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Arquitecturas de redes de centros de datos

Un centro de datos es un conjunto de recursos (computación, almacenamiento, red) interconectados mediante una red de comunicación . [1] [2] Una red de centro de datos (DCN) tiene un papel fundamental en un centro de datos , ya que interconecta todos los recursos del centro de datos. Las DCN deben ser escalables y eficientes para conectar decenas o incluso cientos de miles de servidores para manejar las crecientes demandas de la computación en la nube . [3] [4] Los centros de datos actuales están limitados por la red de interconexión. [5]

Tipos de topologías de redes de centros de datos

Las redes de centros de datos se pueden dividir en varias categorías independientes. [6]

Tipos de arquitecturas de red de centros de datos

Tres niveles

La arquitectura de red de tres niveles heredada sigue una topología de red basada en árbol de múltiples raíces compuesta por tres capas de conmutadores de red, a saber, las capas de acceso, agregada y central. [10] Los servidores en las capas más bajas están conectados directamente a uno de los conmutadores de la capa de borde. Los conmutadores de la capa agregada interconectan entre sí varios conmutadores de la capa de acceso. Todos los conmutadores de la capa agregada están conectados entre sí mediante conmutadores de la capa central. Los conmutadores de la capa central también son responsables de conectar el centro de datos a Internet . La arquitectura de tres niveles es la arquitectura de red común que se utiliza en los centros de datos. [10] Sin embargo, la arquitectura de tres niveles no puede manejar la creciente demanda de computación en la nube. [11] Las capas superiores de la red de tres niveles tienen una gran demanda. [3] Además, la escalabilidad es otro problema importante en la red de tres niveles. Los principales problemas que enfrenta la arquitectura de tres niveles incluyen la escalabilidad, la tolerancia a fallas, la eficiencia energética y el ancho de banda transversal. La arquitectura de tres niveles utiliza dispositivos de red de nivel empresarial en las capas superiores de la topología que son muy costosos y consumen mucha energía. [5]

Árbol gordo

La arquitectura de DCN de árbol gordo reduce el problema de sobresuscripción y ancho de banda de sección transversal que enfrenta la arquitectura DCN de tres niveles heredada. La DCN de árbol gordo emplea una arquitectura basada en conmutadores de red básicos que utiliza la topología Clos . [3] Los elementos de red en la topología de árbol gordo también siguen la organización jerárquica de conmutadores de red en capas de acceso, agregación y núcleo. Sin embargo, la cantidad de conmutadores de red es mucho mayor que la DCN de tres niveles. La arquitectura está compuesta por k pods, donde cada pod contiene (k/2) 2 servidores, k/2 conmutadores de capa de acceso y k/2 conmutadores de capa agregada en la topología. Las capas centrales contienen (k/2) 2 conmutadores centrales donde cada uno de los conmutadores centrales está conectado a un conmutador de capa agregada en cada uno de los pods. La topología de árbol gordo puede ofrecer una relación de sobresuscripción de hasta 1:1 y un ancho de banda de bisección completo, [3] dependiendo del ancho de banda total de cada rack en comparación con el ancho de banda disponible en los niveles más altos del árbol. Las ramas superiores del árbol suelen estar sobresuscritas a sus ramas inferiores en una proporción de 1:5, y el problema se agrava en los niveles más altos del árbol, incluso hasta 1:80 o 1:240, en los niveles más altos. [12] La arquitectura de árbol gordo utiliza un esquema de direccionamiento personalizado y un algoritmo de enrutamiento . La escalabilidad es uno de los principales problemas en la arquitectura DCN de árbol gordo y el número máximo de pods es igual al número de puertos en cada conmutador. [11]

DCell

DCell es una arquitectura DCN híbrida centrada en el servidor donde un servidor está conectado directamente a un servidor. [4] Un servidor en la arquitectura DCell está equipado con múltiples tarjetas de interfaz de red (NIC). La DCell sigue una jerarquía de celdas construida recursivamente. Una celda 0 es la unidad básica y el bloque de construcción de la topología DCell organizada en múltiples niveles, donde una celda de nivel superior contiene múltiples celdas de capa inferior. La celda 0 es el bloque de construcción de la topología DCell, que contiene n servidores y un conmutador de red de productos básicos. El conmutador de red solo se utiliza para conectar el servidor dentro de una celda 0. Una celda 1 contiene k = n + 1 celdas de celda 0 y, de manera similar, una celda 2 contiene k * n + 1 dcell 1. La DCell es una arquitectura altamente escalable donde una DCell de cuatro niveles con solo seis servidores en la celda 0 puede acomodar alrededor de 3,26 millones de servidores. Además de una escalabilidad muy alta, la arquitectura DCell muestra una robustez estructural muy alta. [13] Sin embargo, el ancho de banda de la sección transversal y la latencia de la red son un problema importante en la arquitectura DCN DCell. [1]

Otros

Algunas de las otras DCN conocidas incluyen BCube, [14] Camcube, [15] FiConn, [16] Jelly fish, [17] y Scafida. [18] Se ha puesto a disposición una discusión cualitativa de diferentes DCN junto con los beneficios y desventajas asociados con cada uno. [2]

Desafíos

La escalabilidad es uno de los principales desafíos para las DCN. [3] Con la llegada del paradigma de la nube, los centros de datos deben escalar hasta cientos de miles de nodos. Además de ofrecer una inmensa escalabilidad, las DCN también deben ofrecer un alto ancho de banda de sección transversal. Las arquitecturas DCN actuales, como la DCN de tres niveles, ofrecen un ancho de banda de sección transversal deficiente y poseen una relación de sobresuscripción muy alta cerca de la raíz. [3] La arquitectura de DCN de árbol ancho ofrece una relación de sobresuscripción de 1:1 y un alto ancho de banda de sección transversal, pero sufre de una baja escalabilidad limitada a k = número total de puertos en un conmutador. DCell ofrece una inmensa escalabilidad, pero ofrece un rendimiento muy deficiente bajo una carga de red pesada y patrones de tráfico de uno a muchos.

Análisis del rendimiento de las redes DCN

Se realiza un análisis cuantitativo de las arquitecturas de tres niveles, fat tree y DCell para comparar el rendimiento (basado en el rendimiento y la latencia) para diferentes patrones de tráfico de red. [1] La DCN fat tree ofrece un alto rendimiento y una baja latencia en comparación con la arquitectura de tres niveles y la DCell. La DCell presenta un rendimiento muy bajo en condiciones de alta carga de red y patrones de tráfico de uno a muchos. Una de las principales razones del bajo rendimiento de la DCell es la alta tasa de sobresuscripción en los enlaces que interconectan las celdas de nivel más alto. [1]

Robustez estructural y conectividad de las redes DCN

La DCell exhibe una robustez muy alta contra ataques aleatorios y dirigidos y retiene la mayor parte de su nodo en el clúster gigante incluso después del 10% de fallas dirigidas. [13] múltiples fallas, ya sean dirigidas o aleatorias, en comparación con el árbol gordo y los DCN de tres niveles. [19] Una de las principales razones de la alta robustez y conectividad de la DCell es su conectividad múltiple con otros nodos que no se encuentra en las arquitecturas de árbol gordo o de tres niveles.

Eficiencia energética de las DCN

Las preocupaciones sobre las necesidades energéticas y los impactos ambientales de los centros de datos se están intensificando. [5] La eficiencia energética es uno de los principales desafíos del sector de la tecnología de la información y las comunicaciones (TIC) actual . Se calcula que la parte de red de un centro de datos consume alrededor del 15% del uso total de energía cibernética. Alrededor de 15,6 mil millones de kWh de energía fueron utilizados únicamente por la infraestructura de comunicación dentro de los centros de datos en todo el mundo en 2010. [20] Se espera que el consumo de energía por parte de la infraestructura de red dentro de un centro de datos aumente a alrededor del 50% en los centros de datos. [5] El estándar IEEE 802.3az se ha estandarizado en 2011 y utiliza la técnica de velocidad de enlace adaptativa para la eficiencia energética. [21] Además, las arquitecturas fat tree y DCell utilizan equipos de red básicos que son inherentemente eficientes energéticamente. La consolidación de la carga de trabajo también se utiliza para la eficiencia energética al consolidar la carga de trabajo en unos pocos dispositivos para apagar o poner en suspensión los dispositivos inactivos. [22]

Referencias

  1. ^ abcd K. Bilal, SU Khan, L. Zhang, H. Li, K. Hayat, SA Madani, N. Min-Allah, L. Wang, D. Chen, M. Iqbal, C.-Z. Xu y AY Zomaya, "Comparaciones cuantitativas de las arquitecturas de centros de datos de última generación", Concurrency and Computation: Practice and Experience, vol. 25, n.º 12, págs. 1771-1783, 2013.
  2. ^ ab M. Noormohammadpour, CS Raghavendra, "Control de tráfico del centro de datos: comprensión de técnicas y compensaciones", IEEE Communications Surveys & Tutorials, vol. PP, núm. 99, págs. 1-1.
  3. ^ abcdef M. Al-Fares, A. Loukissas, A. Vahdat, Una arquitectura de red de centro de datos escalable y de consumo, en: Conferencia ACM SIGCOMM 2008 sobre comunicación de datos, Seattle, WA, 2008, págs. 63–74.
  4. ^ ab C. Guo, H. Wu, K. Tan, L. Shi, Y. Zhang, S. Lu, DCell: una estructura de red escalable y tolerante a fallos para centros de datos, ACM SIGCOMM Computer Communication Review 38 (4) (2008) 75–86.
  5. ^ abcd K. Bilal, SU Khan y AY Zomaya, "Redes de centros de datos ecológicos: desafíos y oportunidades", en la 11ª Conferencia internacional IEEE sobre las fronteras de la tecnología de la información (FIT), Islamabad, Pakistán, diciembre de 2013, págs. 229-234.
  6. ^ Liu, Yang; Muppala, Jogesh K.; Veeraraghavan, Malathi ; Lin, Dong; Hamdi, Mounir (2013). "Topologías de red de centros de datos: propuestas de investigación". En Liu, Yang; Muppala, Jogesh K.; Veeraraghavan, Malathi ; Lin, Dong (eds.). Redes de centros de datos: topologías, arquitecturas y características de tolerancia a fallos . SpringerBriefs en informática. Cham: Editorial Internacional Springer. págs. 15-31. doi :10.1007/978-3-319-01949-9_3. ISBN 978-3-319-01949-9.
  7. ^ Al-Fares, Mohammad; Loukissas, Alexander; Vahdat, Amin (2008). "Una arquitectura de red de centro de datos escalable y de consumo". Actas de la conferencia ACM SIGCOMM 2008 sobre comunicación de datos . Seattle, WA, EE. UU.: ACM Press. págs. 63–74. doi :10.1145/1402958.1402967. ISBN 978-1-60558-175-0.S2CID65842  .​
  8. ^ Niranjan Mysore, Radhika; Pamboris, Andrés; Farrington, Nathan; Huang, Nelson; Miri, Pardis; Radhakrishnan, Sivasankar; Subramanya, Vikram; Vahdat, Amin (16 de agosto de 2009). "PortLand: una estructura de red de centro de datos de capa 2 escalable y tolerante a fallos". Revisión de comunicación por computadora ACM SIGCOMM . 39 (4): 39–50. doi :10.1145/1594977.1592575. ISSN  0146-4833.
  9. ^ Al-Fares, Mohammad; Radhakrishnan, Sivasankar; Raghavan, Barath; Huang, Nelson; Vahdat, Amin (28 de abril de 2010). "Hedera: programación dinámica de flujo para redes de centros de datos". Actas de la 7.ª Conferencia USENIX sobre diseño e implementación de sistemas en red . NSDI'10. San José, California: Asociación USENIX: 19.
  10. ^ ab Cisco, Guía de diseño de infraestructura del centro de datos de Cisco 2.5, Cisco Press, 2010.
  11. ^ ab Bilal et al., "Una taxonomía y encuesta sobre redes de centros de datos ecológicos", Future Generation Computer Systems.
  12. ^ Greenberg, Albert, et al. "VL2: una red de centro de datos escalable y flexible". Actas de la conferencia ACM SIGCOMM 2009 sobre comunicación de datos. 2009.
  13. ^ ab K. Bilal, M. Manzano, SU Khan, E. Calle, K. Li y AY Zomaya, "Sobre la caracterización de la robustez estructural de las redes de centros de datos", IEEE Transactions on Cloud Computing, vol. 1, núm. 1, págs. 64-77, 2013.
  14. ^ Guo, Chuanxiong, et al. "BCube: una arquitectura de red centrada en el servidor y de alto rendimiento para centros de datos modulares". ACM SIGCOMM Computer Communication Review 39.4 (2009): 63-74.
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  16. ^ Li, Dan, et al. "FiConn: uso de puerto de respaldo para interconexión de servidores en centros de datos". INFOCOM 2009, IEEE. IEEE, 2009.
  17. ^ Singla, Ankit, et al. "Medusas: Conexión aleatoria de centros de datos". Noveno Simposio USENIX sobre Diseño e Implementación de Sistemas en Red (NSDI). 2012.
  18. ^ Gyarmati, László y Tuan Anh Trinh. "Scafida: una arquitectura de centro de datos inspirada en redes sin escala". ACM SIGCOMM Computer Communication Review 40.5 (2010): 4-12.
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  20. ^ Bilal, K.; Khan, SU; Zomaya, AY (diciembre de 2013). "Redes de centros de datos ecológicos: desafíos y oportunidades" (PDF) . 2013 11.ª Conferencia internacional sobre las fronteras de la tecnología de la información . págs. 229–234. doi :10.1109/FIT.2013.49. ISBN 978-1-4799-2503-2.S2CID 7136258  .
  21. ^ K. Bilal, SU Khan, SA Madani, K. Hayat, MI Khan, N. Min-Allah, J. Kolodziej, L. Wang, S. Zeadally y D. Chen, "Una encuesta sobre comunicaciones ecológicas utilizando una velocidad de enlace adaptativa", Cluster Computing, vol. 16, n.º 3, págs. 575-589, 2013
  22. ^ Heller, Brandon; Seetharaman, Srinivasan; Mahadevan, Priya; Yiakoumis, Yiannis; Sharma, Puneet; Banerjee, Sujata ; McKeown, Nick (2010). "ElasticTree: ahorro de energía en redes de centros de datos" (PDF) . Actas del 7.º Simposio USENIX sobre diseño e implementación de sistemas en red, NSDI 2010, 28-30 de abril de 2010, San José, CA, EE. UU . Asociación USENIX. págs. 249–264.