AWS — AWS 上的 NFV

墨蓝 2023-10-02 10:57 44阅读 0赞

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## AWS 上的 NFV ##

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通过以下 AWS 服务来支持 NFV：

*  **VIM/NFVi**：虚拟资源由 AWS Virtual Compute、AWS Virtual Storage、AWS Virtual Network 等 AWS 服务提供。而繁重的底层物理资源管理工作由 AWS 自身来完成。
 *  **NFVO、VNFM**：主要涉及 Infrastructure 和 xNF 两个层面的编排部署。NFVO 和 VNFM 的抽象功能由多个 AWS 服务以混搭的方式作为逻辑组件提供。
    
     *  **Infrastructure deployment**：通过 AWS CDK 或 AWS CloudFormation 创建 VPC、Subnet、EFS、EKS Cluster 以及其他所需要的虚拟计算、虚拟存储、虚拟网络资源。
        
         *  **Resource Provisioning（资源供应）**：AWS Cloud Formation、AWS Auto Scaling、AWS Service Catalog
         *  **Configuration Management（配置管理）**：AWS Systems Manager
         *  **Monitoring and Performance（监控和性能）**：AWS CloudWatch
         *  **Governance and Compliance（治理和合规性）**：AWS CloudTrail、AWS Config
         *  **Resource Optimization（资源优化）**：AWS Trusted Advisor
     *  **xNF deployment**：这些涉及 kubectl、Kubernetes Operator、Helm 执行，可以由 AWS Lambda、Step Function 和 CodePipeline 来自动执行。
        
         *  **Container Orchestration（容器编排）**：AWS ECS、AWS EKS、AWS Fargate
         *  **Service Orchestration（服务编排）**：使用 AWS Step Functions 和 Lambda，CSP 可以为在 AWS 上运行的 VNF/CNF、以及在本地环境中运行的 VNF/CNF 实施端到端的服务编排。
         *  **Closed-loop orchestration with analytics（具有分析功能的闭环编排）**：
            
             *  使用 AWS S3 作为来自每个 VNF/CNF 的 KPI/Alert/Event 的数据湖（Data Lake）。
             *  使用 AWS Glue、AWS QuickSight、AWS Athena、AWS Kinesis 构建数据分析（Analytics）。
             *  然后，将数据湖和数据分析作为 AWS SageMaker ML（机器学习）服务的输入，以便可以使用 Lambda 向编排层提供主动反馈。

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