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医院流量分布优化模型

【发布时间:2013-09-11】

如果说IP网络是我们身体里的血管,那么网络中传递的数据流量就是血管中流淌的血液。我们清楚的知道我们健康的身体里血液中的成分,红细胞的比例、白细胞的比例、含氧量,血流速,在生病的时候,血液的各项指标可以清楚的帮助医生寻找病因。同样,医院的网络系统时时刻刻在传递着医院日常业务数据,我们也同样需要知道这些数据流量反映的网络"健康"指标,哪些业务数据比例是正常的,哪些应用服务是最大的,在网络出现问题、业务连续性降低的时候,数据流量分析可以帮助IT管理人员迅速发现问题、定位问题并且修复问题。

在现有医院复杂的应用环境下,网络运维人员面临如下几个难题:

• 如何及时洞察网络运行状况、了解网内应用的执行情况,在网络规划、网络监控、网络优化、故障诊断等方面做出客观准确的决策;

• 如何精确的洞察医院网络中哪些应用流量最大、哪些服务器和终端的流量最大、医院正常运营的数据流量是否有基线模型,是否能了解流量趋势,判断异常流量,医院网络在哪里需要增加带宽,需要保证那些应用的流量带宽,需要关注那些重要人员的网络体验;

• 如何直观洞察网络的运行情况,简化操作流程,快速定位问题。如何将管理经验固化,形成运维经验,传递管理价值,通过数据与图表对未来决策提供支持。

一个医院有一般有数十台服务器,有成百上千的终端,有成千上万的患者需要服务,医院信息系统一天24小时、一年365天经年累月的不间断运行,医院的网络每时每刻都流动着有规律的数据。每天上午就医高峰期,影像中心到医院数据中心的流量有多少最繁忙的门诊到数据中心HIS业务的流量有多少,医院内镜系统产生的流量每天大概有多少,分院到总院之间的带宽占比有多少。常年积累下来的这些数字、百分比则体现出一个医院健康的流量数据分布模型。

构建一个可优化的医院流量分布模型是判断一个医院信息网络健康与否的重要途径,需要主要考虑以下几点。

ž网络的可视性:网络利用率如何?什么样的程序在网络中运行?主要用户有哪些?网络中是否产生异常流量?有没有长期的趋势数据用作网络带宽规划?

ž应用的可视性:当前网内有哪些应用?分别产生了多少流量?网络中应用使用的模式是什么?企业内部重要应用执行状况如何?

ž用户使用模式的可视性:哪些用户产生的流量最多?哪些服务器接收的流量最多?哪些会话产生了流量?分别使用了哪些应用?

ž可视化的优化控制管理:对发现的问题可以做到提前预警和随时管理,关闭端口、应用,减少更大范围的网络和应用损害。

H3C NTA网流分析解决方案,通过网络设备实现数据采集,iMC智能管理中心的NTA分析系统(以下简称:NTA)实现对流量的全面分析,分别从网络流量可视、应用流量可视、用户使用模式可视和可视化的优化控制管理四个维度来实现医院对网络运行状况及时精确直观的监控管理。

一、 网络流量可视性

NTA使用总体流量趋势报表反映被监控对象(如一个接口、接口组、IP地址组或是整个网络)的入、出流量随时间变化的趋势,图形化的统计一览表提供了指定时间段内总流量、采样点速率最大值、采样点速率最小值和平均速率的信息。对于设备接口,还可提供带宽资源利用率的统计。同时流量明细报表,可提供各采样时间点上的流量和平均速率值。

NTA还可以对医院网络中的主要设备,如核心层设备,性能瓶颈设备,连接关键业务设备做到重点关注,满足用户便捷快速查看各种主要终端性能的需求。NTA可以通过源主机/目的主机/会话流量分析报表反映被考察对象(如设备的一个接口)的流入(或流出)方向上,在指定时间范围内总流量最大的网络节点(源、目的主机)、以及网络节点间会话的排名。同时还支持对节点、会话流量进行进一步的数据挖掘,分析节点流量中使用最多的应用和与该节点通讯最多的节点、分析会话流量中双方节点使用应用的排名信息。

图1.会话节点流量TOP视图和列表

二、 应用流量可视性

医院业务系统建设普遍跨度周期长,参与厂家众多,导致各业务系统数据结构不统一,相互之间互访共享困难,非常不利于现在医院以患者为中心的服务宗旨。为了解决数据共享问题,现在医院都在进行数据集成平台的工作,使各业务系统之间可以进行数据共享,这就产生了大量业务系统之间的数据互访流量模型(如图2所示)。

图2. 应用间的流量模型

在新的流量模型下,一个应用可能有多个服务器来完成,传统基于各个主机、IP地址的流量分析技术已经不再适用。NTA基于应用维度的解决方案,对运行的医疗应用,应用产生的流量做到精确的洞察分析,保障核心应用的运行,充分满足网络运维人员对内部应用进行持续监控和改进的流量分析的需求。

(如图3所示)NTA可以通过应用流量分析报表反映被考察对象(如一个接口)的流入(或流出)方向上,带宽被各种网络应用占用的比例随时间变化的趋势,包含报表统计时间内的该应用的总流量、平均流速和占所有应用总流量的百分比等。同时还支持对该应用的流量信息进一步的数据挖掘,分析使用该应用流量的最大源主机和目的主机地址TopN列表。

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图3.应用流入列表和应用流量趋势图

三、 用户使用模式的可视性

除了初步掌握了医院内部网络流量和应用流量特点,还需要掌握医院因自身的运营特点而出现的使用模式,如哪些会话在哪些时间段产生了大流量?哪些应用的会话链接数在哪些时间段更高?此外,医院还要对网络流量的趋势做进一步的了解,一旦在某时间段流量出现异常,则需要及时排查原因。比如每天早上8点之后是患者就诊的高峰期,医生在这一时间段大量的登录应用系统、检索药品数据、输入诊断结果,因此网络流量最大,中午12点后流量相应较少,当某日中午流量突然大幅超过基线时,我们可以推断网络中有大量异常流量;另如每个工作日上午影像中心与数据中心间的PACS数据流量一般都非常大,若某天或连续多天上午出现非常低流量的时候,则需要分析是拍片子的患者少了还是医疗设备现了问题,这将为医院整体成本管理业提供了很好的依据。

NAT解决方案可以把数据流量、时间、终端等多个要素进行良好的绑定,实现对数据流量的多维度挖掘和管理。

四、 可视化的优化控制管理

医院的网络规模并不大,但是医院对网络出现问题后的快速恢复和限制危害扩展非常重视。在很多医院中,因为操作不当导致的网络环路问题非常普遍,一旦环路出现,很容易导致全网瘫痪。因此,医院非常需要能够及时发现网络异常超标流量,并及时报警和切断危害源的技术手段。

NTA结合iMC智能管理中心,可以在全网实现整体网络拓扑图的健康状态显示,把从门诊、住院、影像中心和分院等汇聚节点到数据中心的主干线路或者再下一级的主要线路进行以颜色区分的健康状态显示,如绿色为低于医院设定的流量阈值,红色为高于医院设定的流量阈值,如果线路流量大于阈值后,系统会通过红色显示线路、短信或发声等多种报警手段知会管理员。管理员可以通过iMC,在可视化的管理界面上直接迅速切断问题线路的端口,使数据危害减少到最低。

结束语

所谓知其然,还要知其所以然,医院在信息管理上同样要做到知其健康,还要知其所以健康及所以不健康,构建一个可以优化的医院流量分布模型是关键。H3C NTA网流分析解决方案通过流量可视化和相应的运维管理工具,分别从流量可视、应用可视、使用模式可视和可视化的优化控制等几个维度来实现对医疗网络运行状况及时精确直观的监控管理,以创建医院流量分布优化模型,掌握医院网络流量的特征、医院使用规律和模式,对威胁网络整体健康的危害迅速处置,使危害降到最低。

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