Сетевые архитектуры центров обработки данных - Википедия - Data center network architectures

Дата центр представляет собой пул ресурсов (вычислительных, хранилищ, сетевых), связанных между собой с помощью сеть связи.[1][2] Сеть центров обработки данных (DCN) играет ключевую роль в Дата центр, поскольку он связывает все ресурсы центра обработки данных вместе. DCN должны быть масштабируемыми и эффективными для подключения десятков или даже сотен тысяч серверов для удовлетворения растущих потребностей Облачные вычисления.[3][4] Сегодняшние центры обработки данных ограничены сетью межсоединений.[5]

Типы сети ЦОД

Трехуровневая DCN

В наследие трехуровневая архитектура DCN следует за многоуровневой топология сети на основе дерева состоит из трех уровней сетевых коммутаторов, а именно уровня доступа, агрегирования и уровня ядра.[6] В серверы в самых нижних слоях напрямую подключены к одному из переключателей граничного слоя. Коммутаторы агрегированного уровня соединяют между собой коммутаторы уровня множественного доступа. Все коммутаторы агрегированного уровня связаны друг с другом коммутаторами основного уровня. Коммутаторы уровня ядра также отвечают за подключение центра обработки данных к Интернет. Трехуровневая сетевая архитектура используется в центрах обработки данных.[6] Однако трехуровневая архитектура не может удовлетворить растущий спрос на облачные вычисления.[7] Подписка на верхние уровни трехуровневой DCN значительно превышена.[3] Более того, масштабируемость - еще одна важная проблема в 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 энергоемки.[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, Топология 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 капсулы, каждая из которых содержит, (k / 2)2 серверов, коммутаторов уровня доступа k / 2 и коммутаторов агрегированного уровня k / 2 в топологии. Основные слои содержат (k / 2)2 базовые коммутаторы, где каждый из основных коммутаторов подключен к одному коммутатору совокупного уровня в каждом из модулей. Топология жирного дерева может предложить коэффициент переподписки до 1: 1 и полную пропускную способность с разделением 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.[8] 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.[7]

DCell

DCell - это серверно-ориентированная гибридная архитектура DCN, в которой один сервер напрямую подключен к одному серверу.[4] Сервер в архитектуре DCell оснащен несколькими Карты сетевого интерфейса (Сетевые карты). DCell следует рекурсивно построенной иерархии ячеек. Клетка0 является основным элементом и строительным блоком топологии DCell, расположенной на нескольких уровнях, где ячейка более высокого уровня содержит несколько ячеек нижнего уровня. Клетка0 является строительным блоком топологии DCell, который содержит п серверов и одного товарного сетевого коммутатора. Сетевой коммутатор используется только для подключения сервера внутри ячейки.0. Клетка1 содержать к = п + 1 клетка0 ячейки, и аналогично ячейка2 содержит k * n + 1 dcell1. DCell - это хорошо масштабируемая архитектура, в которой четырехуровневая ячейка DCell всего с шестью серверами в ячейке0 может разместить около 3,26 млн серверов. Помимо очень высокой масштабируемости, архитектура DCell демонстрирует очень высокую структурную устойчивость.[9] Однако поперечная полоса пропускания и задержка в сети являются серьезной проблемой в архитектуре DCell DCN.[1]

Другие

Некоторые из других хорошо известных сетей DCN включают BCube,[10] Camcube,[11] FiConn,[12] Медуза[13] и Скафида.[14] Было проведено качественное обсуждение различных сетей DCN, а также преимуществ и недостатков, связанных с каждой из них.[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 невероятной 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 корня.[3] Архитектура Fat Tree DCN обеспечивает соотношение переподписки 1: 1 и высокую пропускную способность, но страдает от низкой масштабируемости, ограничиваемой k= общее количество 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. Одна из основных причин низкой пропускной способности DCell - это очень высокий коэффициент подписки на каналах, которые соединяют ячейки самого высокого уровня.[1]

Структурная надежность и возможность подключения сетей 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.[9] множественные сбои, целевые или случайные, по сравнению с толстым деревом и трехуровневыми DCN.[15] Одной из основных причин высокой надежности и возможности подключения DCell является его множественная возможность подключения к другим узлам, чего нет в толстом дереве или трехуровневых архитектурах.

Энергоэффективность DCN

Опасения по поводу энергетических потребностей и воздействия центров обработки данных на окружающую среду усиливаются.[5] Энергоэффективность одна из главных проблем сегодняшнего информационные и коммуникационные технологии (ИКТ) сектор. Сетевая часть центра обработки данных потребляет около 15% от общего объема кибер-энергии. Около 15,6 млрд кВтч энергии было использовано исключительно сетевой инфраструктурой в центрах обработки данных по всему миру.[когда? ] Ожидается, что потребление энергии сетевой инфраструктурой центра обработки данных вырастет примерно до 50% в центрах обработки данных.[5] IEEE 802.3az Стандарт был стандартизирован в 2011 году, в котором для повышения энергоэффективности используется метод адаптивной скорости соединения.[16] Более 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.[17]

Рекомендации

  1. ^ а б c d К. Билал, С. У. Хан, Л. Чжан, Х. Ли, К. Хаят, С. А. Мадани, Н. Мин-Аллах, Л. Ван, Д. Чен, М. Икбал, Ч.-З. Сюй, Зомая А.Ю., «Количественные сравнения современных архитектур центров обработки данных», Параллелизм и вычисления: практика и опыт, т. 25, нет. 12. С. 1771-1783, 2013.
  2. ^ а б 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.
  3. ^ а б c d е ж М. Аль-Фарес, А. Лукиссас, А. Вахдат, Масштабируемая сетевая архитектура массового центра обработки данных 2, в: ACM SIGCOMM 2008 Conference on Data 3 Communication, Seattle, WA, 2008, pp. 63–74.
  4. ^ а б 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.
  5. ^ а б c d К. Билал, С. У. Хан, 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.
  6. ^ а б Cisco, Cisco Data Center Infrastructure 2.5 Design Guide, Cisco Press, 2010.
  7. ^ а б Билал и др., «Таксономия и обзор экологичных сетей центров обработки данных», Компьютерные системы будущего поколения.
  8. ^ Гринберг, Альберт и др. «VL2: масштабируемая и гибкая сеть центров обработки данных». Материалы конференции ACM SIGCOMM 2009 по передаче данных. 2009 г.
  9. ^ а б 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.
  10. ^ Guo, Chuanxiong и др. «BCube: высокопроизводительная серверно-ориентированная сетевая архитектура для модульных центров обработки данных». Обзор компьютерных коммуникаций ACM SIGCOMM 39.4 (2009): 63-74.
  11. ^ Коста П. и др. CamCube: центр обработки данных на основе ключей. Технический отчет MSR TR-2010-74, Microsoft Research, 2010.
  12. ^ Ли, Дэн и др. «FiConn: использование резервного порта для подключения серверов в центрах обработки данных». ИНФОКОМ 2009, IEEE. IEEE, 2009 г.
  13. ^ 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.
  14. ^ Дьярмати, Ласло и Туан Ань Тринь. «Scafida: безмасштабируемая сеть, вдохновленная архитектурой центра обработки данных». Обзор компьютерных коммуникаций ACM SIGCOMM 40.5 (2010): 4-12.
  15. ^ М. Манзано, К. Билал, Э. Калле и С. У. Хан, «О подключении сетей центров обработки данных», IEEE Communications Letters, vol. 17, нет. 11. С. 2172-2175, 2013.
  16. ^ К. Билал, С. У. Хан, С. А. Мадани, К. Хаят, М. И. Хан, Н. Мин-Аллах, Дж. Колодзей, Л. Ван, С. Зедалли и Д. Чен, «Исследование экологичных коммуникаций с использованием адаптивной скорости соединения», Кластерные вычисления, т. 16, нет. 3. С. 575-589, 2013.
  17. ^ Хеллер, Брэндон и др. «ElasticTree: экономия энергии в сетях центров обработки данных». NSDI. Vol. 10. 2010.