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把脉数据中心最新网络架构设计理念趋向

把脉数据中心最新网络架构设计理念趋向

Fat-Tree、VL2、Monsoon、Portland、Helios、c-Through、OSA、Flyway、WDCN等等技术,在网络体系结构设计领域出现了百家争鸣的景象。相信大家对这些名词都比较陌生,本文抛砖引玉选其中主流的一些网络架构设计思想,进行详细解读,把脉最新网络架构设计理念趋向。

Fat-Tree胖树交换网络

Fat-Tree网络架构非常经典,就是传统的三层网络架构,由边缘、汇聚和核心交换网络组成,形成一个树形网络拓扑架构。不过Fat-Tree与传统的三层树形网络还有不同,边缘和汇聚网络被划分为不同的集群,在一个集群中,每台接入设备和每台汇聚设备都相连,构成一个完全二分图,每个汇聚设备与某一部分核心网络设备连接,使得每个集群与任何一个核心设备都相连。Fat-Tree之所以叫胖树网络,是因为从边缘到核心,越靠近核心网络带宽越高,就像真实的树,越到树根,枝干越粗,即:从叶子到树根,网络带宽不收敛,这是Fat-Tree能够支撑无阻塞网络的基础。为了实现网络带宽的无收敛,胖树网络中的每个节点(根节点除外)都需要保证上行带宽和下行带宽相等,并且每个节点都要提供对接入带宽的线速转发的能力。在转发层面,从边缘到汇聚均采用二层网络,核心采用全三层网络转发,汇聚之间要转发需要经过核心三层转发。

VL2开关网络

VL2网络架构的提出是为了提升数据中心敏捷性,即为任何云计算上层服务和应用分配任意数量和位置的服务器计算和存储资源。VL2将网络中的所有服务器通过一种虚拟的二层以太网连接起来,使得对于云计算的任何上层服务来说,网络中所有的服务器对它都是可分配的,即所有的服务器都位于同一个服务器共享池中,从而消除了资源分片问题。这个VL2开关网络拓扑特别适合VLB,因为通过在网络顶层的一个汇聚网络设备间接转发流量,网络可以为任何服从软管模型的流量矩阵提供带宽保证。同时,路由很简单且富有弹性,采用一个随机路径到达一个随机汇聚网络设备,然后沿一个随机路径到达目的接入设备。VL2开关网络中的各级设备之间都采用10G端口以减小布线开销,随着更高转发速率的设备出现,现在采用40G互连已经逐渐成为主流。VL2开关网络中,若干台服务器会连接到一个接入网络设备上,每台接入设备与两台汇聚设备相连。每台汇聚设备与所有核心设备都相连,构成一个完全二分图,保证足够高的网络容量。

Helios集装箱网络

Helios网络是一个两层的多根树结构,将所有服务器划分为若干个集群,每个集群中的服务器连接到接入设备上,接入设备同时还与顶层的分组网络设备和光网络设备同时相连,该拓扑保证了服务器之间的通信可使用分组链路,也可使用光纤链路。Helios网络架构的管理程序可以对网络资源进行动态配置,使流量大的数据流使用光纤链路进行传输,流量小的数据流依然使用分组链路传输,从而实现网络资源的最佳利用。Helios网络适用于集装箱之间的互联,它结合光交换和电交换各自的特点,构建了一种光电混合型集装箱间互联结构。Helios网络光电混合的特点使得它仅需更少的连线,建设成本更低。

DCell网络

DCell网络是一种使用微型网络设备和有多个网络端口的服务器递归定义构建的网络架构。在DCell网络中,服务器通过双向的通信链路连接到其它服务器和几个小型网络设备上,高层次的DCell通过低层次DCell递归建立的。在DCell网络中,由较低层次的网络互联构成较高层次的网络时,需要低层次网络个数等于每个低层次网络中的服务器个数加1,互联的标准是每个低层次网络中的每台服务器分别与其它每个低层次网络中的某台服务器相连。DCell网络架构的优势就是网络可扩展性好,在网络设备端口数和递归层级不大的情况下就能容纳巨大的服务器数量。具有多个端口的服务器还可以进行路由选择,利用多路径传输,提高聚合网络容量,对于多对多网络传输的支持很好,不过随之而来的是需要每个服务器都增加一个网络接口,增加了服务器的开销和扩建网络的复杂度。当然DCell网络也不够完美,存在底层链路承担更多传输任务的负载不均衡问题,同时需要服务器配置更多的接口,才能扩展网络规模。

除了以上介绍的这四种网络架构,其实还有十几种主流的网络架构理论,比如以网络为中心的网络架构:Monsoon、Jellyfish、OSA、WDCN、ElasticTree、PortLand、SecondNet;以服务器为中心的网络架构:BCube、FiConn、雪花结构、CayleyDC、MDCube等等。这些网络架构分别适用于不同、特定的场合,都有其独自的特点。数据中心网络架构已经成为近年来引人瞩目的研究热点,国际学术界、国际标准组织、网络设备厂商、云计算提供商等都对数据中心网络架构研究给予了非常大的关注,这些促使出现了如此多的网络架构理论,可以预计在未来数年内,数据中心网络架构的研究还将持续成为焦点。

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