云計(jì)算數(shù)據(jù)中心的網(wǎng)絡(luò)運(yùn)維包括兩個方面，即數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)管理員運(yùn)維和租戶網(wǎng)絡(luò)管理員運(yùn)維兩個不同的視角。數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)運(yùn)維包括從安裝部署、業(yè)務(wù)發(fā)放、故障定界定位、狀態(tài)監(jiān)控到網(wǎng)絡(luò)變更的整個生命周期。不同的運(yùn)維視角有不同的運(yùn)維要求，但簡單、高效、開放、可視的數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)，是運(yùn)維對于數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)的基本要求。
網(wǎng)絡(luò)運(yùn)維要求
數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)運(yùn)維涵蓋了除業(yè)務(wù)發(fā)放之外的網(wǎng)絡(luò)安裝部署、故障定位、質(zhì)量監(jiān)控、升級擴(kuò)容等。數(shù)據(jù)中心的運(yùn)維的核心問題是在成本、效率和質(zhì)量三者之間取得平衡，并沿著標(biāo)準(zhǔn)化->自動化->智能化的方向演進(jìn)，最終達(dá)到是自動化、可視化和智能化的總體運(yùn)維目標(biāo)。
自動化
運(yùn)維自動化主要解決網(wǎng)絡(luò)業(yè)務(wù)配置量大、上線周期長的問題，主要包括：
設(shè)備零配置開局：提供設(shè)備自動安裝部署功能，加快設(shè)備部署效率；通過批量掃描、納管設(shè)備，壓縮業(yè)務(wù)布放準(zhǔn)備時(shí)間。
網(wǎng)絡(luò)服務(wù)自動化：包括二三層網(wǎng)絡(luò)配置的自動化下發(fā)和四層-七層增值業(yè)務(wù)的自動化對接和配置。
設(shè)備替換自動配置：備件替換時(shí)，設(shè)備配置自動化下發(fā)。
配置一致性檢查：包括SDN控制器北向與云計(jì)算管理平臺、南向與設(shè)備的配置一致性檢查。
可視化
運(yùn)維可視化主要解決網(wǎng)絡(luò)故障定界和定位困難的問題，主要包括：
網(wǎng)絡(luò)和計(jì)算資源可視：包括整網(wǎng)資源、邏輯網(wǎng)絡(luò)資源、設(shè)備資源、計(jì)算節(jié)點(diǎn)位置信息等可視化。
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業(yè)務(wù)路徑可視：包括業(yè)務(wù)實(shí)際轉(zhuǎn)發(fā)路徑的呈現(xiàn)、VTEP間的ECMP多路徑探測、業(yè)務(wù)連通性檢測（MAC/IP Ping、IP Trace）、網(wǎng)絡(luò)邊緣的環(huán)路檢測。
智能化
運(yùn)維智能化是運(yùn)維發(fā)展方向，主要包括：
環(huán)路檢測：智能檢測網(wǎng)絡(luò)中的環(huán)路，降低環(huán)路對業(yè)務(wù)網(wǎng)絡(luò)造成的影響。
服務(wù)質(zhì)量檢測：網(wǎng)絡(luò)業(yè)務(wù)質(zhì)量隨流可視，智能計(jì)算網(wǎng)絡(luò)服務(wù)質(zhì)量。
大數(shù)據(jù)運(yùn)維：智能網(wǎng)流分析系統(tǒng)通過對網(wǎng)絡(luò)流量進(jìn)行數(shù)據(jù)采集和大數(shù)據(jù)分析，實(shí)現(xiàn)流量趨勢預(yù)測、網(wǎng)絡(luò)故障自愈、網(wǎng)絡(luò)性能調(diào)優(yōu)等功能。
智能化的網(wǎng)絡(luò)運(yùn)維也對可視化和自動化提出了更高的要求，主要包括：
1)可視化：看得見、看得清
“看得見”包含兩個含義：觀察的對象、觀察的實(shí)時(shí)性。觀察的對象不僅要支持觀察物理設(shè)備、接口、鏈路等物理對象，同時(shí)還要支持觀察報(bào)文轉(zhuǎn)發(fā)路徑、業(yè)務(wù)交互關(guān)系和質(zhì)量等邏輯對象；觀察的實(shí)時(shí)性則是要支持對毫秒級現(xiàn)象的感知，如識別網(wǎng)絡(luò)中的微突發(fā)流量擁塞現(xiàn)象。而“看得清”則意味著針對觀察的準(zhǔn)確性，一方面需要采集海量數(shù)據(jù)，另一方面針對這些海量數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)分析，識別異常的業(yè)務(wù)流。
2)自動化排障：主動分析、自動排障
運(yùn)維系統(tǒng)應(yīng)能及時(shí)、主動、智能地發(fā)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)中存在的故障，就需要能自主地對海量數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，識別出網(wǎng)絡(luò)中的異常事件，例如識別出業(yè)務(wù)連通性問題、流量擁塞端口等。并結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)算法，決策是否生成故障模型推薦給用戶。對于自動化排障，則要求運(yùn)維系統(tǒng)能基于故障數(shù)據(jù)的分析、以及對故障案例庫的自學(xué)習(xí)，根據(jù)不同的故障模式編排出用戶可執(zhí)行的排障任務(wù)鏈，從而將故障定位定界時(shí)長從天級、小時(shí)級降低到分鐘級。
