Hi！這里是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(qū)為你呈現，旨在幫助初入TF社區(qū)的朋友答疑解惑。我們將系統(tǒng)介紹TF有哪些特點、如何運作、如何收集/分析/部署、如何編排、如何連接到物理網絡等話題。

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Tungsten Fabric的收集和分析

Tungsten Fabric從云基礎架構（計算、網絡和存儲）及其上運行的工作負載收集信息，以便于運營監(jiān)控、故障排除和容量規(guī)劃。

數據以多種格式收集，例如系統(tǒng)日志，結構化消息（稱為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為用戶可見實體（UVE），并且UVE的屬性可以來自不同格式的各種源。

分析收集的體系結構如下圖所示：

為數據源可以配置目標收集器的IP地址，或者為收集器配置的負載均衡器。SNMP輪詢的責任由Zookeeper分布在不同的節(jié)點上。

分析節(jié)點將傳入的數據格式化為通用數據格式，然后通過Kafka服務將其發(fā)送到Cassandra數據庫。

API URL可以使用ha-proxy或其他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(jié)點之間分配，因此UVE數據的API查詢由接收節(jié)點復制到其他Analytics節(jié)點，并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(jié)點，該節(jié)點將核對響應，并整理到請求者將要接收的回復中。

警報生成的責任也分布在節(jié)點之間，因此警報生成功能訂閱Analyticsdb節(jié)點中的Kafka總線，以便觀察計算是否滿足警報條件所需的數據，因為此數據可能由其他節(jié)點收集。

UVE在多個Kafka主題中進行了散列，這些主題分布在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）使用基于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的關系如下圖所示：

該體系結構是可組合的，這意味著可以使用在不同服務器上運行的多個pod單獨擴展每個Tungsten Fabric角色，以支持特定部署的彈性和性能要求。

由于Zookeeper中用于選擇活動節(jié)點的算法的性質，在Controller和Analytic節(jié)點中部署的pod的數量必須是奇數，但是在pod類型之間可能會有所不同。

節(jié)點是邏輯分組，其pod可以部署在不同的服務器上，服務器可以運行來自不同節(jié)點類型的pod。

可以通過在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可以允許pod位于不同的子網中，這是一種常見情況，需要將pod放置在數據中心的不同機架中以實現彈性。

Control pod可以根據群集中的計算節(jié)點數量進行增減，每個控制節(jié)點最多有1000個節(jié)點?？梢栽谔囟ㄊ褂们闆r下部署增加控制節(jié)點，其中控制器節(jié)點可以遠程地部署管理計算節(jié)點。

計算節(jié)點的數量根據預期，由編排器部署的工作負載的需求進行調整。在計算節(jié)點內，轉發(fā)器功能未在容器里實現（請參閱本系列文章第五篇“vRouter的部署選項”）。

跨服務器的Tungsten Fabric服務的布局，由部署工具讀取的配置文件控制，可以是Ansible（使用playbooks）或Helm（使用圖表）。示例手冊和圖表可用于涵蓋所有服務在同一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，并且工作負載也在那里運行。

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主要特點和用例
第二篇：TF怎么運作
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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