CN113037542B - 一种基于软件定义网络的云网络拓扑构建方法 - Google Patents

一种基于软件定义网络的云网络拓扑构建方法 Download PDF

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Abstract

本发明提供了一种基于软件定义网络的云网络拓扑实现方法，包括：接收数据包，使用预设的流表对数据包进行匹配生成首包；SDN控制器的数据获取单元接收首包，修改处理逻辑，异步生成首包数据副本；SDN控制器的数据处理单元接收首包数据副本后根据流表规则提取虚拟机通信数据；SDN控制器数据库引擎单元将预处理后数据存放到本地时态数据库，设置时间标签，形成通信时态数据。通过对时态数据库进行配置，使其定时按照数据处理策略对数据进行汇聚统计，使得采集所得的过程数据更精准，进一步减少网络拓扑分析的数据量，提高拓扑分析的效率，节省计算资源。

Description

一种基于软件定义网络的云网络拓扑构建方法
技术领域
本发明涉及通信技术领域，特别涉及一种基于软件定义网络的云网络拓扑构建方法。
背景技术
随着互联网的快速发展，网络架构日益复杂，网络运维难度越来越大。为了及时处理网 络故障，运维人员需要获取到网络拓扑信息，并在此基础上对网络拓扑进行可视化，借助网 络拓扑获得更加完备的网络视角和线索，实现对网络故障的快速定位。
在云网络环境中，同一物理机上的多台虚拟机之间的网络通信过程是传统技术难以发现 的，且有别于传统网络拓扑，在上述环境中云网络根据自身云平台虚拟机组网的逻辑有自定 义的网络拓扑结构，如AWS有VPC(Virtual Private Cloud，简称VPC，虚拟私有云)、Openstack 有Neotrun等，但是这类拓扑结构自身只能显示网络的逻辑关系，无法显示设备的状态和连 接通信情况。
为了解决上述问题，现有技术普遍采用在各个流量端口处采集数据包的方式，这种方式 需要部署额外的采集引擎，增加了维护的成本，需要采集数据数量很庞大，在单位时间内网 络通信拓扑分析，对数据包收集，拆分和组合耗时多，处理会耗费大量的计算资源。
业界常用一种基于SDN的LLDP报文实现链路探测的方式来获取网络信息，实现云网络 拓扑的构建，为了达到链路分析的目的，需要由SDN控制器产生并发送大量的报文，这样不 仅容易对控制器的正常业务处理造成影响，还严重消耗网络带宽，拓扑发现的效率很低。
现有技术中还普遍采用在各个流量端口处采集数据包的方式进而解析提取拓扑数据，生 成网络拓扑，这种方式需要部署额外的采集引擎，增加了维护的成本，需要采集数据数量很 庞大，在单位时间内网络通信拓扑分析，对数据包收集，拆分和组合耗时多，处理会耗费大 量的计算资源。
发明内容
本发明的目的在于提供一种基于软件定义网络的云网络拓扑构建方法，以解决上述背景 技术中提出的问题。
为了解决上述技术问题，本发明无需部署额外的采集引擎，通过修改SDN控制器，使其 在和SDN交换机的网络处理过程中，异步采集过程数据，对接收到的首包进行拷贝，并结合 流表逻辑对首包副本数据进行预处理，从而获取云网络中设备通信数据。
为了达到上述目的，本发明采用如下技术方案：
接收数据包，使用预设的流表对所述数据包进行匹配生成首包；SDN控制器的数据获取 单元接收所述首包；所述SDN控制器修改处理逻辑，异步生成所述首包数据副本。
所述SDN控制器的数据处理单元接收所述首包数据副本后根据所述流表规则提取虚拟 机通信数据；所述通信数据包括：controllerHost、switchId、源目标网卡ID、源目标MAC 地址、源目标IP地址、包类型、源目标端口和流表动作。
所述SDN控制器的数据处理单元将所述controllerHost设置为预处理后数据的分组标签， 其中所述controllerHost是所述SDN控制器的唯一标识。
所述SDN控制器数据库引擎单元将所述预处理后数据存放到本地时态数据库，设置时间 标签，形成通信时态数据。
预设数据处理策略；所述SDN控制器根据所述数据策略配置所述时态数据库。所述配置 包括：执行触发、数据处理逻辑，其中所述执行触发设置定时任务单元的触发时间间隔；所 述数据处理逻辑包括：对同源目标设备的相同数据去重压缩；统计所述同源目标设备信息。
时态数据库的定时任务单元根据所述所述数据处理策略定期遍历数据策略池；所述时态 数据库根据所述数据策略池对云网络的设备通信数据去重处理，生成设备通信统计数据。
网络拓扑引擎数据获取单元获取物理节点IP地址；所述网络拓扑引擎数据获取单元向所 述SDN控制器发起获取设备连接信息请求；所述SDN控制器收到请求后，收集并返回SDN 交换机的设备连接信息。
所述网络拓扑引擎的数据处理单元获取所述设备连接信息，形成节点物理拓扑数据；所 述数据处理单元合并所述节点物理拓扑数据形成整个云网络物理拓扑数据；所述数据引擎单 元关联所述时态数据库中的设备通信数据和统计数据到物理拓扑中。
本发明的有益效果是：
本发明无需部署额外的采集引擎，通过修改SDN控制器，使其在和SDN交换机的网络 处理过程中，异步采集过程数据，对接收到的首包进行拷贝，并结合流表逻辑对首包副本数 据进行预处理，从而获取云网络中设备通信数据。之后将该数据存入本地时态数据库中，通 过对时态数据库进行配置，使其定时按照数据处理策略对数据进行汇聚统计，使得采集所得 的过程数据更精准，进一步减少网络拓扑分析的数据量，提高拓扑分析的效率，节省计算资 源。SDN控制器收集到对应的交换机所连接的设备信息，形成物理拓扑数据。
网络拓扑引擎基于上述的物理拓扑数据，根据云VPC组网逻辑索引提取云网络元数据, 其中的云网络元数据类型包括VPC、Subnet，SecurityGroup，NetworkAcl，NetworkInterface， 由元数据的关联关系形成云网络逻辑数据。之后将物理拓扑数据以及云网络逻辑数据进行关 联。
网络拓扑引擎连接到各个时态数据库，将时间跨度作为第一索引，再根据设备类型设置 第二索引，获取多个时态数据库中对应的云网络设备通信数据和统计数据，由数据处理单元 对应设备ID关联到物理拓扑中，从而形成最终的云网络拓扑，这种方式提升了网络拓扑的业 务可用性，解决了拓扑展示单一的问题，实现了云网络拓扑的快速构建。
附图说明
图1为本发明一种基于软件定义网络的云网络拓扑实现方法的部署图。
图2为本发明SDN控制器对流表数据的采集处理过程示意图。
图3为本发明SDN控制器结合时态数据库对数据处理的示意图。
图4为本发明网络拓扑引擎组装拓扑的过程示意图。
图5为本发明云网络拓扑数据结构概要图。
具体实施方式
在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本发明。但是本发明能够以很多不 同于此描述的其他方式来实施，本领域技术人员可以在不违背本发明内涵的情况下做类似推 广，因此本发明不受下面公开的具体实施例的限制。
如图2，SDN控制器对流表数据的采集处理过程，包括SDN交换机收到虚拟机发出的数 据包后，使用预设的流表规则对数据包进行匹配并生成首包。
进一步的，所述SDN控制器的数据获取单元接收所述SDN交换机发送来的首包。
进一步的，所述SDN控制器通过修改处理逻辑，在接收到所述SDN交换机发送过来的 首包时，通过异步的方式，生成首包数据副本。
进一步的，所述SDN控制器的数据处理单元结合流表的逻辑对所述首包数据副本进行预 处理，提取其中虚拟机的通信数据；所述通信数据包括：controllerHost，switchId,源目标网 卡ID，源目标MAC地址，源目标IP地址，包类型，源目标端口和流表动作。
进一步的，所述数据处理单元将所述controllerHost设置为预处理后的数据的分组标签， 所述controllerHost是所述SDN控制器的唯一标识。
进一步的，所述SDN控制器通过数据库引擎单元将上述预处理数据存放到本地的时态数 据库中，并设置时间标签，最终形成通信时态数据。
优选的，所述通信时态数据结构如表1所示，包括：Time，ControllerHost，SwitchId， SRCNetWorkInterFaceId，DstNetworkInterfaceId，ForwardReason，DropReason，DurationTime， PacketType，Packet，FlowTable，ReverseFlowTable，SourceAddress，DestinationAddress， SourceMac，DestinationMac，SourcePort，DestinationPort。
表1为本发明通信时态数据结构表
名称 格式 描述
Time int 时间戳，设置为时间标签
ControllerHost String 控制器的唯一标识，设置为分组标签
Switchld String 虚拟交换机ID
SrcNetworklnterfaceld String 源网卡ID
DstNetworklnterfaceld String 目标网卡ID
ForwardReason String 流表转发原因
DropReason String 流表丢弃原网
DurationTime Int 流表生存时间
PacketType String 数据包类型
Packet String 包内容
FlowTable String 正向流表
ReverseFlowTable String 反向流表
SourceAddress String 源IP地址
DestinationAddress String 目标IP地址
SourceMac String 源MAC地址
DestinationMac String 目标MAC地址
SourcePort String 源端口
DestinationPort String 目标端口
通过以上方法使得采集所得的过程数据更精准，进一步减少网络拓扑分析的数据量，提 高网络拓扑分析的效率，节省计算资源。
如图3，SDN控制器结合时态数据库对数据处理的过程，包括：所述SDN控制器初始化 数据处理的策略。
进一步的，所述SDN控制器通过数据库引擎单元连接本地的时态数据库，并根据预设的 数据处理策略对时态数据库进行配置。配置中包括执行触发配置，即设置定时任务单元的触 发时间间隔；还包括数据处理逻辑配置，即同源目标设备的相同数据进行去重压缩，同源目 标设备信息的统计。
进一步的所述时态数据库的定时任务单元按照上述配置的处理策略，根据设定时间间隔 定期遍历数据策略池。
进一步的，所述时态数据库根据所述数据策略池中的策略执行数据处理逻辑，对所述SDN 控制器存入的数据进行再处理。即对云网络的设备通信数据进行去重处理，同时生成设备通 信的统计数据。
优选的，所述统计数据的数据结构如表2所示，包括：Time，ControllerHost，SwitchId， ForwardReason，DropReason，Count，SourceAddress，DestinationMac，SourcePort， DestinationPort。
表2为本发明统计数据的数据结构表
名称 格式 描述
Subnetld String 子网ID
Vpcld String 私有云网络ID
CidrBlock String 无类别域间路由
RouteTableld String 路由表ID
NetworkAclld String 网络ACLID
Gatewaylp String 网关IP地址
GatewayMac String 网关物理Mac地址
Vlanld Int VlanlD
MicroSegmentation Boolean 是否设置微分段
如图4，网络拓扑引擎组装拓扑的过程，包括：所述网络拓扑引擎的数据获取单元向云 平台获取各个物理计算节点的IP地址。
进一步的，所述网络拓扑引擎的数据获取单元连接到各个计算节点上的SDN控制器，并 向所述SDN控制器发起获取设备连接信息的请求。
进一步的，所述SDN控制器收到请求后，收集所述SDN交换机的设备连接信息并返回； 其中连接设备包括：SDN交换机、SDN交换机连接的SDN控制器、SDN交换机管理的虚拟网卡。设备信息包括：设备ID、设备名称、设备类型、设备状态、设备连接模式和所在计算 节点的IP。
进一步的，所述网络拓扑引擎的数据处理单元获取上述连接关系对数据进行关联，并添 加计算节点设备信息，设置计算节点的IP地址作为计算节点ID，最终形成该计算节点的物 理拓扑数据。
优选的，所述物理拓扑结构的数据结构表如表3所示，包括：Id，Name，Type，State，ConnectType。
表3为本发明物理拓扑数据结构表。
名称 格式 描述
ld String ID
Name String 设备名称
Type String 设备类型
State Int 设备状态
ConnectType String 设备连接模式
进一步的，网络拓扑引擎的处理单元汇聚各个计算节点获取的物理拓扑数据，上述设置 好的计算节点的ID和分组标签做区域分组，最后进行合并处理形成整个云网络下的物理拓扑 数据。
进一步的，所述网络拓扑引擎以上述物理拓扑数据中的虚拟网卡MAC地址作为索引， 由数据获取单元调用控制器的元数据查询接口，获取网卡的NetworkInterface元数据， NetworkInterface元数据如表4所示。
通过将所述网卡的NetworkInterface元数据作为索引，结合云VPC组网逻辑获取关联的 其他云网络组网元数据，由虚拟网卡ID作为关联主键实现物理拓扑数据和网络逻辑数据的关 联。其中，所述VPC元数据包括：VPC、Subnet、SecurityGroup、NetworkAcl、Gateway、 NetworkInterfaceAssociation的元数据。
优选的，所述NetworkInterface元数据的数据结构如表4所示，包括：NetworkInterfaceId， SubnetId，MacAddress，PrivateIpAdress，SourceDestCheck，GroupSet，PrivateIpAddressesSet， LvsProxyPortList，LvsHeaderNetworkInterfaceIds，IsNeedModLvsVip，FirstPacketLimit，Guid， IsSYSMod。
表4为本发明NetworkInterface的元数据结构表
Figure BDA0002950023130000071
优选的，所述VPC元数据的数据结构如表5所示，包括：VpcId，CidrBlock，DhcpOptionID。
表5为本发明VPC的元数据结构表
名称 格式 描述
Vpcld String 虚拟私有云ID
CidrBlock String 无类别域间路由
DhcpOptionld String DHCP选项ID
优选的，所述Subnet元数据的数据结构如表6所示，包括：SubnetID，VpcId，CidrBlock。
表6为本发明Subnet的元数据结构表。
名称 格式 描述
Subnetld String 子网ID
Vpcld String 私有云网络ID
CidrBlock String 无类别域间路由
RouteTableld String 路由表ID
NetworkAclld String 网络ACLID
Gatewaylp String 网关IP地址
GatewayMac String 网关物理Mac地址
Vlanld Int VlanID
MicroSegmentation Boolean 是否设置微分段
优选的，所述SecurityGroup元数据的数据结构如表7所示，包括：GroupId，IpPermissions。
表7为本发明Gateway的元数据结构表
Figure BDA0002950023130000083
优选的，所述NetworkAcl元数据的数据结构如表8所示，包括：NetworkAclId，VpcId， EntrySet。
表8为本发明NetworkAcl的元数据结构表
Figure BDA0002950023130000082
优选的，所述Gateway元数据的数据结构如表9所示，包括：GatewayId，IpAddresses， GatewayType。
表9为本发明SecurityGroup的元数据结构表
Figure BDA0002950023130000081
优选的，所述NetworkInterfaceAssociation元数据的数据结构如表10所示，包括：PublicIp， GatewayId，NetworkInterfaceId，PrivateIpAddress，QueueId，VlanId，SysMode。
表10为本发明NetworkInterfaceAssociation的元数据结构表
名称 格式 描述
Publiclp String 网卡IP地址
Gatewayld String 网关ID
NetworkInterfaceld String 网卡ID
PrivatelpAddress String 私有网络地址
Queueld Int 队列ID
Vlanld Int VlanlD
SysMode Boolean 是否是系统模式
进一步的，所述网络拓扑引擎的数据获取单元连接到各个计算节点的时态数据库。在时 态数据库中，以时间跨度作为第一索引，根据物理拓扑的设备类型进行判断，如果是虚拟网 卡，则将虚拟网卡的Mac地址作为第二索引；如果是SDN交换机或者SDN控制器，则将其 设备ID作为第二索引，最后由网络拓扑引擎的数据获取单元通过上述的第一、第二索引获取 对应的云网络设备通信数据和通信统计数据。
进一步的，所述网络拓扑引擎的数据处理单元以对应设备ID作为关联主键，所述设备包 括：计算节点，SDN控制器，SDN交换机和虚拟机网卡；将获取到的数据关联到上述的物理 拓扑中，形成最终的云网络拓扑，云网络拓扑结构概要图如图5所示。
通过上述方法，提升了网络拓扑的业务可用性，解决了拓扑展示单一的问题，实现了云 网络拓扑的快速构建。
上述实施例中的各装置、功能模块、功能单元以软件功能模块的形式实现并作为独立的 产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。上述提到的计算机可读取存 储介质可以是只读存储器，硬盘或光盘等。
任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换都 应该涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应以权利要求所述的保护范围 为准。
以上所述，仅是本发明的较佳实施例而已，并非对本发明做任何形式上的限制，故凡未 脱离本发明技术方案的内容，依据本发明的技术实质对以上实施例所做的任何简单修改、等 同变化与修饰，均仍属于本发明技术方案的范围内。

Claims (9)

1.一种基于软件定义网络的云网络拓扑构建方法，其特征在于：接收数据包，使用预设的流表对所述数据包进行匹配生成首包；SDN控制器的数据获取单元接收所述首包；所述SDN控制器修改处理逻辑，异步生成所述首包数据副本；
所述SDN控制器的数据处理单元接收所述首包数据副本后根据所述流表规则提取虚拟机通信数据；所述通信数据包括：controllerHost、switchId、源目标网卡ID、源目标MAC地址、源目标IP地址、包类型、源目标端口和流表动作；
所述SDN控制器的数据处理单元将所述controllerHost设置为预处理后数据的分组标签，其中所述controllerHost是所述SDN控制器的唯一标识；
所述SDN控制器数据库引擎单元将所述预处理后数据存放到本地时态数据库，设置时间标签，形成通信时态数据；
所述网络拓扑引擎的数据处理单元获取设备连接信息，形成节点物理拓扑数据；所述数据处理单元合并所述节点物理拓扑数据形成整个云网络物理拓扑数据；
所述数据获取单元获取云网络逻辑数据，所述数据引擎单元关联所述时态数据库中的设备通信数据和统计数据到物理拓扑中；
所述时态数据库根据所述数据策略池中的策略执行数据处理逻辑，对所述SDN控制器存入的数据进行再处理；即对云网络的设备通信数据进行去重处理，同时生成设备通信的统计数据。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：预设数据处理策略；所述SDN控制器根据所述数据策略配置所述时态数据库；所述配置包括：执行触发、数据处理逻辑，其中所述执行触发设置定时任务单元的触发时间间隔；所述数据处理逻辑包括：对同源目标设备的相同数据去重压缩；统计所述同源目标设备信息。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：时态数据库的定时任务单元根据所述数据处理策略定期遍历数据策略池；所述时态数据库根据所述数据策略池对云网络的设备通信数据去重处理，生成设备通信统计数据。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：网络拓扑引擎数据获取单元获取物理节点IP地址；所述网络拓扑引擎数据获取单元向所述SDN控制器发起获取设备连接信息请求；所述SDN控制器收到请求后，收集并返回SDN交换机的设备连接信息。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于：所述SDN控制器收到请求后，收集所述SDN交换机的设备连接信息并返回；其中连接设备包括：SDN交换机、SDN交换机连接的SDN控制器、SDN交换机管理的虚拟网卡； 设备信息包括：设备ID、设备名称、设备类型、设备状态、设备连接模式和所在计算节点的IP。
6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于：所述网络拓扑引擎的数据处理单元获取上述连接关系对数据进行关联，并添加计算节点设备信息，设置计算节点的IP地址作为计算节点ID，最终形成该计算节点的物理拓扑数据；
所述物理拓扑结构的数据结构表包括：Id，Name，Type，State，ConnectType。
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于：网络拓扑引擎的处理单元汇聚各个计算节点获取的物理拓扑数据，上述设置好的计算节点的ID和分组标签做区域分组，最后进行合并处理形成整个云网络下的物理拓扑数据；
所述网络拓扑引擎以上述物理拓扑数据中的虚拟网卡MAC地址作为索引，由数据获取单元调用控制器的元数据查询接口，获取网卡的NetworkInterface元数据；
通过将所述网卡的NetworkInterface元数据作为索引，结合云VPC组网逻辑获取关联的其他云网络组网元数据，由虚拟网卡ID作为关联主键实现物理拓扑数据和网络逻辑数据的关联； 其中，所述VPC元数据包括：VPC、Subnet、SecurityGroup、NetworkAcl、Gateway、NetworkInterfaceAssociation的元数据。
8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于：所述网络拓扑引擎的数据获取单元连接到各个计算节点的时态数据库；在时态数据库中，以时间跨度作为第一索引，根据物理拓扑的设备类型进行判断，如果是虚拟网卡，则将虚拟网卡的Mac地址作为第二索引；
如果是SDN交换机或者SDN控制器，则将其设备ID作为第二索引，由网络拓扑引擎的数据获取单元通过上述的第一、第二索引获取对应的云网络设备通信数据和通信统计数据。
9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于：所述网络拓扑引擎的数据处理单元以对应设备ID作为关联主键，所述设备包括：计算节点，SDN控制器，SDN交换机和虚拟机网卡；将获取到的数据关联到上述的物理拓扑中，形成最终的云网络拓扑。
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