Software models and monitoring methods of the state of processing nodes in the cloud infocommunication system using Zabbix

Shchemelinin Dmitry ORCID: 0000-0003-3032-130X Doctor of Technical Science Peter the Great St. Petersburg Polytechnic University 195251, Russia, g. Saint Petersburg, ul. Politekhnicheskaya, 29 dshchmel@gmail.com Other publications by this author

Введение

Принципы безотказного функционирования облачных инфокоммуникационных сетей связи обусловлены методами обработки информации, а качество обслуживания пользователей напрямую зависит от профайла нагрузки на информационную систему (ИС). Оценка качества обслуживания трафика является одним из важнейших научных направлений в исследованиях инфокоммуникационных сетей. На этом базируется продуманная и целенаправленная стратегия модернизации современных глобально-распределенных вычислительных комплексов (ГРВК) участвующих в предоставлении универсальных услуг связи UCaaS (англ. Unified Communication as a Service) на этапе их конвергенции и замены технологии физических серверов на технологию публичных облачных вычислений ^[1]. При системном подходе к проблеме планирования и оптимизации ГРВК невозможно обойтись без математических методов анализа, синтеза и оценки качества предоставления информационных услуг в условиях реальных потоков сообщений. Отсутствие таких методов приводит к принятию неоптимальных решений в процессе разработки, проектирования и эксплуатации сетей UCaaS, поскольку возникает резкое несоответствие между ожидаемыми показателями и реальным качеством обслуживания. С учетом таких обстоятельств становится актуальной задача по разработке новых методов мониторинга и анализа ИС, которые адекватно отображают реальные процессы обмена информацией в ее процессинговых узлах состоящих из подмножества специальных вычислительных компонент (СВК), количество которых определяется масштабами пропускной способности конкретного узла в ГРВК.

Объект и цели научного исследования

Объектами исследования являются ГРВК компании RingCentral (США), как лидера мирового рынка предоставления услуг UCaaS ^[2] и система мониторинга Zabbix ^[3,4], как лидера мирового рынка программных продуктов мониторинга ИС предоставленных по принципу открытого исходного кода.

Цель научного исследования – создание централизованной, высоко эффективной методики анализа, синтеза и оценки качества предоставления информационных услуг в ГРВК с учетом реальных потоков сообщений, при помощи Zabbix.

Методика эксперимента и ее математическая модель

В качестве примера, рассмотрим процессинговый узел состоящий из четырех СВК (рисунок 1), в котором один СВК находится в состоянии технологического отказа, однако при этом сохраняется определенный объем емкости узла т.к. оставшееся количество работоспособных СВК способно обслужить пользовательские запросы.

Рисунок 1. Процессинговый узел состоящий из четырех СВК

Если один из СВК выходит из строя, то рабочие СВК дополнительно получат дополнительную нагрузку V (1):

V=C/n (1)

, где

n - количество СВК в заданном процессинговый узле.

Учитывая вышеизложенное, получаем математическое выражение неравенства (2) и результат вычисления (3):

C + V < T (2)

C <75% * T (3)

, где

T — это общее доступное количество процессингового ресурса на каждом узле.

C — это используемое количество ресурса на СВК, в момент времени. Причем C не должен превышать некоторого порогового значения, чтобы держать процессинговый ресурс в резерве в случае, если один из СВК выйдет из строя и нагрузка перераспределится между оставшимися в рабочем состоянии СВК.

Следовательно, на каждом СВК доступная вычислительная нагрузка и пропускная способность не должна превышать 75% от максимально доступной емкости для того, чтобы иметь возможность обрабатывать вызовы в процессинговом узле, без деградации качества обслуживания, в случае, если один из СВК в группе будет недоступен. Для это, в ходе эксперимента, были заданы пороговые значения для генерации сообщений в системе мониторинга ГРВК: Критическое (англ. Critical) - 75%, и предупреждение (англ. Warning) - 60% (рисунок 2).

Рисунок 2. Рабочая модель емкости СВК

Используя Zabbix, запишем выражение вычисления использования ресурсов СВК роль процессора трафика пакетов RTP (англ. Real-time transport protocol) ^[5] в процентном соотношении:

{

"denominator": ,

"formula": "usage",

"metric_key": ,

"metric_name": ,

"trigger": [

{

severity: "warning",

threshold: "C-15%"

}

{

severity: "critical",

threshold: "C"

}

]

"terms": [

{

"host": ,

"metric": "webRTC[]"

}

]

}

Далее необходимо создать методику мониторинга для верхе-уровневой схемы объединения процессинговых узлов в единый ГРВК с учетом емкости каналов передачи пакетов на TG (англ. Trunk Group) ^[6] рис.3

Рисунок 3. Рабочая схема присоединения ГРВК к PSTN с точки зрения TG

В этом случае в ГРВК все группы соединительных линий на стороне процессинговых узлов RTP_n имеют такое же ограничение одновременных вызовов, которое имеет на своей стороне PSTN (англ. Public Switched Telephone Network) ^[7-9]. В большинстве случаев в ГРВК есть ограничение на количество одновременных вызовов (англ. Connection Limit) для групп соединительных линий для конкретной TG оператора связи в конкретном регионе. Соответственно, для мониторинга емкости узлов RTP_n для отслеживания лимитов трафика пакетов в одной TG было предложено использовать следующее в выражение Zabbix:

{

terms: [

{

host: ,

metric: "webRTC[]",

}

]

metric_name: ,

metric_key: ,

formula: "usage",

denominator: {

host: ,

metric: "webRTC[]",

}

trigger: [

{

severity: "critical",

threshold: "X",

}

{

severity: "warning",

threshold: "0,8*X",

}

]

}

Трафик приходящий от операторов PSNT распределяется в ГРВК между двумя подмножеством процессинговых узлов RTP_n и соответствующими TG, используемыми для обработки трафика пакетов (рис.4).

Рисунок 4. Рабочая схема присоединения ГРВК к PSTN с точки зрения лимитов соединений

Для осуществления мониторинга полной загрузки соединительных линий оператора PSTN, было предложено, при помощи выражения Zabbix, сравнить общее количество одновременных вызовов соответствующих групп соединительных линий к узлам RTP_n с лимитом соединительных линий оператора связи для того, чтобы вычислить процент использования группы соединительных линии от оператора PSTN:

{

"metric_name": ,

"metric_key": ,

"formula": "comparison"

"terms": [

{

"host": <RTP_1>,

"metric": "webRTC[<RTP_1 API term metric>]"

},

{

"host": < RTP_1>,

"metric": "webRTC[<RTP_2 API term metric>]"

},

{

"host": ,

"metric": "webRTC[<RTP_N API term metric>]"

}

]

"denominator": {

"host": <RTP_1>,

"metric": "webRTC[<RTP_1 API denominator metric>]"

}

}

Заключение

В ходе проведения исследования были решены следующие научные задачи:

1. Визуализация на графическом интерфейсе текущего состояние ИС для отслеживания использования емкости процессинговых узлов;

2. Создание математической модели автоматического масштабирования СВК в публичном вычислительном облаке, с дальнейшей практической реализацией инициализации развертывания и сворачивания необходимых вычислительных компонент из эксплуатации;

3. Модернизация методики оценки влияния сбоя в одном или группе элементов ИС на ГРВК в целом;

4. Модернизация методики превентивной оценки и решения проблем с пропускной способностью в ИС.

Разработка, практическая реализация и внедрение новой модели мониторинга емкости процессинговых узлов основанной на Zabbix в международной инфокоммуникационной компании RingCentral, осуществляющей производственную деятельность в облачной ГРВК, обеспечили визуализацию событий происходящих в вычислительных элементах обслуживающих глобально распределенные информационные сервисы в режиме реального времени. Использование новой модели мониторинга повысило эффективность использования ресурсов ГРВК и сократило время и затраты на развертывание дополнительных СВК с целью недопущения перерывов работоспособности предоставляемых UCaaS сервисов, что стало предопределяющим условием обеспечения пользователей бесперебойными услугами видео и голосовой связи в условиях мировой санитарно-эпидемиологической пандемии коронавируса.