【活動報導】5G SDN/NFV網路技術基礎

作者:王姵文

企業客製化系列課程_5G SDN/NFV軟體研發技術與實務,邀請到產研專家於9/22(三)、9/23(四)線上直播進行授課,本次授課以5G SDN/NFV網路技術基礎為主。

5G NFV網路技術基礎課程

9/23(四)由工研院資通所技術經理李育緯擔任講師,首先講述網路功能虛擬化(NFV)是將電信網路功能從實體設備抽離出來,以虛擬機(VM)或容器(Container)的形式運行在虛擬化的設備(NFVI)之上。將軟體功能與硬體設備解耦,能降低建置與管理成本。但NFV也面臨了一些問題與挑戰,像是從雲到端、從核網到基站,需要更輕量化的虛擬化技術;使用x86架構取代專用網路晶片,效能是否能滿足需求;NFV架構下,需要更好的效能監控、分析與管理技術。

傳統的虛擬主機技術利用硬體的功能來模擬實現,也可以通過作業系統軟體來實現,常見的傳統虛擬化技術,例如vSphere 或Hyper-V 是以作業系統為中心,而Container 技術則是直接將一個應用程式所需的相關程式碼、函式庫、環境配置檔都打包起來建立沙箱執行環境。

 

其中最明顯的差異是,虛擬機器需要安裝作業系統(安裝Guest OS)才能執行應用程式,而Container 技術不是在OS 外來建立虛擬環境,是透過作業系統內的核心系統層來打造虛擬執行環境,透過共用Host OS 的作法,取代一個一個Guest OS 的功用。

李育緯經理也分享了開源雲端系統OpenStack,創立於2010年,由Rackspace與NASA共同發布,提供IaaS服務,為客戶提供虛擬服務器與其他資源。和開源容器管理平台Kubernetes,Kubernetes是用於自動部署、擴展和管理容器化應用程式的開源系統,提供「跨主機集群的自動部署、擴展以及運行應用程式容器的平台」。以及雲原生(Cloud Native)的觀念,Cloud Native不是一個技術名詞,而是一種開發與運行應用服務的方法。以Cloud Native的方式進行開發,可以讓整個開發到後續維運的流程更加快速、有效率且容易更新調整。

VM和Container比較

NFV效能優化技術

李育緯經理提到關於NFV效能優化技術,並分點介紹相關名詞。

CPU與NUMA Node

NUMA系統是指一個主機板上有多個CPU,各CPU有各自的記憶體與IO控制器,CPU之間透過QPI介面可存取遠端的記憶體與IO設備,但CPU存取本地記憶體與IO設備的延遲與頻寬會優於存取遠端的記憶體與IO設備。

現行CPU可以支援不同的Page Size,如4KB, 2MB, 1GB,除了4KB以外的Page Size就稱為Hugepages。(最初Linux僅支援4KB Page Size),使用Hugepage能減少虛擬記憶體與實體記憶體的轉換次數,也能減少Page Fault的發生機率,進而提升系統效能。

網路加速技術(DPDK, SRIOV, SmartNIC)

DPDK是由Intel提供的開發工具集,不同於Linux系統以通用性設計為目的,而是專注於網路應用中數據封包的高性能處理。

Open vSwitch(OVS)是開源的虛擬交換器,支援VLAN/VxLAN/NVGRE等網路隔離功能,也支援QoS、sFLOW與OpenFlow協定。

Single Root I/O Virtualization (SR-IOV)。SR-IOV為PCI-SIG標準,允許PCIe的I/O裝置以多個實體與虛擬裝置呈現。

Netronome SmartNIC將OVS的功能做到硬體網卡中,可增加網路傳輸效能,並減少CPU資源的損耗。

加速卡資源管理

硬體供應商(Intel, Nvidia)已經提供許多硬體加速方案(GPU, FPGA, QAT),這些硬體能針對特定任務提供加速運算功能,大幅節省CPU運算資源並提升效能。Kubernetes Device Plugin開發框架讓供應商能開發各自產品的Plugin並整合到Kubernetes的生態鏈中。

OpenNESS是Intel推出的開源NFV平台,根據NFV高效能的需求,整合了軟硬體加速技術,並提供自動化部署的服務,可節省開發團隊整合眾多開源軟體的時間與精力。

小結

NFV技術從2013年演進至今已經相當成熟,並且有許多成功案例證明NFV是商用可行的技術。導入NFV技術並不是一件簡單的事,需掌握效能優化的技術,以及自動化管理維運的思維,所幸目前已經有許多開源軟體可供整合,可大幅降低導入NFV的技術門檻。

NFV系統的效能優化只是第一步,後續更重要的是如何做到自動化的管理維運,可以先從系統的監控著手,接下來從監控數據中進行分析,進而做到自動化的除錯、優化、與管理,導入AI進行系統分析與管理已經是現在進行式。

 

王姵文

Author: 王姵文

從滿腦子都是韓劇和KPOP的愛追劇迷妹,意外踏入Maker圈,期許有一天這方面的知識量也能如數家珍。

Share This Post On

發表

跳至工具列