采用sFlow工具实现流量监控--实验

news2024/12/29 9:42:48

采用sFlow工具实现流量监控--实验

  • 采用sFlow工具实现流量监控---实验
    • 学习目标
    • 学习内容
    • 实验原理
    • 实验拓扑
    • 实验仿真
      • 启动sFlow-rt以及floodlight控制器
      • 创建拓扑
      • 部署sFlow agent
        • 步骤1.
        • 步骤2.
        • 步骤3
        • 步骤4
        • 步骤5.
        • 步骤6.
    • 总结

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采用sFlow工具实现流量监控—实验

学习目标

  • 采用sFlow工具实现流量监控

学习内容

  • 理解sFlow-rt的基本配置与操作;

  • 掌握mininet中sFlow agent的配置过程

实验原理

sFlow的部署分为两部分:sFlow agentsFlow collector。sFlow agent内嵌入网络设备中,获取设备的实时信息并封装成sFlow报文发送给sFlow collector。

sFlow-rt可统计到每个接口的流量信息,通过sFlow-rt的rest api获取json数据并对json数据进行解析获得。对解析到的数据进行判断分析后即可实施策略。

选择sFlow-rt好处:sFlow-rt可以提供周期性的网络接口统计采样和数据包采样,能够提供各接口的流量信息,且几乎不会对被统计设备造成任何负担,管理成本极低。

关于如何下载和使用sFlow-rt工具请参考我的这篇 博客

实验拓扑

如下图

在这里插入图片描述

实验仿真

启动sFlow-rt以及floodlight控制器

切换到sFlow-rt目录并启动sFlow-rt

cd sflow-rt/

./start.sh

在这里插入图片描述

打开浏览器输入:

localhost:8080

如下图说明floodlight控制器启动成功

在这里插入图片描述

新开一个终端,切换到floodlight/example目录,执行以下命令查询虚拟机交换机dpid

cd floodlight/example

./cli.py switch

在这里插入图片描述

在输出结果中寻找dpid号如下

在这里插入图片描述

切换到floodight安装目录下

cd ..

执行以下命令创建文件,并使用vim命令编辑该文件

touch dropkt.json

sudo chmod 777 dropkt.json

sudo gedit dropkt.json

在这里插入图片描述

dropkt.json文件中添加如下内容,switch对应的编号则为之前获取的虚拟机交换机dpid

在这里插入图片描述

执行以下命令启动floodlight

java -jar target/floodlight.jar

在这里插入图片描述

创建拓扑

新开一个终端,在/mininet目录下创建文件topo-1sw_3host.py,

sudo touch topo-1sw_3host.py

sudo chmod 777 topo-1sw_3host.py

gedit topo-1sw_3host.py

在这里插入图片描述

并如下添加内容

在这里插入图片描述

添加完成后保存退出。

执行以下命令启动Mininet,生成测试拓扑结构

sudo mn --custom /home/administrator/Desktop/mininet/topo-1sw_3host.py --topo mytopo --controller=remote,ip=127.0.0.1,port=6633 --switch ovsk,protocols=OpenFlow10

在这里插入图片描述

说明

–mac指定虚拟主机的mac地址顺序编号,若不带此参数则随机编号

–controller指定of交换机的控制器

–switch指定虚拟交换机的类型,ovsk表示虚拟交换机为ovs Kernel mode

–custom指定自定义拓扑文件

–topo指定加载拓扑的名字

部署sFlow agent

步骤1.

在mininet环境中输入ifconfig命令查看当前网卡状态

ifconfig

在这里插入图片描述

步骤2.

在mininet上测试连通性

h1 ping h2

在这里插入图片描述

步骤3

执行以下命令开启OvS的sFlow功能,并配置sFlow Agent

sudo ovs-vsctl -- --id=@sflow create sflow agent=s1 target=\"127.0.0.1:6343\" header=128 sampling=10 polling=1 -- set bridge s1 sflow=@sflow

在这里插入图片描述

参数说明:

  • 1)agent:虚拟机对应的某个监控流量的网卡,本实验用s1网卡产生和监控流量;
  • 2)target:sFlow-rt的IP,默认端口6343;
  • 3)bridge:需要开启sFlow的网桥;

步骤4

输入如下命令查看已经配置的Agent信息。

sudo ovs-vsctl list sflow

在这里插入图片描述

输入ip link命令,查看交换机端口名称与端口编号的映射关系。

如下图我这里的docker0(eth0)对应的编号是3,s1对应的编号是13

(安装docker:主要实现Linux 机器上的本地虚拟化,目的做到轻量级、可移植性高)

在这里插入图片描述

步骤5.

查看sFlow agent是否配置成功

打开浏览器输入:

localhost:8080

可以看到代理配置成功

在这里插入图片描述

进入该监控的端口列表页面,如下

在这里插入图片描述

步骤6.

进入端口监控页面

在这里插入图片描述

总结

流量监控是sdn中很重要的一个环节,在获取各个端口的实时信息后,可以实现很多的服务,比如负载均衡,QoS,流量工程等。

–end–

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