基于eBPF的分布式云原生网关设计与实现
这是一篇关于分布式API网关,eBPF,弹性伸缩,负载均衡的论文, 主要内容为为应对容器化部署的微服务对外稳定提供开放API挑战,出现了多种API网关,如Spring Cloud Gateway、Zuul、Kong和Istio Gateway。虽然每个网关都有其优势,但也存在一些局限性,如在高并发场景中负载均衡模块的高资源占用率、请求排队和处理延迟、单个网关代理宕机引发单点故障和流量控制策略扩展困难。此外,在容器化部署场景下,还需要兼容Dubbo、Spring Cloud框架对外提供服务。针对以上不足,本文提出了一套扩展性强、高可用、高性能的网关解决方案,本文的主要贡献如下:(1)针对网关插件开发困难和兼容传统微服务协议问题,开发了网络插件扩展模块,嵌入到网关代理中,以实现插件热升级和部署。实现了MCP服务器,将传统微服务Dubbo和Spring Cloud的服务注册列表集成到API网关管理平台中。(2)针对Kubernetes响应式伸缩策略存在响应延迟、资源不足无法满足服务质量要求的问题,采用基于eBPF的指标采集程序替代Metrics Server采集网关代理的并发请求量,提供给Kubernetes HPA组件作为网关代理弹性伸缩判断标准。这种方式提高了弹性伸缩的响应速度,减少了6.08%的服务损失率,提升了Web应用的服务质量。网关接入层采用eBPF技术替代Nginx在多个网关代理之间进行负载均衡,实现了四层的负载均衡加速,请求延时减少了25.6%,吞吐量平均增加了7.1%。(3)针对传统最小连接算法无法在性能差异大的节点之间平衡负载的问题,在网关代理做后端服务器负载均衡时,采用了改进的动态权重负载均衡,考虑了节点负载的各种指标,并且在请求失败次数占比大时,采用一致性哈希保证服务质量。该策略提升了系统的整体资源利用率,减少了负载不平衡度,在高并发场景下请求失败次数较传统的轮询和最小连接算法减少了很多。实验结果表明,本文提出的基于eBPF的高性能、分布式、扩展性强的云原生分布式API网关系统能够平稳运行,API网关管理平台解决了传统协议接入困难的问题,网关代理中的插件扩展模块实现了网络插件的热升级部署,后端负载均衡器应用eBPF技术和改进的动态权重负载均衡策略实现了高性能,针对网关代理的弹性伸缩模块和网关入口层负载均衡器一起保证了系统的高可用性。
基于eBPF的报文快速处理技术研究
这是一篇关于eBPF,报文处理,XDP,防火墙,快速转发的论文, 主要内容为随着计算机技术和通信技术的发展,互联网用户和应用对处理网络报文的速度提出了更高的要求。近年来,扩展伯克利包过滤器(extended Berkeley Packet Filter,eBPF)作为风头正劲的技术,拥有灵活的内核可编程能力,被逐渐运用于网络流量监控、内核性能分析、报文安全过滤、应用负载均衡、网络加速等方面,且依然具有广阔的应用场景等待研究人员探究。传统网络报文收发路径相对较长,处理过程较为复杂,具有很大的优化空间:传统网络中防火墙一般在报文接收路径中靠后的位置,如果能够在报文接收路径早期对报文进行过滤处理,可以大大提高报文转发速度;对于本机间进程通过TCP/IP协议进行通信的情况,如果能够绕过部分协议栈直接进行转发,也能够优化报文的转发效率。针对以上问题,本文主要基于eBPF进行报文快速处理技术的研究,设计实现基于eBPF的防火墙和基于eBPF的快速转发系统,主要工作如下:(1)本文分析传统网络报文接收过程,设计基于eBPF的防火墙。防火墙程序主要工作位置位于内核网络底层或者网卡驱动中的eBPF快速数据路径(e Xpress Data Path,XDP)挂钩,主要实现三个模块。eBPF程序加载模块编译规则匹配程序,并将程序注入内核,同时启动规则动态更新模块Web服务;规则动态更新模块通过Web服务实现过滤规则的动态更新;规则匹配程序模块实现防火墙程序的过滤逻辑。实验结果表明,基于eBPF的防火墙能够在报文接收路径上更早的位置进行报文处理,可以动态更新过滤规则,对比传统的iptables等报文过滤方式具有更好的性能。(2)针对同一主机内的微服务进程间通信场景,设计基于eBPF的快速转发系统。快速转发系统主要工作位置在eBPF的socket层挂钩,主要实现三个模块。eBPF程序加载模块编译快速转发模块程序,创建eBPF map;eBPF map更新模块监听进程间通信的连接建立过程,统计通信两端socket信息;快速转发模块在进程间通信socket发送报文时触发,查询eBPF map,根据查到的对端socket信息将报文绕过内核TCP/IP协议栈和本机环回接口,直接发送到对端socket。实验结果表明,基于eBPF的快速转发系统可以实现本机进程间通信的报文转发,同时与通过常规TCP/IP协议栈进行报文转发的方式相比在吞吐量、往返时延、每秒事务数以及多线程并发等方面有明显的性能提升。
基于eBPF的分布式云原生网关设计与实现
这是一篇关于分布式API网关,eBPF,弹性伸缩,负载均衡的论文, 主要内容为为应对容器化部署的微服务对外稳定提供开放API挑战,出现了多种API网关,如Spring Cloud Gateway、Zuul、Kong和Istio Gateway。虽然每个网关都有其优势,但也存在一些局限性,如在高并发场景中负载均衡模块的高资源占用率、请求排队和处理延迟、单个网关代理宕机引发单点故障和流量控制策略扩展困难。此外,在容器化部署场景下,还需要兼容Dubbo、Spring Cloud框架对外提供服务。针对以上不足,本文提出了一套扩展性强、高可用、高性能的网关解决方案,本文的主要贡献如下:(1)针对网关插件开发困难和兼容传统微服务协议问题,开发了网络插件扩展模块,嵌入到网关代理中,以实现插件热升级和部署。实现了MCP服务器,将传统微服务Dubbo和Spring Cloud的服务注册列表集成到API网关管理平台中。(2)针对Kubernetes响应式伸缩策略存在响应延迟、资源不足无法满足服务质量要求的问题,采用基于eBPF的指标采集程序替代Metrics Server采集网关代理的并发请求量,提供给Kubernetes HPA组件作为网关代理弹性伸缩判断标准。这种方式提高了弹性伸缩的响应速度,减少了6.08%的服务损失率,提升了Web应用的服务质量。网关接入层采用eBPF技术替代Nginx在多个网关代理之间进行负载均衡,实现了四层的负载均衡加速,请求延时减少了25.6%,吞吐量平均增加了7.1%。(3)针对传统最小连接算法无法在性能差异大的节点之间平衡负载的问题,在网关代理做后端服务器负载均衡时,采用了改进的动态权重负载均衡,考虑了节点负载的各种指标,并且在请求失败次数占比大时,采用一致性哈希保证服务质量。该策略提升了系统的整体资源利用率,减少了负载不平衡度,在高并发场景下请求失败次数较传统的轮询和最小连接算法减少了很多。实验结果表明,本文提出的基于eBPF的高性能、分布式、扩展性强的云原生分布式API网关系统能够平稳运行,API网关管理平台解决了传统协议接入困难的问题,网关代理中的插件扩展模块实现了网络插件的热升级部署,后端负载均衡器应用eBPF技术和改进的动态权重负载均衡策略实现了高性能,针对网关代理的弹性伸缩模块和网关入口层负载均衡器一起保证了系统的高可用性。
基于eBPF的报文快速处理技术研究
这是一篇关于eBPF,报文处理,XDP,防火墙,快速转发的论文, 主要内容为随着计算机技术和通信技术的发展,互联网用户和应用对处理网络报文的速度提出了更高的要求。近年来,扩展伯克利包过滤器(extended Berkeley Packet Filter,eBPF)作为风头正劲的技术,拥有灵活的内核可编程能力,被逐渐运用于网络流量监控、内核性能分析、报文安全过滤、应用负载均衡、网络加速等方面,且依然具有广阔的应用场景等待研究人员探究。传统网络报文收发路径相对较长,处理过程较为复杂,具有很大的优化空间:传统网络中防火墙一般在报文接收路径中靠后的位置,如果能够在报文接收路径早期对报文进行过滤处理,可以大大提高报文转发速度;对于本机间进程通过TCP/IP协议进行通信的情况,如果能够绕过部分协议栈直接进行转发,也能够优化报文的转发效率。针对以上问题,本文主要基于eBPF进行报文快速处理技术的研究,设计实现基于eBPF的防火墙和基于eBPF的快速转发系统,主要工作如下:(1)本文分析传统网络报文接收过程,设计基于eBPF的防火墙。防火墙程序主要工作位置位于内核网络底层或者网卡驱动中的eBPF快速数据路径(e Xpress Data Path,XDP)挂钩,主要实现三个模块。eBPF程序加载模块编译规则匹配程序,并将程序注入内核,同时启动规则动态更新模块Web服务;规则动态更新模块通过Web服务实现过滤规则的动态更新;规则匹配程序模块实现防火墙程序的过滤逻辑。实验结果表明,基于eBPF的防火墙能够在报文接收路径上更早的位置进行报文处理,可以动态更新过滤规则,对比传统的iptables等报文过滤方式具有更好的性能。(2)针对同一主机内的微服务进程间通信场景,设计基于eBPF的快速转发系统。快速转发系统主要工作位置在eBPF的socket层挂钩,主要实现三个模块。eBPF程序加载模块编译快速转发模块程序,创建eBPF map;eBPF map更新模块监听进程间通信的连接建立过程,统计通信两端socket信息;快速转发模块在进程间通信socket发送报文时触发,查询eBPF map,根据查到的对端socket信息将报文绕过内核TCP/IP协议栈和本机环回接口,直接发送到对端socket。实验结果表明,基于eBPF的快速转发系统可以实现本机进程间通信的报文转发,同时与通过常规TCP/IP协议栈进行报文转发的方式相比在吞吐量、往返时延、每秒事务数以及多线程并发等方面有明显的性能提升。
基于eBPF与深度学习的DDoS攻击检测系统设计与实现
这是一篇关于Linux,eBPF,深度学习,全连接神经网络,DDoS攻击检测的论文, 主要内容为网络安全是各个行业在向数字化与智能化转变过程中重要的保障。DDoS(Distributed Denial of Service)攻击虽然已经诞生超20年,但其攻击事件频繁发生、攻击类型不断更新使得它仍然是一个打破网络安全的威胁。攻击检测系统作为一种主动检测攻击的DDoS攻击防御手段,一直是网络安全领域的研究热点。近年来,研究人员基于机器学习和深度学习提出了多种优秀的DDoS攻击检测方法。然而,在以上研究方向的工作中存在以下两个问题:第一,基于公开数据集构建攻击检测模型,少有完整的系统构建;第二,采用独立于攻击检测模型的网络流量数据采集工具与攻击检测模型协作完成攻击检测任务,导致攻击检测与数据采集分离,系统内模块的协作效率较低。因此,开发出数据采集模块和攻击检测模块紧密协作的完整的DDoS攻击检测系统具有重要意义。本文研究了基于eBPF(extend Berkeley Packet Filter)与深度学习的DDoS攻击检测系统。首先,在需求分析和设计中,本文分析了系统的功能需求和非功能需求,设计了系统整体架构以及数据采集模块和攻击检测模块的组成,结合eBPF与深度学习设计了各模块的实现方法。然后,在基于全连接神经网络(Fully Connected Neural Network,FCNN)模型的DDoS攻击检测研究中,本文提出了一种基于FCNN模型的DDoS攻击检测方法。该方法分为数据集生成、数据集预处理、FCNN模型训练和DDoS攻击检测四个部分的工作流程。本文提出的方法实现的系统与Fine Lame的DDoS攻击检测性能和系统负载对照实验得出的结果证明本文提出的方法实现的系统具有较高的检测准确率和较低的系统负载。最后,本文对基于eBPF与深度学习的DDoS攻击检测系统进行了实现。通过系统功能测试,结果证明系统能够正常执行DDoS攻击检测任务,将预测的DDoS攻击者的信息反馈给用户。通过各项测试证明,本文设计并实现的基于eBPF与深度学习的DDoS攻击检测系统交互步骤简洁,满足系统需求,能够处理异常情况,本文所做的研究具有可行性和有效性。
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