラーカウンタ
インタフェースキュードロップ
トランシーバ光レベル
インタフェースフラップ
メモリリーク、CPU使⽤率
電源・ファン
レイヤ
IP Fabric
ネットワーク
ネットワークを各レイヤ毎に監視して障害を早期に発⾒。
各スイッチのステータスだけでなくネットワーク全体の整合性をチェック。
(例)スイッチAはセグメントBを学習しているか︖
ｾｸﾞﾒﾝﾄA ｾｸﾞﾒﾝﾄB
スイッチA スイッチB イベント発⽣時は即座に通知。定期取得する間隔は最短5秒。
Intent Based Analytics

13. 13© Apstra 2018 Confidential and Proprietary
Intent Based Analytics デモ1
10.30.42.0/24
10.30.44.0/24
10.30.42.0/24
10.30.43.0/24vlan3
vlan3
vlan4
vlan5
Data Plane
VXLAN L2/L3 VNI
10.30.42.0/24
10.30.43.0/24
10.30.44.0/24
EVPN Table
☓

14. 14© Apstra 2018 Confidential and Proprietary
Intent Based Analytics
ネットワーク全体のトラフィック量を可視化
デモ2

15. 15© Apstra 2018 Confidential and Proprietary
Intent Based Analytics（以下、IBA）の仕組み。
Intent Based Analytics
監視パッケージグラフデータベース
レスポンス
IDを使い、欲しい
データをクエリ
デバイス、
メトリックのIDをクエリ
レスポンス
コレクター
Linux OS
Guest Linux Container
AOS Agent
EOS API NX-API Linux CLI
データ取得パッケージ
監視データ
ルール作成
アラート
共通フォーマット
ベンダーA
※上記はマルチベンダーのイメージ。実際のAPIはベンダー毎に⼀つ使⽤。
ベンダーB ベンダーC
分散処理 分散処理

16. 16© Apstra 2018 Confidential and Proprietary
Intent Based Analytics
データ取得⼿法の⽐較
Apstra IBA
Telemetry Streaming
SNMPコントロールプレー
ン
ハードウェアベース
取得できるデータ ○ ○ △ △
取得データの選別 ○ △(※1) △(※1) ○
リクエスター負荷 ○ ○ ○ △
コレクターの負荷 ○ △ △ ○
NOSの負荷 △ △ ○ △
HWコスト ○ ○ △ ○
※1 コレクター次第

17. 17© Apstra 2018 Confidential and Proprietary
IBA 監視パッケージ
Time Series
Alert
s
AlertingSLA
データ抽出
デバイス選択
インタフェースカウンタ
プロトコルステータス
ハードウェア状態
IBAで使う監視パッケージをIBA Probeと呼ぶ。
IBA Probeは複数の監視プロセッサから構成される。
データ処理
平均値・標準偏差
単体処理
グループ化処理
履歴指定
しきい値
しきい値(絶対値)
範囲・割合(%)
事象の発⽣回数
継続時間
異常検知
SLA毎のアラート
AOS画⾯表⽰
Syslog通知
外部サーバ通知
IBA Probe
監視プロセッサ

18. 18© Apstra 2018 Confidential and Proprietary
IBA 監視パッケージ
https://github.com/Apstra/iba
IBA ProbeはGit Hubで公開されている。

19. 19© Apstra 2018 Confidential and Proprietary
IBA 監視パッケージ
IBA ProbeをONにするとAOS UIで監視を開始

20. 20© Apstra 2018 Confidential and Proprietary
IBA 監視パッケージ
Git Hubで公開されていないIBA Probeは⾃分で作成できる。
Interface Counters
Service Data Collector
Generic Service Data Collector
Extensible Service Data Collector
Generic Graph Collector(*1)
データ取得プロセッサ
グラフデータベース
レスポンス
IDを使い欲しい
データをクエリ
デバイス、
メトリックのIDをクエリ
レスポンス
コレクター
単⼀データ判定
プロセッサ
range check
state check
anomaly
match string
time in state check
複数データ⼊⼒
プロセッサ
comparison
headroom
複数データ計算
プロセッサ
match count
std dev
average
Min,Max
sum
蓄積・結合
プロセッサ
accumulate
Union
(*1)グラフデータベースからの応答をそのまま出⼒（コレクターへの問い合わせをしない）

21. 21© Apstra 2018 Confidential and Proprietary
IBA 監視パッケージ
データタイプ
各データ取得プロセッサの⽤途とデータタイプ
Interface Counters
Service Data Collector
Generic Service Data Collector
Extensible Service Data Collector
Generic Graph Collector
インタフェースカウンターを取得
Genericの出⼒するデータがStringに対し、Extensibleは辞書型
BGP、LLDP、インタフェースのステータス、Hostname
上記以外のデータ取得
グラフデータベースのクエリに対する応答を出⼒
データ取得プロセッサ
NS(Number Set)
TS(Text Set)
DSS(Discrete State Set)
NSTS(Number Set Time Series)
DSSTS(Discrete State Set Time Series) 時系列で複数の値を扱うもの（主にHistoryで使⽤）
テキスト
[ʻupʼ,ʼdownʼ]のように複数の中から⼀つ出⼒されるもの
時系列のデータ（主にHistoryで使⽤）
数値

22. 22© Apstra 2018 Confidential and Proprietary
Interface Counters
(例)
以下の条件に合致するインタフェースの
受信Discardパケット数を取得したい。
- L2サーバが接続している
- 接続構成はLAGである
- リンクスピード 10G
- Tag VLANが設定されている
- VLAN ID ２
- そのVLANはVXLANが有効である
- デプロイモードはʼDeployʼorʼDrainʼ
→取得するカウンターの種類
→ グラフクエリのʼnameʼ.プロパティʼif_nameʼ
→ グラフクエリのʼnameʼ.プロパティʼsystem_idʼ
→ 外部サーバへデータを転送する場合はTrue
→ 追加でテーブルに表⽰させたい情報
IBA 監視パッケージ

23. 23© Apstra 2018 Confidential and Proprietary
グラフクエリの結果、
2台のみかつ2ポートのみ監視対象
IBA 監視パッケージ

24. 24© Apstra 2018 Confidential and Proprietary
Rangeプロセッサを追加
⼀定の閾値以上でアラート
→100PPS以上でアラート
Discardが509PPSに
達し、アラートを発呼
IBA 監視パッケージ

25. 25© Apstra 2018 Confidential and Proprietary
→履歴として残すサンプル数
IBA 監視パッケージ
Discardパケット数の履歴を
プロセッサとして追加

26. 26© Apstra 2018 Confidential and Proprietary
アラート検知履歴の
プロセッサを追加
→履歴として残すサンプル数
IBA 監視パッケージ

27. 27© Apstra 2018 Confidential and Proprietary
AOSサーバ
IBA データ取得パッケージ
Linux OS
Guest Linux Container
AOS Agent
EOS API NX-API Linux CLI
データ取得パッケージ
ネットワーク機器
ネットワークOS毎のデータ取得パッケージが
Guest LXCにインストールされている

28. 28© Apstra 2018 Confidential and Proprietary
IBA データ取得パッケージ
例：Arista EOS用 aosstdcollectors_custom_eos-0.1.0.post462-py2-none-any.whl
データ取得パッケージの中⾝
監視パッケージで必要とするデータを
取得するためのスクリプト
AOS Agent Base File
ス
ク
リ
プ
ト
ス
ク
リ
プ
ト
ス
ク
リ
プ
ト
ス
ク
リ
プ
ト
ス
ク
リ
プ
ト
ス
ク
リ
プ
ト
ス
ク
リ
プ
ト
ス
ク
リ
プ
ト
NOS Linux OS
NOS API
ベースファイルがあるため
新規スクリプト作成は容易

29. 29© Apstra 2018 Confidential and Proprietary
IBA データ取得パッケージ
スクリプトファイルの中⾝
ベースファイルからメソッド読み込み
監視パッケージが読み取るJSON作成
NOSからJSONで欲しいデータを取得

30. 30© Apstra 2018 Confidential and Proprietary
IBA データ取得パッケージ
⾜りないデータ取得パッケージはApstraエンジニアが開発。
aos_developer_sdk
開発環境をDockerコンテナとして提供
aos_developer_sdk
作成
テスト
ビルド
AOSサーバ
またはユーザによる作成も可

31. Thank You!
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