Дата-центр - это пул ресурсов (вычислительных, хранилищ, сетевых), связанных между собой сетью связи . [1] [2] Сеть центров обработки данных (DCN) играет ключевую роль в центре обработки данных , поскольку она связывает все ресурсы центра обработки данных вместе. DCN должны быть масштабируемыми и эффективными, чтобы подключать десятки или даже сотни тысяч серверов для удовлетворения растущих потребностей облачных вычислений . [3] [4] Сегодняшние центры обработки данных ограничены сетью межсетевого взаимодействия. [5]
Типы топологии сети ЦОД
Сети центров обработки данных можно разделить на несколько отдельных категорий. [6]
Типы сети ЦОД
Трехуровневая DCN
Наследие трехуровневой архитектура DCN следует мультизамещенным корням дерева на основе топологии сети , состоящую из трех слоев сетевых коммутаторов, а именно доступ, агрегатного и основных слоев. [10] Эти серверы в самых нижних слоях подключены непосредственно к одному из коммутаторов края слоя. Коммутаторы агрегированного уровня соединяют между собой коммутаторы уровня множественного доступа. Все коммутаторы агрегированного уровня соединены друг с другом коммутаторами базового уровня. Коммутаторы уровня ядра также отвечают за подключение центра обработки данных к Интернету . Трехуровневая сетевая архитектура используется в центрах обработки данных. [10] Однако трехуровневая архитектура не может удовлетворить растущий спрос на облачные вычисления. [11] Подписка на верхние уровни трехуровневой DCN значительно превышена. [3] Более того, масштабируемость - еще одна важная проблема трехуровневой DCN. Основные проблемы, с которыми сталкивается трехуровневая архитектура, включают масштабируемость, отказоустойчивость, энергоэффективность и поперечную полосу пропускания. Трехуровневая архитектура использует сетевые устройства корпоративного уровня на более высоких уровнях топологии, которые очень дороги и потребляют много энергии. [5]
Жировое дерево DCN
Архитектура «толстого дерева» DCN снижает проблему избыточной подписки и пропускной способности, с которой сталкивается устаревшая трехуровневая архитектура DCN. Fat tree DCN использует архитектуру на основе обычных сетевых коммутаторов с топологией Clos . [3] Сетевые элементы в топологии толстого дерева также следует иерархической организации сетевых коммутаторов на уровнях доступа, агрегирования и ядра. Однако количество сетевых коммутаторов намного больше, чем у трехуровневой DCN. Архитектура состоит из k модулей, каждый из которых содержит (k / 2) 2 сервера, k / 2 коммутатора уровня доступа и k / 2 коммутатора агрегированного уровня в топологии. Уровни ядра содержат (k / 2) 2 коммутатора ядра, где каждый из коммутаторов ядра подключен к одному коммутатору совокупного уровня в каждом из блоков. Топология толстого дерева может обеспечивать коэффициент переподписки до 1: 1 и полную пропускную способность пополам [3] в зависимости от общей пропускной способности каждой стойки по сравнению с пропускной способностью, доступной на самых высоких уровнях дерева. Подписка на более высокие ветви деревьев обычно превышает их количество в соотношении 1: 5, при этом проблема усугубляется на самых высоких уровнях дерева, включая 1:80 или 1: 240, на самых высоких уровнях. [12] Архитектура толстого дерева использует настраиваемую схему адресации и алгоритм маршрутизации . Масштабируемость - одна из основных проблем в архитектуре DCN с толстым деревом, и максимальное количество модулей равно количеству портов в каждом коммутаторе. [11]
DCell
DCell - это серверно-ориентированная гибридная архитектура DCN, в которой один сервер напрямую подключен к одному серверу. [4] Сервер в архитектуре DCell оборудован несколькими картами сетевого интерфейса (NIC). DCell следует рекурсивно построенной иерархии ячеек. Ячейка 0 является базовой единицей и строительным блоком топологии DCell, расположенной на нескольких уровнях, где ячейка более высокого уровня содержит несколько ячеек нижнего уровня. Ячейка 0 является строительным блоком топологии DCell, которая содержит n серверов и один стандартный сетевой коммутатор. Сетевой коммутатор используется только для подключения к серверу в ячейке 0 . Ячейка 1 содержит k = n + 1 ячейку 0 , и аналогично ячейка 2 содержит k * n + 1 dcell 1 . DCell - это хорошо масштабируемая архитектура, в которой четырехуровневая ячейка DCell всего с шестью серверами в ячейке 0 может вместить около 3,26 миллиона серверов. Помимо очень высокой масштабируемости, архитектура DCell демонстрирует очень высокую структурную устойчивость. [13] Однако поперечная полоса пропускания и задержка в сети являются серьезной проблемой в архитектуре DCell DCN. [1]
Другие
Некоторые из других хорошо известных DCN включают BCube, [14] Camcube, [15] FiConn, [16] Jelly Fish , [17] и Scafida. [18] Было проведено качественное обсуждение различных сетей DCN, а также их преимуществ и недостатков. [2]
Вызовы
Масштабируемость - одна из важнейших задач для сетей DCN. [3] С появлением облачной парадигмы центры обработки данных должны масштабироваться до сотен тысяч узлов. Помимо огромной масштабируемости, DCN также должны обеспечивать высокую пропускную способность. Текущие архитектуры DCN, такие как трехуровневая DCN, имеют низкую поперечную полосу пропускания и очень высокий коэффициент избыточной подписки вблизи корневого канала. [3] Архитектура Fat tree DCN обеспечивает соотношение избыточной подписки 1: 1 и высокую пропускную способность, но страдает от низкой масштабируемости, ограниченной k = общим количеством портов в коммутаторе. DCell предлагает огромную масштабируемость, но обеспечивает очень низкую производительность при большой сетевой нагрузке и шаблонах трафика «один ко многим».
Анализ производительности DCN
Количественный анализ трехуровневой архитектуры, «толстого дерева» и архитектуры DCell для сравнения производительности (на основе пропускной способности и задержки) выполняется для различных моделей сетевого трафика. [1] DCN с толстым деревом обеспечивает высокую пропускную способность и низкую задержку по сравнению с трехуровневой сетью и DCell. DCell страдает от очень низкой пропускной способности при высокой сетевой нагрузке и одном или нескольких шаблонах трафика. Одной из основных причин низкой пропускной способности DCell является очень высокий коэффициент подписки на каналах, которые соединяют ячейки самого высокого уровня. [1]
Структурная надежность и возможность подключения DCN
DCell демонстрирует очень высокую устойчивость к случайным и целевым атакам и сохраняет большую часть своего узла в гигантском кластере даже после 10% целевого сбоя. [13] множественные сбои, целевые или случайные, по сравнению с толстым деревом и трехуровневыми DCN. [19] Одной из основных причин высокой надежности и возможности подключения DCell является его множественная возможность подключения к другим узлам, чего нет в толстом дереве или трехуровневой архитектуре.
Энергоэффективность DCN
Опасения по поводу энергетических потребностей и воздействия центров обработки данных на окружающую среду усиливаются. [5] Энергоэффективность - одна из основных проблем современного сектора информационных и коммуникационных технологий (ИКТ). Сетевая часть центра обработки данных потребляет около 15% от общего потребления энергии в киберпространстве. Около 15,6 миллиардов кВтч энергии было использовано исключительно коммуникационной инфраструктурой в центрах обработки данных по всему миру в 2010 году. [20] Ожидается, что потребление энергии сетевой инфраструктурой в центрах обработки данных увеличится примерно до 50% в центрах обработки данных. [5] Стандарт IEEE 802.3az был стандартизирован в 2011 году, в котором для повышения энергоэффективности используется метод адаптивной скорости канала. [21] Кроме того, в архитектурах fat tree и DCell используется обычное сетевое оборудование, которое по своей природе является энергоэффективным. Консолидация рабочей нагрузки также используется для повышения энергоэффективности за счет консолидации рабочей нагрузки на нескольких устройствах для отключения или перехода в спящий режим неактивных устройств. [22]
Рекомендации
- ^ a b c d К. Билал, СУ Хан, Л. Чжан, Х. Ли, К. Хаят, С.А. Мадани, Н. Мин-Аллах, Л. Ван, Д. Чен, М. Икбал, Ч.-З. Сюй, А.Ю. Зомая, "Количественные сравнения современных архитектур центров обработки данных", Параллелизм и вычисления: практика и опыт, т. 25, нет. 12. С. 1771-1783, 2013.
- ^ a b М. Ноормохаммадпур, К.С. Рагхавендра, «Управление трафиком центра обработки данных: понимание методов и компромиссов», IEEE Communications Surveys & Tutorials, vol. ПП, нет. 99, стр. 1-1.
- ^ Б с д е е М. Аль-Фаресом, А. Loukissas, А. Вахдат, масштабируемая, центры обработки данных товарных 2 сетевая архитектура, в: ACM SIGCOMM Конференции 2008 года по данным 3 связи, Сиэтл, штат Вашингтон, 2008, стр. 63–74.
- ^ a b C. Guo, H. Wu, K. Tan, L. Shi, Y. Zhang, S. Lu, DCell: масштабируемая и отказоустойчивая сетевая структура для центров обработки данных, ACM SIGCOMM Computer Communication Review 38 (4) ( 2008) 75–86.
- ^ a b c d К. Билал, Су Хан и А.Ю. Зомая, «Зеленые сети центров обработки данных: проблемы и возможности», на 11-й Международной конференции IEEE по границам информационных технологий (FIT), Исламабад, Пакистан, декабрь 2013 г., стр. 229-234.
- ^ Лю, Ян; Маппала, Йогеш К .; Вирарагхаван, Малати; Лин, Донг; Хамди, Мунир (2013), Лю, Ян; Маппала, Йогеш К .; Вирарагхаван, Малати; Лин, Донг (ред.), «Топологии сетей центров обработки данных: предложения по исследованиям» , Сети центров обработки данных: топологии, архитектуры и характеристики отказоустойчивости , SpringerBriefs in Computer Science, Cham: Springer International Publishing, стр. 15–31, doi : 10.1007 / 978-3-319-01949-9_3 , ISBN 978-3-319-01949-9, получено 2021-02-10
- ^ Аль-Фарес, Мохаммад; Лукиссас, Александр; Вахдат, Амин (2008). «Масштабируемая сетевая архитектура массового центра обработки данных» . Материалы конференции ACM SIGCOMM 2008 по передаче данных - SIGCOMM '08 . Сиэтл, Вашингтон, США: ACM Press: 63. DOI : 10,1145 / 1402958,1402967 . ISBN 978-1-60558-175-0. S2CID 65842 .
- ^ Ниранджан Майсур, Радхика; Памборис, Андреас; Фаррингтон, Натан; Хуанг, Нельсон; Мири, Пардис; Радхакришнан, Шивасанкар; Субраманья, Викрам; Вахдат, Амин (16 августа 2009 г.). «PortLand: масштабируемая, отказоустойчивая сетевая структура центра обработки данных уровня 2» . Обзор компьютерных коммуникаций ACM SIGCOMM . 39 (4): 39–50. DOI : 10.1145 / 1594977.1592575 . ISSN 0146-4833 .
- ^ Аль-Фарес, Мохаммад; Радхакришнан, Шивасанкар; Рагхаван, Барат; Хуанг, Нельсон; Вахдат, Амин (28 апреля 2010 г.). «Hedera: динамическое планирование потоков для сетей центров обработки данных» . Труды 7-й конференции USENIX по проектированию и внедрению сетевых систем . НСДИ'10. Сан-Хосе, Калифорния: Ассоциация USENIX: 19.
- ^ a b Cisco, Cisco Data Center Infrastructure 2.5 Design Guide, Cisco Press, 2010.
- ^ a b Билал и др., "Таксономия и обзор экологически чистых сетей центров обработки данных", Компьютерные системы будущего поколения.
- ^ Гринберг, Альберт и др. «VL2: масштабируемая и гибкая сеть центров обработки данных». Материалы конференции ACM SIGCOMM 2009 по передаче данных. 2009 г.
- ^ a b К. Билал, М. Манзано, С.У. Хан, Э. Калле, К. Ли и А.Ю. Зомая, «О характеристиках структурной устойчивости сетей центров обработки данных», IEEE Transactions on Cloud Computing, vol. 1, вып. 1. С. 64-77, 2013.
- ^ Guo, Chuanxiong, et al. «BCube: высокопроизводительная, ориентированная на сервер сетевая архитектура для модульных центров обработки данных». Обзор компьютерных коммуникаций ACM SIGCOMM 39.4 (2009): 63-74.
- ^ Коста, П., и др. CamCube: центр обработки данных на основе ключей. Технический отчет MSR TR-2010-74, Microsoft Research, 2010.
- ^ Ли, Дэн и др. «FiConn: использование резервного порта для соединения серверов в центрах обработки данных». ИНФОКОМ 2009, IEEE. IEEE, 2009 г.
- ^ Сингла, Анкит и др. «Медуза: случайное объединение центров обработки данных в сеть». 9-й симпозиум USENIX по проектированию и внедрению сетевых систем (NSDI). 2012 г.
- ^ Gyarmati, Ласло и Туан Ань Трин. «Scafida: безмасштабируемая сеть, вдохновленная архитектурой центра обработки данных». Обзор компьютерных коммуникаций ACM SIGCOMM 40.5 (2010): 4-12.
- ^ М. Манзано, К. Билал, Э. Калле и Су Хан, «О подключении сетей центров обработки данных», IEEE Communications Letters, vol. 17, нет. 11. С. 2172-2175, 2013.
- ^ Bilal, K .; Хан, СУ; Зомая, А.Ю. (декабрь 2013 г.). «Зеленые сети центров обработки данных: проблемы и возможности» (PDF) . 2013 11-я Международная конференция по границам информационных технологий : 229–234. DOI : 10.1109 / FIT.2013.49 . ISBN 978-1-4799-2503-2. S2CID 7136258 .
- ^ К. Билал, С.У. Хан, С.А. Мадани, К. Хаят, М.И. Хан, Н. Мин-Аллах, Дж. Колодзей, Л. Ван, С. Зидалли и Д. Чен, "Обзор экологических коммуникаций с использованием Adaptive Link Рейтинг, « Кластерные вычисления», т. 16, нет. 3. С. 575-589, 2013.
- ^ Хеллер, Брэндон и др. «ElasticTree: экономия энергии в сетях центров обработки данных». NSDI. Vol. 10. 2010.