基于非侵入式数据采集的微服务依赖关系发现方法

作     者：付楠 程光 滕跃 戴广晔 陈子涵 付睿哲 FU Nan;CHENG Guang;TENG Yue;DAI Guangye;CHEN Zihan;FU Ruizhe

作者机构：东南大学网络空间安全学院南京211189 江苏省泛在网络安全工程研究中心南京211189 紫金山实验室南京211189 宾州州立大学工程学院帕克校区宾州16803 

基　　金：国家自然科学基金联合基金(U22B2025) 

出 版 物：《网络空间安全科学学报》 (Journal of Cybersecurity)

年 卷 期：2023年第1卷第2期

页      码：112-121页

摘      要：随着云计算和云原生技术的发展,大规模应用在云上的部署、扩展和管理等方面变得更加灵活,国内企业应用迁移上云成为趋势。然而,面向大规模且复杂的应用,服务依赖关系发现作为故障检测和定位的基础变得十分困难。现有数据采集技术需要修改原有应用代码并很难覆盖全部容器网络,没有将流量数据与拓扑结构相关联,使得生成的服务依赖关系视野局限且效果不佳。针对以上问题,文章提出了基于非侵入式数据采集的微服务依赖关系发现方法。该方法主要包含基于eBPF技术的数据采集方法 Barnacle和基于流量和拓扑数据关联的服务依赖关系发现。文章描述了Barnacle的实现方案,设计了容器网络的跨层拓扑发现框架,对比分析了Barnacle的性能,并展示了使用Barnacle挖掘服务依赖关系的案例。实验表明,Barnacle满足非侵入、用户透明、跨层关联、高性能和高覆盖范围的要求。与现有数据采集技术相比,使用Barnacle挖掘服务依赖关系可以获得更完备的微服务种类,发现更完整的依赖关系,提供更广泛的监测视角。

主 题 词：流量采集 拓扑发现 微服务依赖 eBPF Kubernetes 

学科分类：08[工学] 081201[081201] 0812[工学-测绘类] 

馆 藏 号：203127494...