Cisco NCS 560 シリーズルータ（IOS XR リリース 7.1.x）テレメトリコンフィギュレーションガイド

ネットワークインフラストラクチャを計画するため、テレメトリデータを使用して CPU 使用率をモニタする

この使用例では、ダイヤルアウトモードで、テレメトリデータを使用して CPU 使用率をプロアクティブにモニタする方法を示します。CPU 使用率をモニタすることにより、ネットワーク内のストレージ機能を効率化することができます。この使用例では、オープンソースの収集スタックにある、テレメトリデータの保存および分析に使用するツールについて説明します。

（注）

データモデル、オープンソースのコレクタ、エンコーディングを利用し、それらをモニタリングツールに統合するためにモデル駆動型テレメトリを設定する方法については、こちらのビデオをご覧ください。

テレメトリには、次のワークフローがあります。

定義：ルータから受信者にデータをストリーミングするためのサブスクリプションを定義します。サブスクリプションを定義するには、宛先グループとセンサーグループを作成します。
展開：ルータは、サブスクリプションベースのテレメトリセッションを確立し、受信者にデータをストリーミングします。ルータでサブスクリプションの展開を確認します。
運用：オープンソースツールを使用してテレメトリデータを消費および分析し、分析に基づいて必要なアクションを実行します。

始める前に

ルータと受信者の間に L3 接続があることを確認します。

ルータから受信者にデータをストリーミングするためのサブスクリプションを定義する

サブスクリプションを作成し、ルータから宛先にストリーミングする対象データを定義します。

手順

ステップ 1

ルータからテレメトリデータを収集する宛先を 1 つ以上作成します。宛先に関する詳細を格納する宛先グループを定義します。宛先グループには、宛先アドレス（ipv4 または ipv6）、ポート、トランスポート、およびエンコーディング形式を含めます。

例:

データモデルを使用して宛先グループを作成する

この例では、ネイティブデータモデル Cisco-IOS-XR-um-telemetry-model-driven-cfg.yang を使用しています。


<rpc xmlns="urn:ietf:params:xml:ns:netconf:base:1.0" message-id="101">
  <get-config>
    <source>
      <candidate/>
    </source>
    <filter>
      <telemetry-model-driven xmlns="http://cisco.com/ns/yang/Cisco-IOS-XR-um-telemetry-model-driven-cfg">
        <destination-groups>
          <destination-group>
            <destination-id>CPU-Health</destination-id>
            <ipv4-destinations>
              <ipv4-destination>
                <ipv4-address>172.0.0.0</ipv4-address>
                <destination-port>57500</destination-port>
                <encoding>self-describing-gpb</encoding>
                <protocol>
                  <protocol>tcp</protocol>
                </protocol>
              </ipv4-destination>
            </ipv4-destinations>
          </destination-group>
        </destination-groups>
      </telemetry-model-driven>
    </filter>
  </get-config>
</rpc>

CLI を使用して宛先グループを作成する


##Configuration with tls-hostname##
Router(config)#telemetry model-driven
Router(config-model-driven)#destination-group CPU-Health
Router(config-model-driven-dest)#address family ipv4 172.0.0.0 port 57500
Router(config-model-driven-dest-addr)#encoding self-describing-gpb
Router(config-model-driven-dest-addr)#protocol tcp
Router(config-model-driven-dest-addr)#commit

ここで、

CPU-Health は、宛先グループの名前です
172.0.0.0 は、データがストリーミングされる宛先の IP アドレスです
57500 は、宛先のポート番号です
self-describing-gpb は、データがエンコードされ、宛先にストリーミングされる形式です
tcp は、データが宛先に転送されるプロトコルです

ステップ 2

センサーパスを使用して、ルータからストリーミングするデータのサブセットを指定します。センサーパスは、YANG データモデルの階層内のパスを表します。センサーパスを含むセンサーグループを作成します。

例:

データモデルを使用して CPU 使用率のセンサーグループを作成する

<rpc xmlns="urn:ietf:params:xml:ns:netconf:base:1.0" message-id="101">
  <edit-config>
    <target>
      <candidate/>
    </target>
    <config>
      <telemetry-model-driven xmlns="http://cisco.com/ns/yang/Cisco-IOS-XR-um-telemetry-model-driven-cfg">
        <sensor-groups>
          <sensor-group>
            <sensor-group-identifier>Monitor-CPU</sensor-group-identifier>
            <sensor-paths>
              <sensor-path>
                <telemetry-sensor-path>Cisco-IOS-XR-wdsysmon-fd-oper:system-monitoring/cpu-utilization</telemetry-sensor-path>
              </sensor-path>
            </sensor-paths>
          </sensor-group>
        </sensor-groups>
      </telemetry-model-driven>
    </config>
  </edit-config>
</rpc>

CLI を使用して CPU 使用率のセンサーグループを作成する


Router(config)#telemetry model-driven
Router(config-model-driven)#sensor-group Monitor-CPU
Router(config-model-driven-snsr-grp)# sensor-path Cisco-IOS-XR-wdsysmon-fd-oper:system-monitoring/cpu-utilization
Router(config-model-driven-snsr-grp)# commit

ここで、

Monitor-CPU は、センサーグループの名前です
Cisco-IOS-XR-wdsysmon-fd-oper:system-monitoring/cpu-utilization は、データのストリーミング元となるセンサーパスです。

ステップ 3

ルータからストリーミングされるテレメトリデータをサブスクライブします。サブスクリプションは、宛先グループをセンサーグループにバインドし、ストリーミング方式を設定します。ストリーミング方式は、パターン駆動型テレメトリまたはイベント駆動型テレメトリにすることができます。

例:

（注）

イベント駆動型テレメトリの設定は、サンプル間隔が異なる点を除き、パターン駆動型テレメトリに似ています。サンプル間隔の値を 0（ゼロ）に設定すると、イベント駆動型テレメトリのサブスクリプションが設定され、間隔をゼロ以外の値に設定すると、パターン駆動型テレメトリのサブスクリプションが設定されます。

データモデルを使用してサブスクリプションを作成する

<rpc xmlns="urn:ietf:params:xml:ns:netconf:base:1.0" message-id="101">
  <edit-config>
    <target>
      <candidate/>
    </target>
    <config>
      <telemetry-model-driven xmlns="http://cisco.com/ns/yang/Cisco-IOS-XR-um-telemetry-model-driven-cfg">
        <subscriptions>
          <subscription>
            <subscription-identifier>CPU-Utilization</subscription-identifier>
            <sensor-profiles>
              <sensor-profile>
                <sensorgroupid>Monitor-CPU</sensorgroupid>
                <sample-interval>30000</sample-interval>
              </sensor-profile>
            </sensor-profiles>
            <destination-profiles>
              <destination-profile>
                <destination-id>CPU-Health</destination-id>
              </destination-profile>
            </destination-profiles>
           <source-interface>Interface1</source-interface>
          </subscription>
        </subscriptions>
      </telemetry-model-driven>
    </config>
  </edit-config>
</rpc>

CLI を使用してサブスクリプションを作成する


Router(config)#telemetry model-driven  
Router(config-model-driven)#subscription CPU-Utilization  
Router(config-model-driven-subs)#sensor-group-id Monitor-CPU sample-interval 30000 
Router(config-model-driven-subs)#destination-id CPU-Health 
Router(config-model-driven-subs)#source-interface Interface1
Router(config-model-driven-subs)#commit

ここで、

CPU-Utilization はサブスクリプションの名前です
Monitor-CPU は、センサーグループの名前です
CPU-Health は、宛先グループの名前です
Interface1 は、テレメトリセッションの確立に使用される送信元インターフェイスです。VRF と送信元インターフェイスの両方が設定されている場合、送信元インターフェイスは、宛先グループで指定されたものと同じ VRF にあることが必要です。
30000 は、ミリ秒単位のサンプル間隔です。サンプル間隔は、2 つのデータストリーム間の時間間隔です。この例では、サンプル間隔は 3 万ミリ秒（30 秒）です。

サブスクリプションの展開を確認する

ルータは、受信者にダイヤルアウトし、サブスクリプション内の各宛先とのセッションを確立します。セッションが確立されると、ルータはデータを受信者にストリーミングしてデータレイクを作成します。

サブスクリプションの展開は、ルータ上で確認できます。

手順

ステップ 1

ルータで、モデル駆動型テレメトリの設定を表示します。

例:

Router#show running-config telemetry model-driven
telemetry model-driven
destination-group CPU-Health
address-family ipv4 172.0.0.0 port 57500
encoding self-describing-gpb
protocol tcp
!
sensor-group Monitor-CPU
sensor-path
Cisco-IOS-XR-wdsysmon-fd-oper:system-monitoring/cpu-utilization
!
subscription CPU-Utilization
sensor-group-id Monitor-CPU sample-interval 30000
destination-id CPU-Health
!

ステップ 2

サブスクリプションの状態を確認します。Active 状態は、ルータがサブスクリプションに基づいて受信者にデータをストリーミングする準備が整っていることを示します。

例:


Router# show telemetry model-driven subscription CPU-Utilization

Subscription:  CPU-Utilization                     State: ACTIVE
-------------
  Sensor groups:
  Id                Interval(ms)        State
  Monitor-CPU       30000               Resolved

  Destination Groups:
  Id                Encoding            Transport   State   Port    IP
  CPU-Health        self-describing-gpb tcp         Active  57500   172.0.0.0

ルータは、サブスクリプションベースのテレメトリセッションを使用して受信者にデータをストリーミングし、受信側にデータレイクを作成します。

ネットワークの詳細な分析のためにテレメトリデータを操作する

データレイクからのテレメトリデータの消費と分析を開始するには、オープンソースの収集スタックを使用できます。この使用例では、収集スタックの次のツールを使用します。

Pipeline は、データを収集するために使用される軽量ツールです。Network Telemetry Pipeline は、Github からダウンロードできます。pipeline.conf ファイルを使用して、コレクタがルータと通信する方法と処理されたデータを送信する場所を定義します。
Telegraph（プラグイン駆動型サーバエージェント）および InfluxDB（時系列データベース（TSDB））は、可視化ツールによって取得されるテレメトリデータを保存します。InfluxDB は、Github からダウンロードできます。metrics.json ファイルを使用して、TSDB に含めるデータを定義します。
Grafana は、ルータからストリーミングされたデータのグラフおよびカウンタを表示する可視化ツールです。

つまり、Pipeline は TCP および gRPC テレメトリストリームを受け入れてデータを変換し、そのデータを InfluxDB データベースにプッシュします。Grafana は、InfluxDB データベースからのデータを使用してダッシュボードおよびグラフを作成します。Pipeline と InfluxDB は、同じサーバ上でも異なるサーバ上でも実行できます。

ルータは約 350 のカウンタのデータを 5 秒ごとにストリーミングし、Telegraf は Pipeline からの情報を 1 秒間隔で要求しているとします。CPU 使用率は、次を使用して 3 つのステージで分析されます。

最初の値を取得する単一のルータ
値の差異を特定し、パターンを把握する 2 台のルータ
証拠に基づく結論に達するための 5 台のルータ

これにより、インフラストラクチャ（この場合は CPU）の展開について、情報を得たうえでビジネス上の意思決定を行うことができます。

手順

ステップ 1

Pipeline を開始し、ルータのクレデンシャルを入力します。

（注）

宛先グループで指定する IP アドレスおよびポートは、Pipeline がリスニングしている IP アドレスおよびとポートと一致している必要があります。

例:


$ bin/pipeline -config pipeline.conf 

Startup pipeline 
Load config from [pipeline.conf], logging in [pipeline.log] 

CRYPT Client [grpc_in_mymdtrouter], [http://172.0.0.0:5432]
 Enter username: <username>
 Enter password: <password>
Wait for ^C to shutdown

ステップ 2

CPU 使用率に関するメトリックを読み取るため、Telegraph 設定ファイルで次の値を追加します。

例:


[[inputs.cpu]]
  ## Whether to report per-cpu stats or not
  percpu = true
  ## Whether to report total system cpu stats or not
  totalcpu = true
  ## If true, collect raw CPU time metrics.
  collect_cpu_time = false
  ## If true, compute and report the sum of all non-idle CPU states.
  report_active = false

ステップ 3

Grafana を使用してダッシュボードを作成し、CPU 使用率に関するデータを可視化します。

1 台のルータ

ルータは 5 秒ごとにカウンタをプッシュします。

すべての CPU コアに負荷が均等に分散され、約 10% または 11% までのスパイクが発生しています。

2 台のルータ

2 台目のルータがタイムラインの 14:00 に追加され、スパイクが約 25% に増加していることを示しています。中間値は 15% です。

5 台のルータ

5 台のルータが使用され、約 40% をピークとするスパイクが発生しています。中間値は約 22 ～ 25% の範囲です。

結論として、テレメトリデータは、プロセスがすべての CPU コアに対しほぼ均等に分散されていることを示しています。コアのサブセットには線形的な増加はありません。この分析は、ストリーミングするカウンタの数に基づいて CPU 使用率を計画するうえで役立ちます。

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Cisco NCS 560 シリーズルータ（IOS XR リリース 7.1.x）テレメトリコンフィギュレーションガイド

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ルータからコレクタへのモデル駆動型テレメトリセッションの確立

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ネットワークインフラストラクチャを計画するため、テレメトリデータを使用して CPU 使用率をモニタする

始める前に

ルータから受信者にデータをストリーミングするためのサブスクリプションを定義する

手順

例:

例:

例:

サブスクリプションの展開を確認する

手順

例:

例:

ネットワークの詳細な分析のためにテレメトリデータを操作する

手順

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