大數據將幫助你遷移到軟件定義網絡
慧聰通信網 發(fā)表于：13年06月26日 10:48 [轉載] DOIT.com.cn
軟件定義網絡(SDN)是數據中心的首要戰(zhàn)略性發(fā)展趨勢，這是因為它對企業(yè)數據中心和服務提供商都有巨大的影響。如果這些企業(yè)機構不在其戰(zhàn)略中納入SDN，那么它們有可能在競爭力方面落后于人。為何它有如此大的影響力?我們來看看谷歌憑借其SDN而取得的成果——利用率幾乎達到100%，而傳統(tǒng)網絡的利用率只有30-40%。這是巨大的影響力——不僅僅是在成本競爭力方面。然而，為了實現SDNs的優(yōu)勢，企業(yè)機構將需要納入大數據分析。
SDN有望改變網絡，就像虛擬化改變計算機行業(yè)一樣。由于網絡的控制面脫離了轉發(fā)層并且底層網絡基礎設施也分離出來，因此傳統(tǒng)網絡被轉化為基于軟件的模塊化實體。其結果類似于服務器虛擬化——最佳性能需要針對虛擬化層以及存儲、網絡、操作系統(tǒng)和應用程序層的可視性。與之類似，為了最大程度實現SDNs的優(yōu)勢，你需要一個跨應用程序、所有網絡元素和控制器的實時集成視圖。通過SDNs，網絡將適應你的業(yè)務應用程序。Splunk這樣的大數據分析解決方案能夠幫助你建立連接。
例如，拿應用程序服務來說，轉播流行體育賽事時會突然出現流量激增。通過大數據分析，你可以輕松監(jiān)測應用程序以及網絡的利用率和性能。由于集中訪問網絡元素現已可用于端到端，如果出現應用程序流量激增，OpenFlow這樣的SDN控制器就能實時動態(tài)重新配置所有網絡元素，并為整個賽事分配所需的帶寬。對于大型地理分布式網絡來說，充分利用SDN的能力需要大數據分析的規(guī)模。而解決這類問題的傳統(tǒng)方式則是為峰值數據流量優(yōu)化網絡，使其在正常流量條件下不能得到充分利用，例如“通過增加帶寬解決問題”這種低效技術。
另一個例子就是動態(tài)虛擬化數據中心，其中采用不斷遷移、服務于移動用戶的虛擬機。通過SDNs，你能夠更靈活地讓網絡適應這些不斷變化的流量模式。但是要想高效地適應流量模式，網絡流量分析就變得更加重要了。可有效利用流信息(NetFlow、sFlow等)來實時洞察流量數據——對虛擬化應用程序性能的流量影響可通過大數據分析解決方案而輕松進行分析。網絡工程師可大規(guī)模地實時輕松地排除故障、找到流量延遲和瓶頸，并確定歷史數據流量行為的基準。
對SDNs的安全影響是什么?盡管帶有SDN的安全架構仍在不斷演進，我們已經知道，通過對轉發(fā)面開放、集中化的可視性，將有更精細的方式來保護網絡安全。數據流量的一部分可直接轉發(fā)到監(jiān)測解決方案中進行分析，這將加強安全性,并再次提高了大數據分析的重要性。此外，隨著網絡流量模式的變化，安全設備(防火墻、IPS、IDS等)的傳統(tǒng)位置受到影響。安全政策應綁定特定應用程序，安全性也逐漸被軟件定義和虛擬化。大數據分析能夠提供對安全應用程序、網絡應用程序和底層基礎設施的統(tǒng)一洞察。
SDNs能夠讓你的網絡團隊超出網絡的范疇進行思考——他們現在是更大的服務交付團隊的一部分，并有一個更全面的運營視圖�？刹粩鄶U展以應對大數據數量、速度和類型的分析工具是決策工具軍團強有力的補充。提供SDKs和APIs的分析解決方案能夠讓業(yè)務應用程序層與網絡控制器面之間實現輕松集成。
除了上述的靈活性和影響能力方面的優(yōu)勢，SDNs還能幫助你以更高的成本效益、更高效地運營網絡。因此，隨著你采用SDNs，要確保納入大數據分析，為你的團隊賦予更大能力，并最大程度實現投資回報。
