Как более быстрые сети продвигают следующее поколение центров обработки данных?

461

Мы являемся свидетелями значительного увеличения скорости передачи данных, предлагаемой поставщиками сетевых подключений. Поставщики услуг теперь обещают скорости в сотни МБ и ГБ, с помощью которых, например, мы можем наблюдать потоковую передачу распечаток фильмов Blu-ray без какой-либо буферизации.

Такие скорости сети настроены на запуск множества новых технологических возможностей. Предприятия не могут позволить себе отставать, поскольку им приходится принимать во внимание новые технологии, которые широко применяются в условиях конкурентного рынка. Поэтому фокус бизнеса стал четким и узким; постоянно удовлетворять запросы клиентов с помощью выгодных цифровых предложений и продвигать бизнес вперед для получения конкурентного преимущества.

Чтобы соответствовать этой тенденции, предприятия уже начали оптимизировать и перепроектировать свои центры обработки данных, чтобы обрабатывать огромное количество данных, генерируемых растущим числом потребительских устройств. Для предприятий очевидно преобразовать центр обработки данных для удовлетворения потребностей в обновлении. Переход будет включать использование:

Виртуальные сетевые функции (VNFS), которые заменяют серверное оборудование программными пакетами для конкретной работы - виртуализация сетевых функций (NFV)

Программно-определяемая сеть для централизованного управления сетью с использованием базовой структуры, которая позволит администраторам определять сетевые операции и политики безопасности.

Беспрепятственное согласование между несколькими сетевыми компонентами с использованием ONAP, ETSI OSM, Cloudify и других

Рабочие нагрузки (виртуальные машины и контейнеры) и управление центрами обработки данных с помощью реализации OpenStack, Azure Stack, Amazon S3, CloudStack и Kubernetes. Контейнеры получают широкое распространение благодаря таким функциям, как быстрая реализация, интеграция, масштабирование, безопасность и простота управления.

Следующее, что нарушит работу центра обработки данных, - это внедрение граничной архитектуры. Благодаря пограничным вычислениям мини-центр обработки данных станет ближе к тому месту, где собираются данные, создаваемые такими устройствами, как смартфоны, промышленные инструменты и другие устройства IoT. Это добавит больше конечных точек до сбора данных центральным центром обработки данных. Но преимущество заключается в том, что максимальные вычисления будут выполняться на грани, что поможет снизить нагрузку на ресурсы сетевой передачи. Кроме того, гиперконвергенция может использоваться на краевых узлах для упрощения работы в необходимом мини-центре обработки данных.

Мобильные пограничные вычисления (MEC), основной проект, поддерживаемый ETSI, появились в модели пограничных вычислений, которой должны следовать операторы связи. ETSI поддерживает и работает над инновациями для улучшения предоставления основных функциональных возможностей сети с использованием MEC, а также направляет поставщиков и поставщиков услуг.

Помимо периферийных вычислений, сетевая нарезка - это новая архитектура, представленная в 5G, которая будет влиять на то, как центры обработки данных предназначены для конкретных помещений, и предназначена для конкретных случаев, таких как промышленные IoT, транспортные и спортивные стадионы.

Производительность центра обработки данных для высокоскоростных сетей

В этот преобразующий век большой объем данных будет передаваться между устройствами и центром обработки данных, а также между центрами обработки данных. Поскольку новые случаи использования требуют низкой задержки и высокой пропускной способности, важно получить более высокий уровень производительности от центра обработки данных. Невозможно достичь такой первостепенной производительности с помощью устаревших методов и путем увеличения пропускной способности центров обработки данных.

В связи с «цунами данных» последних лет поставщики технологий центров обработки данных придумали новые изобретения и сформировали сообщества для решения проблем производительности, возникающих в связи с различными типами рабочих нагрузок. Один из методов, который в значительной степени использовался в дата-центрах нового века, - это разгрузить некоторые задачи ЦП на коммутаторы и маршрутизаторы, соединяющие сеть или сервер. Давайте рассмотрим пример сетевой карты (NIC), которая, когда используется для подключения серверов к сетевым компонентам центра обработки данных, стала SmartNIC, снимая с себя задачи обработки, которые обычно обрабатывает системный процессор. SmartNIC могут выполнять интенсивные в сети функции, такие как шифрование / дешифрование, межсетевой экран, TCP / IP и обработка HTTP.

Аналитическая компания Futorium провела исследование эффективности сетей центров обработки данных, предназначенное для ИТ-специалистов, чтобы узнать об их восприятии и взглядах на центры обработки данных и сети. Помимо виртуализации сетевых ресурсов и рабочих нагрузок, для эффективной обработки данных для высокоскоростных сетей, использование SmartNIC и методы разгрузки процессов стали основным интересом для ИТ-специалистов. Это показывает, как компании больше полагаются на интеллектуальные методы, которые могут сэкономить затраты, а также заметные улучшения производительности центров обработки данных для более быстрых сетей.

Ускорители рабочих нагрузок, такие как графические процессоры, FPGA и SmartNIC, широко используются в современных корпоративных и гипермасштабных центрах обработки данных для повышения производительности обработки данных. Эти ускорители соединяются с процессорами для более быстрой обработки данных и требуют гораздо меньших задержек для передачи данных назад и вперед от сервера CPU.

Совсем недавно, чтобы удовлетворить требования к высокой скорости и более низкой задержке между ускорителями рабочей нагрузки и процессорами, Intel вместе с такими компаниями, как Alibaba, Dell EMC, Cisco, Facebook, Google, HPE и Huawei, создали технологию межсоединений, которая называется Compute Express Link (CXL). ), которая будет направлена ​​на повышение производительности и устранение узких мест в ресурсоемких рабочих нагрузках для процессоров и специализированных ускорителей. CXL предназначен для создания высокоскоростного межсоединения с малой задержкой между процессором и ускорителями рабочей нагрузки, а также для поддержания согласованности памяти между пространством памяти ЦП и памятью на подключенных устройствах. Это позволяет совместно использовать ресурсы для повышения производительности, снижения сложности программного стека и снижения общей стоимости системы.

NVMe - это еще один интерфейс, представленный сообществом NVM Express. Это протокол интерфейса хранилища, используемый для расширения доступа к твердотельным накопителям на сервере. NVMe может минимизировать циклы ЦП в приложениях и обрабатывать огромные рабочие нагрузки с меньшими затратами на инфраструктуру. NVMe стала ключевой технологией хранения и оказала большое влияние на бизнес, который имеет дело с огромными объемами быстрых данных, особенно генерируемых аналитикой в ​​реальном времени и появляющимися приложениями.

Автоматизация и ИИ

Agile-сети 5G приведут к росту пограничных вычислительных узлов в сетевой архитектуре для обработки данных ближе к конечным точкам. Эти граничные узлы или мини-центры обработки данных будут синхронизироваться с центральным центром обработки данных, а также будут связаны друг с другом.

Для операторов будет задание вручную настроить несколько граничных узлов. Пограничные узлы будут регулярно нуждаться в первоначальном развертывании, настройке, обслуживании программного обеспечения и обновлениях. В случае нарезки сети может потребоваться установка или обновление VNF для конкретных задач для устройств в срезе. Это невозможно сделать вручную. На этом этапе автоматизация вступает в картину, где операторам необходимо получить центральную панель управления в центре обработки данных для разработки и развертывания конфигурации для пограничных узлов.

Технологические предприятия демонстрируют или внедряют ИИ и машинное обучение на уровне приложений для обеспечения автоответа, например, с помощью чат-ботов на веб-сайте. Большая часть ИИ применяется для озера данных, чтобы генерировать идеи из самообучающихся систем на основе ИИ. Эти типы автономных возможностей потребуются центру обработки данных.

Системы ИИ будут использоваться для мониторинга серверных операций, для отслеживания действий, предназначенных для автоматического масштабирования при внезапном увеличении объема вычислений или хранилищ, а также при самовосстановлении при сбоях и сквозном тестировании операций. Уже сейчас технические компании начали предлагать решения для каждого из этих вариантов использования; например, совместная интегрированная инфраструктура на основе AI, предлагаемая Dell EMC Isilon и NVIDIA DGX-1 для автоматического масштабирования на уровне центра обработки данных.

Заключение

Новые архитектуры и технологии внедряются вместе с революцией в сети. Большая часть этой инфраструктуры стала программно-ориентированной в ответ на растущее число устройств и более высокую пропускную способность. Обеспечение более низкой задержки - до 10 микросекунд - является новой задачей для операторов по внедрению новых технологий на рынке. Чтобы это произошло, дата-центры должны дополнять широкополосную сеть с более высокой скоростью. Это послужит основой для дальнейших цифровых инноваций.

К списку публикаций