TapAggregationを使ったデータプレーン性能測定

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1. TapAggregationを⽤いた レイテンシ測定 2018.12.06 Toshiya Mabuchi 株式会社ミクシィ XFLAG スタジオ
2. About • ⾺淵俊弥 / Toshiya Mabuchi • 開発本部 XFLAG事業推進室 インフラ開発グループ • 主にやっていること • AS38651ネットワークまわりの運⽤ • DPDK/XDP等のパケット⾼速処理技術を⽤いたネットワーク基盤開発 • ネットワーク運⽤⾃動化(⾼度化)に向けたコード整備 • ネットワーク制御のためのAPI/コントロールプレーンの開発
3. ネットワーク開発? • ユーザがプログラマブルかつ⾼速にパケット処理できる技術の確⽴ (DPDK/XDP/Netmap/FD.io/P4/SmartNIC/ etc...) • Linuxユーザランドで動作させるようなものでも、40Mppsくらい余裕で出る • 一般的なサーバーを使い、自社に適したネットワーク処理を追加することができる • ネットワークの自由度の大幅な向上が見込める • P4/SmartNICの利用により、ASICとほぼ同等の処理性能を得られるケースも • レイテンシやパケロスロス等、性能⾯のテストを⾃分達で検査する必要 • 保守も当然自分たちなので、保守できる範囲も考えなければならない →まずは自社特有の事情にマッチする点にに利用していくパターンが多い
4. データプレーン開発する際に考慮する点 • パケット加⼯処理が、どの程度オーバーヘッドを⽣んでいるか ≒ レイテンシにどの程度影響を与えるのか • オーバーヘッドとなる要因は様々 • パケット加工時のアルゴリズム(特にInner周りの処理) • 各プロトコルChecksum等の計算方法(Offload/自力) • メモリの取扱い • NIC性能 • CPU性能 などなど.... 「処理による遅延」を「可能な限り正確に」測定し、 許容できないオーバーヘッドを生んでいないか確かめることが重要
5. GRE Decap機能の開発時における 性能の測定例
6. Gre Decapについて • こんな感じでGREを単純にDecapする機能を実装 • ASIC/FPGA/DPDKの3種類を実装し比較 スマホアプリ「モンスト」も支えるデータプレーン技術 hJps://speakerdeck.com/junpei_y/sumahoapuri-monsutasutoraiku-mozhi-erudetapurenji-shu
7. 性能をどう計測するか • 帯域性能検査 • T-REX • DPDKベースのOSSトラフィックジェネレータ • 対象を挟んだLoopBack的な試験で送信/受信パケットの総数や帯域の検査が可能 • Python API / GUIどちらもそこそこ使える • パフォーマンステストをコードベースで記述し何度もデータを簡単に取れる • Scapyベースでパケットを生成して送付できるのでコードも簡単 • 遅延性能検査 • Tap Aggregation • Nano secレベルでレイテンシの計測が可能 • テストする実パケット自体には手を加えずに計測が可能
8. Tap Aggregation
9. Tap Aggregation? • ⽂字通り、TapをAggregationするArista独⾃機能 • Tap⾃体するわけではなく、あくまでTapしたパケットをまとめ、 解析するサーバー等にL1的に纏めて渡すことができる。 • 解析サーバーが少なく済み、サーバー性能に依存せずに、 簡単なパケット処理やフィルタを⾏った上で解析が可能 Router Switch Router Switch Arista 7280/7130/5104 Analyze Server tap Tap interface Tool interface
10. • オプション機能がいくつかある • Timestamp機能 ASIC ClockをもとにしたIEEE1588(PTP) ToD形式のタイムスタンプを埋め込む機能 • Replace Souce Mac: Souce Mac Addressを48bitのTimestampに上書きする パーサを書かなくていいので、取扱いが楽 • Extend L2 Header : Etherヘッダに拡張で独自のヘッダーを挿入する • Filtering機能 • ACLと同じ感覚で、特定条件に沿ったパケットのみ解析するサーバーに送付可能 (e.g. TCP dst port 80のみ解析サーバへ送る) Tap Aggregationオプション機能
11. Tap Aggregation Timestamp • 今回はSource Mac addressを書き換える⽅法を採⽤ • 追加でパケットのパーサを書く必要がない • Source Mac addressの情報は解析時には不要なので問題無し • 48bit IEEE1588 ToD Formatで、秒数変換も難しくない 16bit 32bit 48bit Second nano second (/30nano sec) ※MSB 2bitは0固定なので実質30bit
12. 計測結果
13. 計測結果 スマホアプリ「モンスト」も支えるデータプレーン技術 hJps://speakerdeck.com/junpei_y/sumahoapuri-monsutasutoraiku-mozhi-erudetapurenji-shu
14. まとめ • データプレーン開発 • すでに十分適用可能なレベルに開発が進んできている • SmartNIC/DPDKともにASIC性能には及ばないが、十分な性能 • 処理のオーバーヘッドにはそれなりに気を使っている • 開発サポートのツールとしてのTap Aggregation • nsecレベルで正確にレイテンシ計測が可能 • 開発時の指標として正確に遅延計測 • 解析するためのサーバーは1台でオッケー • SrcMacに埋め込む形式なら解析の手間もかからない
15. 最後に... トラブルシュート利⽤への展望 • Tap Aggregationのフィルタリング機能 • 網内パケットのトラブルシュートに非常に有効 • PolicyベースでTAPパケットをフィルタリング - ICMP ErrorやTCP RetransmitのみTap Aggregationで解析 問題が発生している箇所をDestination IPで可視化することで、 現状況と原因を、素早く的確な箇所で切り分けが可能 こんなイメージ ・・・というアイディア