Суммирование скорости на 16-ти модемах 4-х сотовых операторов. Исходящая скорость в один поток — 933.45 Мбит/с

Введение

Привет! Это статья про то, как мы написали для себя новую систему мониторинга. От существующих она отличается возможностью высокочастотного синхронного получения метрик и очень маленьким потреблением ресурсов. Частота опроса может достигать 0.1 миллисекунды с точностью синхронизации между метриками в 10 наносекунд. Все бинарные файлы занимают 6 мегабайт.

О проекте

У нас довольно специфичный продукт. Мы производим комплексное решение для суммирования пропускной способности и отказоустойчивости каналов передачи данных. Это когда есть несколько каналов, допустим Оператор1 (40Мбит/с) + Оператор2 (30Мбит/с)+ Что-то еще(5 Мбит/с), в результате получается один стабильный и быстрый канал, скорость которого будет примерно такой: (40+30+5)x0.92=75x0.92=69 Мбит/с.

Такие решения востребованы там, где емкость любого одного канала недостаточна. Например транспорт, системы видео-наблюдения и потоковой видео-трансляции в реальном времени, трансляция прямых теле- радио- эфиров, любые загородные объекты где из операторов связи есть только представители большой четверки и скорости на одном модеме/канале недостаточно.
Для каждого из этих направлений мы выпускаем отдельную линейку устройств, однако программная их часть почти одинаковая и качественная система мониторинга — один из главных ее модулей, без правильной реализации которого продукт был бы невозможен.

За несколько лет, нам удалось создать многоуровневую быструю, кроссплатформенную и легковесную систему мониторинга. Чем и хотим поделиться с уважаемым сообществом.

Постановка задачи

Система мониторинга обеспечивает получение метрик двух принципиально разных классов: метрики реального времени и все остальные. К системе мониторинга было всего следующие требования:

1. Высокочастотное синхронное получение метрик реального времени и передача их с систему управления связью без задержек.
   Высокая частота и синхронизация разных метрик — не просто важна, она жизненно необходима для анализа энтропии каналов передачи данных. Если в одном канале передачи данных средняя задержка 30 миллисекунд, то ошибка в синхронизации между остальными метриками всего на одну миллисекунду, приведет к деградации скорости результирующего канала примерно на 5%. Если мы ошибемся в синхронизации на 1 миллисекунду в 4-х каналах, деградация скорости легко может упасть до 30%. Кроме этого, энтропия в каналах меняется очень быстро, поэтому если измерять ее реже чем один раз в 0.5 миллисекунд, на быстрых каналах с маленькой задержкой мы получим высокую деградацию скорости. Разумеется, такая точность нужна не для всех метрик и не во всех условиях. Когда задержка в канале будет 500 миллисекунд, а мы работаем и с такими, то погрешность в 1 миллисекунду почти не будет заметна. Также, для метрик систем жизнеобеспечения нам хватает частоты опроса и синхронизации в 2 секунды, однако сама по себе система мониторинга должна уметь работать со сверхвысокими частотами опроса и сверхточной синхронизацией метрик.
2. Минимальное потребление ресурсов и единый стек.
   Конечное устройство может представлять из себя как мощный бортовой комплекс, который может анализировать ситуацию на дороге или вести биометрическую фиксацию людей, так и одноплатный компьютер размером в ладонь, который носит под бронежилетом боец спецназа для передачи видео в реальном времени в условиях плохой связи. Несмотря на такое разнообразие архитектур и вычислительных мощностей, нам хотелось бы иметь одинаковый программный стек.
3. Зонтичная архитектура
   Метрики должны собираться и агрегироваться на конечном устройстве, иметь локальную систему хранения и визуализацию в режиме реального времени и ретроспективно. В случае наличия связи — передавать данные в центральную систему мониторинга. Когда связи нет — очередь на отправку должна накапливаться и не потреблять оперативную память.
4. API для интеграции в систему мониторинга заказчика, потому что никому не нужно много систем мониторинга. Заказчик должен собирать данные от любых устройств и сетей в единый мониторинг.

Что получилось

Чтобы на нагружать и без того внушительный лонгрид, я не буду приводить примеры и измерения всех систем мониторинга. Это потянет еще на одну статью. Просто скажу, что нам не удалось найти систему мониторинга, которая способна взять две метрики одновременно с погрешностью менее 1 миллисекунды и которая одинаково эффективно работает как на ARM архитектуре с 64Мбайт ОЗУ так и на х86_64 архитектуре с 32 Гбайт ОЗУ. Поэтому мы решили написать свою, которая умеет вот это вот все. Вот что у нас получилось:

Суммирование пропускной способности трех каналов для разной топологии сети

Визуализация некоторых ключевых метрик

Архитектура

В качестве основного языка программирования, как на устройстве так и в ЦОДе, мы используем Golang. Он значительно упростил жизнь своей реализацией многозадачности и возможностью получить один статически слинкованный исполняемый бинарный файл для каждого сервиса. В результате мы значительно экономим в ресурсах, способах и трафике деплоя сервиса на конечные устройства, времени разработки и отладки кода.

Система реализована по классическому модульному принципу и содержит в себе несколько подсистем:

1. Регистрация метрик.
   Каждая метрика обслуживается собственным потоком и синхронизируется через каналы. Нам удалось получить точность синхронизации до 10 наносекунд.
2. Хранение метрик
   Мы выбирали между тем, чтобы написать свое хранилище для временных рядов или использовать что-то из имеющегося. База данных нужна для ретроспективных данных, которые подлежат последующей визуализации.Т.е в ней нет данных о задержках в канале каждые 0.5 миллисекунд или показаниях ошибок в транспортной сети, но есть скорость на каждом интерфейсе каждые 500 миллисекунд. Помимо высоких требований к кроссплатформенности и малому потреблению ресурсов, нам крайне важно иметь возможность обработать. данные там же где они хранятся. Это колоссально экономит вычислительный ресурс. Мы с 2016-го года используем СУБД Tarantool в этом проекте и пока в горизонте не видим ему замены. Гибкий, с оптимальным потреблением ресурсов, более чем адекватной техподдержкой. Также в Tarantool реализован GIS модуль. Он конечно не такой мощный как PostGIS, но его хватает для наших задач хранения некоторых метрик привязанных к локации (актуально для транспорта).
3. Визуализация метрик
   Тут все относительно просто. Берем данные из хранилища и показываем их либо в реальном времени либо ретроспективно.
4. Синхронизация данных с центральной системой мониторинга.
   Центральная система мониторинга принимает данные от всех устройств, хранит их с заданной ретроспективой и через API отдает их в систему мониторинга Заказчика. В отличии от классических систем мониторинга, в которых "голова" ходит и собирает данные — у нас обратная схема. Устройства сами отправляют данные тогда, когда есть связь. Это очень важный момент, поскольку он позволяет получить данные с устройства за те промежутки времени, в которые оно было не доступно и не нагружать каналы и ресурсы в то время когда устройство недоступно. В качестве центральной системы мониторинга мы используем Influx monitoring server. В отличии от аналогов, умеет импортировать ретроспективные данные (т.е с меткой времени отличной от момента получения метрики) Собранные метрики визуализирует доработанная напильником Grafana. Этот стандартный стек был выбран еще и потому, что имеет готовые API интеграции практическ с любой системой мониторинга заказчика.
5. Синхронизация данных с центральной системой управления устройствами.
   Система управления устройствами реализует Zero Touch Provisioning (обновление прошивки, конфигурации и т.д.) и в отличии от системы мониторинга, получает только проблемы по устройствам. Это триггеры работы бортовых аппаратных сторожевых сервисов и все метрики систем жизнеобеспечения: температура CPU и SSD, нагрузка CPU, свободное место и S.M.A.R.T здоровье на дисках. Хранилище подсистемы построено также на Tarantool. Это дает нам значительную скорость в агрегации временных рядов по тысячам устройств, а также полностью решает вопрос синхронизации данных с этими устройствами. В Tarantool встроена прекрасная система очередей и гарантированной доставки. Эту важную фичу мы получили из коробки, прекрасно!

Система управления сетью

Что дальше

Пока самым слабым звеном у нас является центральная система мониторинга. Она реализована на 99.9% на стандартном стеке и у нее есть ряд недостатков:

1. InfluxDB теряет данные при отключения питания. Как правило, Заказчик оперативно забирает все что приходит от устройств и в самой БД нет данных старше 5 минут, однако в будущем это может стать болью.
2. Grafana имеет ряд проблем с агрегацией данных и синхронностью их отображения. Самая частая проблема — когда в базе лежит временной ряд с интервалом в 2 секунды начиная скажем с 00:00:00, а Grafana начинает показывать данные в агрегации с +1 секунду. В результате пользователь видит пляшущий график.
3. Избыточное количество кода для API интеграции со сторонними системами мониторинга. Можно сделать гораздо компактнее и конечно переписать на Go )

Полагаю все вы прекрасно видели как выглядит Grafana и без меня знаете ее проблемы, поэтому не буду перегружать пост картинками.

Заключение

Я сознательно не стал описывать технические детали, а описал лишь опорный дизайн этой системы. Во первых, чтобы технически полно описать систему потребуется еще одна статья. Во вторых, далеко не всем будет это интересно. Напишите в комментариях какие технические детали вам хотелось бы узнать.

Если у кого-то возникнут вопросы за пределами этой статьи, мне можно писать на адрес a.rodin @ qedr.com