적응형 샘플링 개요
기능 탐색기를 사용하여 특정 기능에 대한 플랫폼 및 릴리스 지원을 확인하십시오.
플랫폼과 관련된 사항은 플랫폼별 적응 샘플링 동작(Platform-Specific Adaptive Sampling Behavior) 섹션에서 확인하십시오.
적응형 샘플링 은 네트워크 디바이스에서 전체 수신 트래픽 속도를 모니터링하고 인터페이스에 지능적인 피드백을 제공하여 트래픽 상황에 따라 인터페이스의 샘플링 속도를 동적으로 조정하는 프로세스입니다. 적응형 샘플링은 CPU의 과부하를 방지하고 인터페이스에서 트래픽 패턴이 변경되더라도 시스템을 최적의 수준으로 유지합니다. 샘플 속도는 하나의 패킷이 샘플링된 송신 또는 수신 패킷의 구성된 수인 반면, 적응형 샘플 속도는 라인 카드당 생성되어야 하는 최대 샘플 수, 즉 적응형 샘플링에 주어진 제한입니다. 샘플 로드 는 샘플링된 특정 시점에 네트워크를 통해 이동하는 데이터의 양(또는 패킷 수)입니다. 샘플링 속도를 높이면 샘플 로드가 감소하고 그 반대의 경우도 마찬가지입니다. 예를 들어, 구성된 샘플 속도가 2(즉, 2개의 패킷 중 1개의 패킷이 샘플링됨)인 다음 해당 속도가 두 배가 되어 4개가 되거나 4개의 패킷 중 1개의 패킷만 샘플링된다고 가정합니다.
계층 수준에서 라인 카드당 생성되어야 하는 최대 샘플 수인 [edit protocols sflow adaptive-sample-rate] 적응형 샘플 속도를 구성합니다.
샘플링 정확성과 효율성을 보장하기 위해 Junos OS 디바이스는 적응형 sFlow 샘플링을 사용합니다. 적응형 샘플링은 디바이스에서 유입되는 전체 트래픽 속도를 모니터링하고 인터페이스에 피드백을 제공하여 샘플링 속도를 트래픽 상황에 동적으로 적응시킵니다. sFlow 에이전트는 5초마다 인터페이스에 대한 통계를 읽고 샘플 수가 가장 많은 인터페이스 5개를 식별합니다. 독립형 스위치에서 CPU 처리 제한에 도달하면 바이너리 백오프 알고리즘이 구현되어 상위 5개 인터페이스의 샘플링 부하를 절반으로 줄입니다. 그런 다음 조정된 샘플링 속도가 상위 5개 인터페이스에 적용됩니다.
적응형 샘플링을 사용하면 CPU의 과부하를 방지하고 인터페이스의 트래픽 패턴이 변경되더라도 디바이스가 최적의 수준에서 작동하도록 유지합니다. 감소된 샘플링 로드는 다음까지 사용됩니다.
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장치를 재부팅 합니다.
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새 샘플링 속도를 구성합니다.
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적응형 샘플링 폴백 기능(구성된 경우)은 생성된 샘플 수가 구성된 임계값보다 적기 때문에 샘플링 부하를 증가시킵니다.
특정 인터페이스가 구성되지 않은 경우 우선 순위 목록에 있는 다음 인터페이스의 IP 주소가 에이전트의 IP 주소로 사용됩니다. 에이전트에 IP 주소가 할당되면 sFlow 서비스를 다시 시작할 때까지 에이전트 ID가 수정되지 않습니다. 에이전트에 할당할 IP 주소에 대해 하나 이상의 인터페이스를 구성해야 합니다.
적응형 샘플링 작동 방식
몇 초 또는 주기마다 sFlow 에이전트는 인터페이스 통계를 수집합니다. 이러한 집계된 통계에서 주기 동안 초당 평균 샘플 수가 계산됩니다. 사이클 길이는 플랫폼에 따라 다릅니다.
라인 카드에 있는 모든 인터페이스의 결합된 샘플 속도가 적응형 샘플 속도를 초과하면 이진 백오프 알고리즘이 시작되어 인터페이스의 샘플 로드가 줄어듭니다. 적응형 샘플링은 영향을 받는 인터페이스에서 샘플링 속도를 두 배로 늘려 샘플링 부하를 절반으로 줄입니다. 이 프로세스는 지정된 라인 카드의 sFlow로 인한 CPU 로드가 허용 가능한 수준으로 내려올 때까지 반복됩니다.
적응형 샘플링에서 라인 카드의 인터페이스 참여는 특정 플랫폼에 따라 다릅니다.
모든 플랫폼에 대해 증가된 샘플링 속도는 다음 조건 중 하나에 도달할 때까지 계속 적용됩니다.
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디바이스가 재부팅됩니다.
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새 샘플링 속도가 구성됩니다.
적응형 샘플링 폴백 기능을 활성화하고 트래픽 급증으로 인해 샘플 수가 구성된 sample-limit-threshold로 증가하면 적응형 샘플링 속도가 반전됩니다.
적응형 샘플링 폴백
적응형 샘플링 폴백 기능은 구성 시 및 적응형 샘플링이 수행된 후에 이진 백업 알고리즘을 사용하여 생성된 샘플 수가 구성된 sample-limit-threshold 값보다 작을 때 샘플링 속도를 감소시켜 샘플링 부하를 증가시키며 이는 정상적인 트래픽에 영향을 주지 않습니다.
적응 샘플링 대체는 기본적으로 비활성화되어 있습니다. 이 기능을 사용하려면 계층 수준에 및 adaptive-sample-rate sample-limit-threshold 옵션을 [edit protocols sflow adaptive-sample-rate] 포함합니다fallback.
적응형 샘플링이 수행되고 라인 카드의 성능이 저하된 후(즉, 한 주기에서 생성된 샘플 수가 문에 대해 sample-limit-threshold 구성된 값보다 적은 경우) 적응형 샘플링의 5회 연속 주기 동안 적응된 속도는 역전됩니다. 역 적응이 발생하고 사이클에서 생성된 샘플 수가 다시 현재 적응 속도의 절반 미만인 경우(따라서 5개의 연속 사이클 동안) 또 다른 역적응이 발생할 수 있습니다.
인터페이스가 이미 구성된 속도에 있는 경우 역방향 적응이 발생하지 않습니다.
적응형 샘플링 제한 사항
다음은 적응 샘플 기능의 제한 사항입니다.
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독립형 라우터나 스위치에서 높은 샘플링 속도로 여러 인터페이스에 sFlow를 구성하는 경우, 관리 네트워크 대신 데이터 네트워크에 있는 컬렉터를 지정하는 것이 좋습니다. 관리 네트워크에 많은 양의 sFlow 트래픽이 있으면 다른 관리 인터페이스 트래픽에 방해가 될 수 있습니다.
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라우터에서 sFlow는 GR(Graceful Restart)을 지원하지 않습니다. Graceful Restart가 발생하면 적응형 샘플링 속도가 사용자 구성 샘플링 속도로 설정됩니다.
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속도 선택 가능한 라인 카드(여러 속도 지원)에서 샘플 수가 가장 많은 인터페이스가 적응형 샘플링 폴백을 위해 선택됩니다. 백업 알고리즘은 적응형 샘플링 속도가 최대 횟수만큼 증가한 인터페이스를 선택한 다음 5초마다 각 인터페이스의 샘플링 속도를 줄입니다. 그러나 단일 속도 라인 카드에서는 라인 카드당 하나의 샘플 속도만 지원되며, 적응형 샘플링 폴백 메커니즘은 라인 카드의 모든 인터페이스에서 샘플링 속도를 백업합니다.
플랫폼별 적응 샘플링 동작(Platform-Specific Adaptive Sampling Behavior)
기능 탐색기를 사용하여 특정 기능에 대한 플랫폼 및 릴리스 지원을 확인하십시오.
다음 표를 사용하여 플랫폼에 대한 플랫폼별 동작을 검토합니다.
| 플랫폼 | 차이점 |
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EX 시리즈 |
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MX 시리즈 |
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PTX 시리즈 |
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QFX 시리즈 |
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