tungsten-fabric の prometheus連携
tungsten-fabric では、analytics ノードを使って、可視化/アラーム等を設定できるが、既存の監視システムがある場合は、APIを使ってパフォーマンス量を取得し、そちらで可視化を行う方が便利なケースがある。
サンプルとして、prometheus に取り込むケースを試してみている。
https://github.com/tnaganawa/tf-analytics-exporter
tungsten-fabric の作り上、vrouter 内にはパケット数カウント、エラーカウント、などの多くのカウンタがあるが、そちらの取得は以下の3つで実施できる。
1. cli (netlink で直接取得)
2. inspect (vrouter-agentから取得)
3. analytics (sandesh でanalytics に送付された値を取得)
※ 構成については以下を参照
https://github.com/Juniper/contrail-controller/blob/master/src/vnsw/agent/README
今回はシンプルなケースとして、analytics の UVEから値を取得する方法を試している。
結果として、以下のように、flow数 等をvrouter ごとに可視化できるようになった。
TungstenFabricのoVirt連携
(公式には連携対象に含まれていないが) oVirt と TungstenFabric の連携を試してみたので記載しておく。
https://github.com/tnaganawa/ovirt-tungstenfabric-integration
動作として、oVirt の neutron 連携機能を使用している。
https://www.ovirt.org/documentation/admin-guide/chap-External_Providers/
また、上記だけだと vrouter 側で実行される部分の処理が不足したため、vdsm hook によって、vif 作成が行われるように調整している。
思いの他、スムーズに連携できたので、既に oVirt を使ったことがあれば、External Provider の機能を試す意味で、実施してみてもよいのかもしれない。
TungstenFabricのsupport-info
TungstenFabric の動作を解析するとき、必要となる情報についてまとめておく。
まず、ファイルシステム上にある情報として、
/var/log/contrail, /etc/contrail 内の各ファイルと、各コンテナについての docker logs で、
各コンテナの状態について、ある程度の情報が分かるようになっている。
これ以外に、実際に cassandra の中に入っている情報や、プロセス内の詳細状況を調べる場合、以下から情報が取得できる。
config-api: http://(config-node):8082 inspect: http://(control-node):8083 http://(vrouter-node):8085
それぞれのポートにブラウザ / curl 等でアクセスすることで、各プロセスについて、詳細情報の取得が出来る。
※特に http://(control-node):8083/Snh_ShowRouteReq で、controller が持っている経路が取得できるので、まずはこの情報があるとよいかもしれない
※ inspect については、xml でダウンロードされるが、以下のコマンド等で html に変換できる yum install libxslt # centos7 curl https://raw.githubusercontent.com/Juniper/contrail-sandesh/master/library/common/webs/universal_parse.xsl xsltproc universal_parse.xsl xxx.xml > xxx.html
これ以外に、一般的な os 情報 (sosreport の結果、など) や、オーケストレーターの情報が必要になるケースがある。
※ kolla openstack の場合 /etc/kolla, /var/lib/docker/volumes/kolla_log 等
メール等で情報を投げる際には、まずはこの辺りから進めるのがよいのではなかろうか。
configdbのデータ冗長の動作
Tungsten Fabric (以下、TF) ではデータベースとしてcassandra を使っているが、この部分の冗長の動作を確認してみている。
環境としては、こちらのリンク (http://aaabbb-200904.hatenablog.jp/entry/2018/04/28/215922) の k8s+TF をベースに、TF controller 部分を3台に増やしている。
provider_config:
bms:
ssh_user: root
ssh_public_key: /root/.ssh/id_rsa.pub
ssh_private_key: /root/.ssh/id_rsa
domainsuffix: local
instances:
bms1:
provider: bms
roles:
config_database:
config:
control:
analytics_database:
analytics:
webui:
k8s_master:
kubemanager:
ip: 172.31.9.60
bms2:
provider: bms
roles:
config_database:
config:
control:
analytics_database:
analytics:
webui:
kubemanager:
ip: 172.31.5.117
bms3:
provider: bms
roles:
config_database:
config:
control:
analytics_database:
analytics:
webui:
kubemanager:
ip: 172.31.2.97
bms11:
provider: bms
roles:
vrouter:
k8s_node:
ip: 172.31.7.122
contrail_configuration:
CONTAINER_REGISTRY: opencontrailnightly
CONTRAIL_VERSION: latest
KUBERNETES_CLUSTER_PROJECT: {}cassandra のデータは、作成・変更時、ノード間でレプリケートされる動作になるのだが、その際のレプリカの数は KEYSPACE で定義されたreplication-factor によって決まる。
http://cassandra.apache.org/doc/latest/architecture/dynamo.html#replication-strategy
cqlsh で確認してみたところ、config では replication-factor 3 となっており、ノード数分のデータが保持されるようになっていた。
このため、万一 ディスクエラー等で データが破損しても、別のノードのデータからローカルのデータを復旧できるようになっている。
※ config (一部keyspace のみ抜粋)
# docker exec -it config_database_cassandra_1 bash
root@ip-172-31-9-60:/# cqlsh 127.0.0.1 9041
Connected to contrail_database at 127.0.0.1:9041.
[cqlsh 5.0.1 | Cassandra 3.11.2 | CQL spec 3.4.4 | Native protocol v4]
Use HELP for help.
cqlsh> DESCRIBE KEYSPACES
system_schema config_db_uuid system_traces dm_keyspace
system_auth to_bgp_keyspace useragent
system system_distributed svc_monitor_keyspace
cqlsh>
cqlsh> DESCRIBE to_bgp_keyspace
CREATE KEYSPACE to_bgp_keyspace WITH replication = {'class': 'SimpleStrategy', 'replication_factor': '3'} AND durable_writes = true;
(snip)上記 cqlsh は、cassandra のデータの確認・変更を行うコマンドだが、 cassandra のプロセスの状態については、nodetool というコマンドで確認できる。
nodetool info, nodetool status 等を実行することで、現在のデータ容量/ヒープ使用量、クラスタ内の各ノードの状態、等が確認出来る。
※ 7201 は configdb 用の管理ポートに対応
root@ip-172-31-9-60:/# nodetool -p 7201 info ID : c1c03c07-7553-419a-a902-a3ccacd69ea0 Gossip active : true Thrift active : true Native Transport active: true Load : 100.94 KiB <-- DBのデータ容量が 約 100KB であることを確認可能 Generation No : 1529829846 Uptime (seconds) : 1307 Heap Memory (MB) : 87.37 / 1936.00 <-- java heap の使用量が 87MB 程度であることを確認可能 Off Heap Memory (MB) : 0.00 Data Center : datacenter1 Rack : rack1 Exceptions : 0 Key Cache : entries 31, size 2.46 KiB, capacity 96 MiB, 417 hits, 523 requests, 0.797 recent hit rate, 14400 save period in seconds Row Cache : entries 0, size 0 bytes, capacity 0 bytes, 0 hits, 0 requests, NaN recent hit rate, 0 save period in seconds Counter Cache : entries 0, size 0 bytes, capacity 48 MiB, 0 hits, 0 requests, NaN recent hit rate, 7200 save period in seconds Chunk Cache : entries 16, size 1 MiB, capacity 452 MiB, 178 misses, 1651 requests, 0.892 recent hit rate, NaN microseconds miss latency Percent Repaired : 100.0% Token : (invoke with -T/--tokens to see all 256 tokens) root@ip-172-31-9-60:/# root@ip-172-31-9-60:/# nodetool -p 7201 status Datacenter: datacenter1 ======================= Status=Up/Down |/ State=Normal/Leaving/Joining/Moving -- Address Load Tokens Owns (effective) Host ID Rack UN 172.31.9.60 578.4 KiB 256 100.0% c1c03c07-7553-419a-a902-a3ccacd69ea0 rack1 UN 172.31.5.117 434.21 KiB 256 100.0% 65f5c795-1f98-4e65-9d5e-10bacf2af7a4 rack1 UN 172.31.2.97 578.68 KiB 256 100.0% ba2b4ece-740b-4cd2-a157-fb9c2f1e0d65 rack1 root@ip-172-31-9-60:/# -> 3台ともUp/Normal の状態であることが確認可能
cassandra が 3台とも動作している状態であれば、webui, API等からconfigに変更が行われた際に、各DB間で自動的にレプリケートが行われるため、特に追加の作業は発生しない。
ただし、以下の状況の際には、レプリケートが自動で行われないため、レプリケートの実施のために、手動で、nodetool repair を発行する必要がある。
1. cassandra のうちの1台が 3時間 (デフォルト値: http://cassandra.apache.org/doc/latest/configuration/cassandra_config_file.html#max-hint-window-in-ms ) 以上停止し、その間に別のノードで書き込みが行われた場合
2. ディスクの破損等によって、cassandra のデータが消失した場合
※ 以下も参照
http://cassandra.apache.org/doc/latest/operating/repair.html
nodetool repair 実行時には以下のような出力が発生し、DBの修復が行われる
※ データ量によるが、インストール直後のconfigdb であれば10秒程度で完了する
root@ip-172-31-9-60:/# nodetool -p 7201 repair --full [2018-06-24 09:06:30,116] Starting repair command #1 (e204ce60-778d-11e8-a576-1d0021e0e5fc), repairing keyspace to_bgp_keyspace with repair options (parallelism: parallel, primary range: false, incremental: false, job threads: 1, ColumnFamilies: [], dataCenters: [], hosts: [], # of ranges: 768, pull repair: false) [2018-06-24 09:06:33,428] Repair session e24559d0-778d-11e8-a576-1d0021e0e5fc for range [(-5608140120549516339,-5575501037168442187], (-8319274023993233504,-8299210256863649616], (-4245142859867217208,-4240769915265534326], (1027014965654704718,1029169142596609729], (5022264611528068477,5035402145262803026], (-2571074354323857941,-2554982761970724031], (-4470575950908750827,-4449301038271372254], (-5384933651707468057,-5373862792440986216], (-5352184587049184101,-5350028384852015586], (-3332727924868644218,-3300828413730832178], (327426618458049693,333131064481674807], (-1962725683988 (snip)
また、データ破損時の repair の動作を確認するため、以下のようなコマンドで1台分のconfigdb の削除を行い、削除されたノード上で、nodetool repair を発行してみた。
(3台で実施)# docker-compose -f /etc/contrail/config_database/docker-compose.yaml down (1台で実施)# rm -rf /var/lib/docker/volumes/config_database_config_cassandra/_data/* (3台で実施)# docker-compose -f /etc/contrail/config_database/docker-compose.yaml up -d
この際、nodetool info の出力上は、削除後に repair 率が一旦下がり、repair 後に100%に戻る動作となった。
※ 削除直後 root@ip-172-31-9-60:/# nodetool -p 7201 info ID : c1c03c07-7553-419a-a902-a3ccacd69ea0 Gossip active : true Thrift active : true Native Transport active: true Load : 578.4 KiB Generation No : 1529832761 Uptime (seconds) : 349 Heap Memory (MB) : 183.52 / 1936.00 Off Heap Memory (MB) : 0.00 Data Center : datacenter1 Rack : rack1 Exceptions : 0 Key Cache : entries 144, size 13.6 KiB, capacity 96 MiB, 4798 hits, 4947 requests, 0.970 recent hit rate, 14400 save period in seconds Row Cache : entries 0, size 0 bytes, capacity 0 bytes, 0 hits, 0 requests, NaN recent hit rate, 0 save period in seconds Counter Cache : entries 0, size 0 bytes, capacity 48 MiB, 0 hits, 0 requests, NaN recent hit rate, 7200 save period in seconds Chunk Cache : entries 25, size 1.56 MiB, capacity 452 MiB, 39 misses, 5127 requests, 0.992 recent hit rate, NaN microseconds miss latency Percent Repaired : 93.39964148074145% <-- repair 率が低下 Token : (invoke with -T/--tokens to see all 256 tokens) root@ip-172-31-9-60:/# ※nodetool repair後 root@ip-172-31-9-60:/# nodetool -p 7201 info ID : c1c03c07-7553-419a-a902-a3ccacd69ea0 Gossip active : true Thrift active : true Native Transport active: true Load : 598.03 KiB Generation No : 1529832761 Uptime (seconds) : 460 Heap Memory (MB) : 91.59 / 1936.00 Off Heap Memory (MB) : 0.00 Data Center : datacenter1 Rack : rack1 Exceptions : 0 Key Cache : entries 150, size 14.2 KiB, capacity 96 MiB, 4816 hits, 4965 requests, 0.970 recent hit rate, 14400 save period in seconds Row Cache : entries 0, size 0 bytes, capacity 0 bytes, 0 hits, 0 requests, NaN recent hit rate, 0 save period in seconds Counter Cache : entries 0, size 0 bytes, capacity 48 MiB, 0 hits, 0 requests, NaN recent hit rate, 7200 save period in seconds Chunk Cache : entries 29, size 1.81 MiB, capacity 452 MiB, 43 misses, 5186 requests, 0.992 recent hit rate, 3371.628 microseconds miss latency Percent Repaired : 100.0% <-- repair 率が回復 Token : (invoke with -T/--tokens to see all 256 tokens) root@ip-172-31-9-60:/#
また、上記出力だけだと、どの部分が修復されたのか、等が確認できなかったため、再度同じ環境を作成して、cassandra のログを確認してみたところ、
以下のようにログ出力が行われており、nodetool repair 発行時にデータレプリケートが実施されていることが確認できた。
※ 05:49, 05:54 の2回 nodetool repair を実行したのだが、1度目の実行では、out of sync, performing streaming repair 等のログが発生して、データ修復が発生しており、2回目では修復が行われていないことがわかる
# docker exec -it config_database_cassandra_1 bash root@ip-172-31-3-118:/# grep 'RepairJobTask' /var/log/cassandra/system.log | grep -v RepairRunnable INFO [RepairJobTask:2] 2018-07-01 05:49:24,671 SyncTask.java:73 - [repair #806c9650-7cf2-11e8-ad88-a1b725c94e34] Endpoints /172.31.15.136 and /172.31.3.118 have 4 range(s) out of sync for route_target_table INFO [RepairJobTask:3] 2018-07-01 05:49:24,673 SyncTask.java:73 - [repair #806c9650-7cf2-11e8-ad88-a1b725c94e34] Endpoints /172.31.3.108 and /172.31.3.118 have 4 range(s) out of sync for route_target_table INFO [RepairJobTask:3] 2018-07-01 05:49:24,674 LocalSyncTask.java:71 - [repair #806c9650-7cf2-11e8-ad88-a1b725c94e34] Performing streaming repair of 4 ranges with /172.31.3.108 INFO [RepairJobTask:4] 2018-07-01 05:49:24,675 SyncTask.java:66 - [repair #806c9650-7cf2-11e8-ad88-a1b725c94e34] Endpoints /172.31.3.108 and /172.31.15.136 are consistent for route_target_table INFO [RepairJobTask:2] 2018-07-01 05:49:24,675 LocalSyncTask.java:71 - [repair #806c9650-7cf2-11e8-ad88-a1b725c94e34] Performing streaming repair of 4 ranges with /172.31.15.136 INFO [RepairJobTask:1] 2018-07-01 05:49:24,707 SyncTask.java:66 - [repair #806c9650-7cf2-11e8-ad88-a1b725c94e34] Endpoints /172.31.3.108 and /172.31.3.118 are consistent for service_chain_table INFO [RepairJobTask:5] 2018-07-01 05:49:24,707 SyncTask.java:66 - [repair #806c9650-7cf2-11e8-ad88-a1b725c94e34] Endpoints /172.31.3.108 and /172.31.15.136 are consistent for service_chain_table INFO [RepairJobTask:2] 2018-07-01 05:49:24,716 StreamResultFuture.java:90 - [Stream #826ab040-7cf2-11e8-ad88-a1b725c94e34] Executing streaming plan for Repair INFO [RepairJobTask:3] 2018-07-01 05:49:24,719 StreamResultFuture.java:90 - [Stream #826afe60-7cf2-11e8-ad88-a1b725c94e34] Executing streaming plan for Repair INFO [RepairJobTask:6] 2018-07-01 05:49:24,721 SyncTask.java:66 - [repair #806c9650-7cf2-11e8-ad88-a1b725c94e34] Endpoints /172.31.15.136 and /172.31.3.118 are consistent for service_chain_table INFO [RepairJobTask:5] 2018-07-01 05:49:24,729 RepairJob.java:143 - [repair #806c9650-7cf2-11e8-ad88-a1b725c94e34] service_chain_table is fully synced INFO [RepairJobTask:5] 2018-07-01 05:49:24,743 SyncTask.java:66 - [repair #806c9650-7cf2-11e8-ad88-a1b725c94e34] Endpoints /172.31.3.108 and /172.31.15.136 are consistent for service_chain_uuid_table INFO [RepairJobTask:1] 2018-07-01 05:49:24,744 SyncTask.java:66 - [repair #806c9650-7cf2-11e8-ad88-a1b725c94e34] Endpoints /172.31.3.108 and /172.31.3.118 are consistent for service_chain_uuid_table INFO [RepairJobTask:4] 2018-07-01 05:49:24,745 SyncTask.java:66 - [repair #806c9650-7cf2-11e8-ad88-a1b725c94e34] Endpoints /172.31.15.136 and /172.31.3.118 are consistent for service_chain_uuid_table INFO [RepairJobTask:1] 2018-07-01 05:49:24,745 RepairJob.java:143 - [repair #806c9650-7cf2-11e8-ad88-a1b725c94e34] service_chain_uuid_table is fully synced INFO [RepairJobTask:4] 2018-07-01 05:49:24,750 SyncTask.java:66 - [repair #806c9650-7cf2-11e8-ad88-a1b725c94e34] Endpoints /172.31.3.108 and /172.31.15.136 are consistent for service_chain_ip_address_table INFO [RepairJobTask:5] 2018-07-01 05:49:24,751 SyncTask.java:66 - [repair #806c9650-7cf2-11e8-ad88-a1b725c94e34] Endpoints /172.31.3.108 and /172.31.3.118 are consistent for service_chain_ip_address_table INFO [RepairJobTask:6] 2018-07-01 05:49:24,752 SyncTask.java:66 - [repair #806c9650-7cf2-11e8-ad88-a1b725c94e34] Endpoints /172.31.15.136 and /172.31.3.118 are consistent for service_chain_ip_address_table INFO [RepairJobTask:5] 2018-07-01 05:49:24,752 RepairJob.java:143 - [repair #806c9650-7cf2-11e8-ad88-a1b725c94e34] service_chain_ip_address_table is fully synced INFO [RepairJobTask:3] 2018-07-01 05:49:24,972 RepairJob.java:143 - [repair #806c9650-7cf2-11e8-ad88-a1b725c94e34] route_target_table is fully synced INFO [RepairJobTask:3] 2018-07-01 05:49:24,974 RepairSession.java:270 - [repair #806c9650-7cf2-11e8-ad88-a1b725c94e34] Session completed successfully INFO [RepairJobTask:3] 2018-07-01 05:49:27,364 SyncTask.java:66 - [repair #82d5ce20-7cf2-11e8-ad88-a1b725c94e34] Endpoints /172.31.3.108 and /172.31.15.136 are consistent for dm_pnf_resource_table INFO [RepairJobTask:2] 2018-07-01 05:49:27,365 SyncTask.java:66 - [repair #82d5ce20-7cf2-11e8-ad88-a1b725c94e34] Endpoints /172.31.3.108 and /172.31.3.118 are consistent for dm_pnf_resource_table INFO [RepairJobTask:1] 2018-07-01 05:49:27,366 SyncTask.java:66 - [repair #82d5ce20-7cf2-11e8-ad88-a1b725c94e34] Endpoints /172.31.15.136 and /172.31.3.118 are consistent for dm_pnf_resource_table INFO [RepairJobTask:2] 2018-07-01 05:49:27,366 RepairJob.java:143 - [repair #82d5ce20-7cf2-11e8-ad88-a1b725c94e34] dm_pnf_resource_table is fully synced INFO [RepairJobTask:1] 2018-07-01 05:49:27,405 SyncTask.java:66 - [repair #82d5ce20-7cf2-11e8-ad88-a1b725c94e34] Endpoints /172.31.3.108 and /172.31.15.136 are consistent for dm_pr_vn_ip_table INFO [RepairJobTask:3] 2018-07-01 05:49:27,406 SyncTask.java:66 - [repair #82d5ce20-7cf2-11e8-ad88-a1b725c94e34] Endpoints /172.31.3.108 and /172.31.3.118 are consistent for dm_pr_vn_ip_table INFO [RepairJobTask:4] 2018-07-01 05:49:27,407 SyncTask.java:66 - [repair #82d5ce20-7cf2-11e8-ad88-a1b725c94e34] Endpoints /172.31.15.136 and /172.31.3.118 are consistent for dm_pr_vn_ip_table INFO [RepairJobTask:3] 2018-07-01 05:49:27,407 RepairJob.java:143 - 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[repair #41948630-7cf3-11e8-ad88-a1b725c94e34] service_instance_table is fully synced INFO [RepairJobTask:5] 2018-07-01 05:54:47,120 SyncTask.java:66 - [repair #41948630-7cf3-11e8-ad88-a1b725c94e34] Endpoints /172.31.15.136 and /172.31.3.118 are consistent for pool_table INFO [RepairJobTask:6] 2018-07-01 05:54:47,121 SyncTask.java:66 - [repair #41948630-7cf3-11e8-ad88-a1b725c94e34] Endpoints /172.31.3.108 and /172.31.3.118 are consistent for pool_table INFO [RepairJobTask:5] 2018-07-01 05:54:47,121 RepairJob.java:143 - [repair #41948630-7cf3-11e8-ad88-a1b725c94e34] pool_table is fully synced INFO [RepairJobTask:6] 2018-07-01 05:54:47,182 SyncTask.java:66 - [repair #41948630-7cf3-11e8-ad88-a1b725c94e34] Endpoints /172.31.3.108 and /172.31.15.136 are consistent for loadbalancer_table INFO [RepairJobTask:4] 2018-07-01 05:54:47,183 SyncTask.java:66 - [repair #41948630-7cf3-11e8-ad88-a1b725c94e34] Endpoints /172.31.3.108 and /172.31.3.118 are consistent for loadbalancer_table INFO [RepairJobTask:3] 2018-07-01 05:54:47,183 SyncTask.java:66 - [repair #41948630-7cf3-11e8-ad88-a1b725c94e34] Endpoints /172.31.15.136 and /172.31.3.118 are consistent for loadbalancer_table INFO [RepairJobTask:4] 2018-07-01 05:54:47,184 RepairJob.java:143 - [repair #41948630-7cf3-11e8-ad88-a1b725c94e34] loadbalancer_table is fully synced INFO [RepairJobTask:4] 2018-07-01 05:54:47,185 RepairSession.java:270 - [repair #41948630-7cf3-11e8-ad88-a1b725c94e34] Session completed successfully INFO [RepairJobTask:4] 2018-07-01 05:54:48,708 SyncTask.java:66 - [repair #42d06190-7cf3-11e8-ad88-a1b725c94e34] Endpoints /172.31.3.108 and /172.31.15.136 are consistent for obj_shared_table INFO [RepairJobTask:1] 2018-07-01 05:54:48,709 SyncTask.java:66 - [repair #42d06190-7cf3-11e8-ad88-a1b725c94e34] Endpoints /172.31.15.136 and /172.31.3.118 are consistent for obj_shared_table INFO [RepairJobTask:2] 2018-07-01 05:54:48,711 SyncTask.java:66 - [repair #42d06190-7cf3-11e8-ad88-a1b725c94e34] Endpoints /172.31.3.108 and /172.31.3.118 are consistent for obj_shared_table INFO [RepairJobTask:1] 2018-07-01 05:54:48,712 RepairJob.java:143 - [repair #42d06190-7cf3-11e8-ad88-a1b725c94e34] obj_shared_table is fully synced INFO [RepairJobTask:2] 2018-07-01 05:54:48,748 SyncTask.java:66 - [repair #42d06190-7cf3-11e8-ad88-a1b725c94e34] Endpoints /172.31.3.108 and /172.31.15.136 are consistent for obj_fq_name_table INFO [RepairJobTask:4] 2018-07-01 05:54:48,749 SyncTask.java:66 - [repair #42d06190-7cf3-11e8-ad88-a1b725c94e34] Endpoints /172.31.3.108 and /172.31.3.118 are consistent for obj_fq_name_table INFO [RepairJobTask:3] 2018-07-01 05:54:48,750 SyncTask.java:66 - [repair #42d06190-7cf3-11e8-ad88-a1b725c94e34] Endpoints /172.31.15.136 and /172.31.3.118 are consistent for obj_fq_name_table INFO [RepairJobTask:4] 2018-07-01 05:54:48,751 RepairJob.java:143 - [repair #42d06190-7cf3-11e8-ad88-a1b725c94e34] obj_fq_name_table is fully synced INFO [RepairJobTask:3] 2018-07-01 05:54:48,880 SyncTask.java:66 - [repair #42d06190-7cf3-11e8-ad88-a1b725c94e34] Endpoints /172.31.3.108 and /172.31.15.136 are consistent for obj_uuid_table INFO [RepairJobTask:2] 2018-07-01 05:54:48,880 SyncTask.java:66 - [repair #42d06190-7cf3-11e8-ad88-a1b725c94e34] Endpoints /172.31.3.108 and /172.31.3.118 are consistent for obj_uuid_table INFO [RepairJobTask:1] 2018-07-01 05:54:48,881 SyncTask.java:66 - [repair #42d06190-7cf3-11e8-ad88-a1b725c94e34] Endpoints /172.31.15.136 and /172.31.3.118 are consistent for obj_uuid_table INFO [RepairJobTask:2] 2018-07-01 05:54:48,881 RepairJob.java:143 - [repair #42d06190-7cf3-11e8-ad88-a1b725c94e34] obj_uuid_table is fully synced INFO [RepairJobTask:2] 2018-07-01 05:54:48,883 RepairSession.java:270 - [repair #42d06190-7cf3-11e8-ad88-a1b725c94e34] Session completed successfully INFO [RepairJobTask:1] 2018-07-01 05:54:49,330 SyncTask.java:66 - [repair #43c2b0d0-7cf3-11e8-ad88-a1b725c94e34] Endpoints /172.31.3.108 and /172.31.3.118 are consistent for sessions INFO [RepairJobTask:3] 2018-07-01 05:54:49,330 RepairJob.java:143 - [repair #43c2b0d0-7cf3-11e8-ad88-a1b725c94e34] sessions is fully synced INFO [RepairJobTask:1] 2018-07-01 05:54:49,335 SyncTask.java:66 - [repair #43c2b0d0-7cf3-11e8-ad88-a1b725c94e34] Endpoints /172.31.3.108 and /172.31.3.118 are consistent for events INFO [RepairJobTask:3] 2018-07-01 05:54:49,335 RepairJob.java:143 - [repair #43c2b0d0-7cf3-11e8-ad88-a1b725c94e34] events is fully synced INFO [RepairJobTask:3] 2018-07-01 05:54:49,336 RepairSession.java:270 - [repair #43c2b0d0-7cf3-11e8-ad88-a1b725c94e34] Session completed successfully INFO [RepairJobTask:1] 2018-07-01 05:54:49,639 SyncTask.java:66 - [repair #43e61752-7cf3-11e8-ad88-a1b725c94e34] Endpoints /172.31.15.136 and /172.31.3.118 are consistent for events INFO [RepairJobTask:2] 2018-07-01 05:54:49,639 RepairJob.java:143 - [repair #43e61752-7cf3-11e8-ad88-a1b725c94e34] events is fully synced INFO [RepairJobTask:2] 2018-07-01 05:54:49,640 SyncTask.java:66 - [repair #43e61752-7cf3-11e8-ad88-a1b725c94e34] Endpoints /172.31.15.136 and /172.31.3.118 are consistent for sessions INFO [RepairJobTask:3] 2018-07-01 05:54:49,641 RepairJob.java:143 - [repair #43e61752-7cf3-11e8-ad88-a1b725c94e34] sessions is fully synced INFO [RepairJobTask:3] 2018-07-01 05:54:49,641 RepairSession.java:270 - [repair #43e61752-7cf3-11e8-ad88-a1b725c94e34] Session completed successfully root@ip-172-31-3-118:/#
定期的に nodetool repair を実施しておけば (3台同時にデータ破損、等の場合を除いて) コンフィグデータは複数ノード上にレプリカが保持される、といってよいのではなかろうか。
transparent service chain
Tungsten Fabric では、以前記載したL3 のサービスチェイン (http://aaabbb-200904.hatenablog.jp/entry/2017/10/29/223844) に加えて、L2のVNFのサービスチェインにも対応している。
http://www.opencontrail.org/building-and-testing-layer2-service-images-for-opencontrail/
この場合、vrouter と vrouter の間で、L2 (linux bridgeのような動作) のVNFを挟む構成になるのだが、この際、実際には、送信元のvrouter と 送信先のvrouter の mac address をサービスチェイン用の値に書き換え、そちらを使って、VNFを通すような仕組みとなっている。
※ vrouter 自体は、この場合もルーターとして振る舞うため、left, right のサブネットは異なっていてもよいことに注意
設定方法としては、リンク先のブログと同様で、
Service Template で、'Mode': 'Transparent' を選ぶ必要があること以外は、L3サービスチェインと同じ操作となる。
※ VNFとして、VyOSで試す場合、以下のコンフィグを設定することで、L2サービスチェインが動作することを確認している
set interfaces bridge br0 set interfaces ethernet eth1 bridge-group bridge br0 set interfaces ethernet eth2 bridge-group bridge br0
TF gatewaylessの経路をVyOSに配布
Tungsten Fabric (以下、TF) のgatewayless では、vrouter 上に存在し、ip fabric forwarding が有効になっているvmi (通常は、コンテナを想定) について、その経路を、bgp (family inet) で配布する機能がある。
https://github.com/Juniper/contrail-specs/blob/master/gateway-less-forwarding.md
このため、vrouter と同じセグメントのルーター (vrouterのデフォルトゲートウェイを想定) に対して、peer を張ることで、ルーターとコンテナの間で、直接ping が飛ぶようにすることが出来る。
※ 以前のブログでは、/32 で static route を定義していたが、bgp で経路を渡せるようにしておけば、経路を個別に定義する必要は無くなる
http://aaabbb-200904.hatenablog.jp/entry/2018/05/14/003319
準備として、前回同様、k8s+TF の環境をaws上に構築し、default-k8s-pod-network に ip fabric forwarding の設定を行っておく。
この後、上記の k8s master / slave と同じサブネットに、vyos (ami-6946f70f) のインスタンスを作成する。
※ t2.small (1 cpu, 2 GB mem), 4GB disk を指定
※ TF controller: 172.31.11.86, TF vrouter: 172.31.2.194, vyos: 172.31.10.140 の環境を使用
vyos が起動してきたら、以下のように、TF controller とのbgp設定を実施しておく。
# set protocols bgp 65311 neighbor 172.31.11.86 remote-as 64512
上記の設定が終わったら、TFのwebui の Configure > Infrastructure > BGP Routers から、以下の画面のように、BGP の定義を作成する。
設定が終わった後、vyos に戻って、bgp が上がってくることを確認する (上がってくるまで 45秒-1分程度かかった)
vyos@VyOS-AMI:~$ show ip bgp summary BGP router identifier 172.31.10.140, local AS number 65311 IPv4 Unicast - max multipaths: ebgp 1 ibgp 1 RIB entries 5, using 480 bytes of memory Peers 1, using 4560 bytes of memory Neighbor V AS MsgRcvd MsgSent TblVer InQ OutQ Up/Down State/PfxRcd 172.31.11.86 4 64512 14 13 0 0 0 00:00:08 3 Total number of neighbors 1 vyos@VyOS-AMI:~$
vyos 上でbgp の経路を確認すると、以下のようにコンテナへの経路 (next-hop は vrouter のip) が流れてきており、bgp inetでの経路配布が、正しく行われていることが確認出来る。
vyos@VyOS-AMI:~$ show ip route
Codes: K - kernel route, C - connected, S - static, R - RIP, O - OSPF,
I - ISIS, B - BGP, > - selected route, * - FIB route
S>* 0.0.0.0/0 [210/0] via 172.31.0.1, eth0
B>* 10.47.255.250/32 [20/100] via 172.31.2.194, eth0, 00:00:30
B>* 10.47.255.251/32 [20/100] via 172.31.2.194, eth0, 00:00:30
B>* 10.47.255.252/32 [20/100] via 172.31.2.194, eth0, 00:00:30
C>* 127.0.0.0/8 is directly connected, lo
C>* 172.31.0.0/20 is directly connected, eth0
vyos@VyOS-AMI:~$
また、この状態で、コンテナからvyosに対してping が飛ぶことを確認出来る。
※ 前回同様、aws上の ネットワーク＆セキュリティ > インターフェース、の定義で、"送信元・送信先の変更チェック"、を無効にする必要があるので注意 (vrouter 用のec2インスタンスに対して実施する必要あり)
/ # ip -o a 1: lo: <LOOPBACK,UP,LOWER_UP> mtu 65536 qdisc noqueue qlen 1000\ link/loopback 00:00:00:00:00:00 brd 00:00:00:00:00:00 1: lo inet 127.0.0.1/8 scope host lo\ valid_lft forever preferred_lft forever 1: lo inet6 ::1/128 scope host \ valid_lft forever preferred_lft forever 11: eth0@if12: <BROADCAST,MULTICAST,UP,LOWER_UP,M-DOWN> mtu 1500 qdisc noqueue \ link/ether 02:dd:9c:4e:dc:6b brd ff:ff:ff:ff:ff:ff 11: eth0 inet 10.47.255.251/12 scope global eth0\ valid_lft forever preferred_lft forever 11: eth0 inet6 fe80::c0cd:54ff:fefc:4ce0/64 scope link \ valid_lft forever preferred_lft forever / # / # / # ping 172.31.10.140 PING 172.31.10.140 (172.31.10.140): 56 data bytes 64 bytes from 172.31.10.140: seq=0 ttl=63 time=0.762 ms 64 bytes from 172.31.10.140: seq=1 ttl=63 time=0.529 ms ^C --- 172.31.10.140 ping statistics --- 2 packets transmitted, 2 packets received, 0% packet loss round-trip min/avg/max = 0.529/0.645/0.762 ms / #
ネットワーク分離の要件が無い、等の理由で、オーバーレイを使う必要がない環境では、上記の構成を検討してみるのもよいのではなかろうか。
プロキシ環境下でのTungsten Fabricインストール
プロキシ環境で、Tungsten Fabric (以下、TF) をインストール出来るか、について確認した際のまとめとなる。
※ 確認時には、k8s との組み合わせで試したので、openstack インストールの場合には、また別の設定が必要になるかもしれない。
※ ベースの手順としては、以下のリンクの k8s の部分を使用している。
http://aaabbb-200904.hatenablog.jp/entry/2018/04/28/215922
TF のインストーラーは docker コンテナのダウンロード以外に、パッケージインストール等を実施している。
※ こちらで試した際には、yum, pip で実施されていた
基本的には、上記のツールがproxy を使用するように設定していけばよい (export http_proxy=x.x.x.x:3128 など) のだが、
これ以外に、kubeadm init, kubeadm join も上記環境変数の影響を受けるようなので、no_proxy 等の設定も必要となった。
以下に、必要となった設定をまとめていく。
※ proxy の ip, port は 172.31.12.136, 3128 として記載
(configure_instances.yml 前に必要な設定) 1. /etc/yum.conf の最後尾に以下を追記(全ノード) proxy=http://172.31.12.136:3128 2. /root/.bashrc の最後尾に以下を追記(全ノード) export http_proxy=http://172.31.12.136:3128 export https_proxy=http://172.31.12.136:3128 export no_proxy=localhost,127.0.0.1,172.31.1.193,172.31.15.21 ※ 172.31.1.193,172.31.15.21 は、それぞれ masterノード, slaveノードのip 3. config/instance.yaml内で、contrail_configuration 内に、以下の2行を追記(playbook実行ノード) contrail_configuration: HTTPS_PROXY: 172.31.12.136:3128 HTTP_PROXY: 172.31.12.136:3128 x. git でインストーラーを取得する場合、以下も実施(playbook実行ノード) $ git config --global http.proxy http://172.31.12.136:3128 $ git config --global https.proxy http://172.31.12.136:3128
上記設定により、configure_instance.yml のplaybook が通るようになるはずである。
(install_contrail.yml前に必要な設定) 1. config/instance.yaml内で、以下の2行を削除(playbook実行ノード) contrail_configuration: HTTPS_PROXY: 172.31.12.136:3128 HTTP_PROXY: 172.31.12.136:3128 ※ こちらが残ったままだと、TF内の各 api 通信がproxy経由になる事象が発生し、一部のプロセスが上がらなくなった 2. docker サービスにプロキシを設定(全ノード) # cp -i /usr/lib/systemd/system/docker.service /etc/systemd/system/ # vi /etc/systemd/system/docker.service (ExecStart の行の前に以下を追記) Environment="HTTP_PROXY=http://172.31.12.136:3128" # systemctl daemon-reload # systemctl restart docker
上記設定後、install_contrail.yml の playbook を流すことで、インストールが完了することを確認できた。
