Tungsten Fabric架構解析丨TF如何收集、分析、部署？

Hi！這裏是Tungsten Fabric架構解析內容的第六篇，介紹TF的收集和分析，以及部署。
Tungsten Fabric架構解析系列文章，由TF中文社區爲你呈現，旨在幫助初入TF社區的朋友答疑解惑。咱們將系統介紹TF有哪些特色、如何運做、如何收集/分析/部署、如何編排、如何鏈接到物理網絡等話題。

Tungsten Fabric的收集和分析

Tungsten Fabric從雲基礎架構（計算、網絡和存儲）及其上運行的工做負載收集信息，以便於運營監控、故障排除和容量規劃。

數據以多種格式收集，例如系統日誌，結構化消息（稱爲Sandesh）、Ipfix、Sflow和SNMP。諸如vRouters、物理主機、虛擬機、接口、虛擬網絡和策略之類的對象被建模爲用戶可見實體（UVE），而且UVE的屬性能夠來自不一樣格式的各類源。

分析收集的體系結構以下圖所示：

爲數據源能夠配置目標收集器的IP地址，或者爲收集器配置的負載均衡器。SNMP輪詢的責任由Zookeeper分佈在不一樣的節點上。

分析節點將傳入的數據格式化爲通用數據格式，而後經過Kafka服務將其發送到Cassandra數據庫。

API URL可使用ha-proxy或其餘一些負載均衡器進行負載平衡。

收集UVE數據的責任使用Zookeeper在Analytics節點之間分配，所以UVE數據的API查詢由接收節點複製到其餘Analytics節點，而且保存與請求相關的數據的那些查詢，將響應返回到原始節點，該節點將覈對響應，並整理到請求者將要接收的回覆中。

警報生成的責任也分佈在節點之間，所以警報生成功能訂閱Analyticsdb節點中的Kafka總線，以便觀察計算是否知足警報條件所需的數據，由於此數據可能由其餘節點收集。

UVE在多個Kafka主題中進行了散列，這些主題分佈在Alarm Gen功能中，以便有效地分散負載。

Tungsten Fabric的部署

最新版本的Tungsten Fabric（5.0及更高版本）使用基於Docker容器的微服務架構。微服務被分組到pod中，這些pod根據角色在部署期間分配給服務器。

微服務與pod的關係以下圖所示：

該體系結構是可組合的，這意味着可使用在不一樣服務器上運行的多個pod單獨擴展每一個Tungsten Fabric角色，以支持特定部署的彈性和性能要求。

因爲Zookeeper中用於選擇活動節點的算法的性質，在Controller和Analytic節點中部署的pod的數量必須是奇數，可是在pod類型之間可能會有所不一樣。

節點是邏輯分組，其pod能夠部署在不一樣的服務器上，服務器能夠運行來自不一樣節點類型的pod。

能夠經過在Contrail安裝期間部署的負載均衡器或第三方負載均衡器來訪問API和Web GUI服務。使用第三方負載均衡器能夠容許pod位於不一樣的子網中，這是一種常見狀況，須要將pod放置在數據中心的不一樣機架中以實現彈性。

Control pod能夠根據羣集中的計算節點數量進行增減，每一個控制節點最多有1000個節點。能夠在特定使用狀況下部署增長控制節點，其中控制器節點能夠遠程地部署管理計算節點。

計算節點的數量根據預期，由編排器部署的工做負載的需求進行調整。在計算節點內，轉發器功能未在容器裏實現（請參閱本系列文章第五篇「vRouter的部署選項」）。

跨服務器的Tungsten Fabric服務的佈局，由部署工具讀取的配置文件控制，能夠是Ansible（使用playbooks）或Helm（使用圖表）。示例手冊和圖表可用於涵蓋全部服務在同一VM中運行的簡單一體化部署，以及涉及多個VM或裸機服務器的高可用性示例。同時提供了示例，orchestrator和Tungsten Fabric在公有云（例如Amazon Web Services，Google Cloud Engine，Microsoft Azure）中運行，而且工做負載也在那裏運行。

有關部署工具及其使用方法的更多詳細信息

請訪問Tungsten Fabric網站 (www.tungsten.io)
中文網站（www.tungstenfabric.org.cn）

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第一篇：TF主要特色和用例
第二篇：TF怎麼運做
第三篇：詳解vRouter體系結構
第四篇：TF的服務鏈
第五篇：vRouter的部署選項

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