데이터 센터 네트워크 아키텍처

Data center network architectures

데이터 센터는 통신 네트워크를 사용하여 상호 연결된 자원(컴퓨터, 스토리지, 네트워크)의 풀이다.[1][2] 데이터 센터 네트워크(DCN)는 모든 데이터 센터 리소스를 서로 연결하기 때문에 데이터 센터에서 중추적인 역할을 담당한다. DCN은 클라우드 컴퓨팅의 증가하는 수요를 처리하기 위해 수만 대 또는 수십만 대의 서버를 연결하기 위해 확장 가능하고 효율적이어야 한다.[3][4] 오늘날의 데이터 센터는 상호 접속 네트워크에 의해 제약을 받는다.[5]

데이터 센터 네트워크 토폴로지 유형

데이터 센터 네트워크는 여러 개의 개별 범주로 나눌 수 있다.[6]

  • 고정 위상
  • 유연한 위상
    • 완전 광학
      • OSA(광학 스위칭 아키텍처)
    • 잡종
      • c-스루
      • 헬리오스

데이터 센터 네트워크 유형

3단 DCN

기존의 3계층 DCN 아키텍처는 액세스, Aggregate, 코어 계층 등 3개 계층의 네트워크 스위치로 구성된 다중 루트 트리 기반 네트워크 토폴로지를 따른다.[10] 가장 낮은 계층의 서버는 에지 계층 스위치 중 하나에 직접 연결된다. Aggregate Layer 스위치는 여러 액세스 계층 스위치를 상호 연결한다. 모든 애그리게이트 레이어 스위치는 코어 레이어 스위치에 의해 서로 연결된다. 코어 레이어 스위치는 데이터 센터를 인터넷에 연결하는 역할도 담당한다. 3개 계층은 데이터 센터에서 사용되는 공통의 네트워크 아키텍처다.[10] 그러나 3계층 아키텍처는 증가하는 클라우드 컴퓨팅 수요를 감당할 수 없다.[11] 3계단 DCN의 상위 계층은 과다 가입률이 높다.[3] 더욱이 확장성은 3개 계층 DCN에서 또 다른 주요 이슈다. 3계층 아키텍처가 직면한 주요 문제로는 확장성, 내결함성, 에너지 효율성, 횡단적 대역폭 등이 있다. 3계층 아키텍처는 매우 비싸고 전력 소모가 많은 상위 계층의 토폴로지 계층에서 엔터프라이즈급 네트워크 장치를 사용한다.[5]

지방나무 DCN

지방 트리 DCN 아키텍처는 기존의 3계층 DCN 아키텍처가 직면한 초과 구독 및 단면 대역폭 문제를 줄인다. Fat Tree DCN은 Clos 토폴로지를 사용하는 범용 네트워크 스위치 기반 아키텍처를 사용한다.[3] 또한 fat tree 토폴로지의 네트워크 요소는 액세스, 집계 및 코어 계층에서 네트워크 스위치의 계층적 구성을 따른다. 그러나 네트워크 스위치의 수는 3단 DCN보다 훨씬 많다. 아키텍처는 k pods로 구성되는데, 여기서 각 포드가 토폴로지에 (k/22) 서버, k/2 액세스 레이어 스위치, k/2 애그리게이트 레이어 스위치를 포함하고 있다. 코어 레이어는 (k/2)2 코어 스위치를 포함하고 있으며, 각 코어 스위치는 각 포드의 하나의 Aggregate 레이어 스위치에 연결된다. 각 랙의 총 대역폭 대 트리의 가장 높은 수준에서 사용 가능한 대역폭에 따라,[3] 지방 트리 토폴로지는 최대 1:1 초과 구독 비율과 전체 이분ation 대역폭을 제공할 수 있다. 높은 나무 가지들은 일반적으로 1:5의 비율로 그들의 가지에 과도하게 가입되어 있고, 가장 높은 수준에서 최대 1:80 또는 1:240을 포함한 가장 높은 나무 수준에서 문제가 복합된다.[12] 지방 트리 아키텍처는 사용자 정의된 주소 지정 체계와 라우팅 알고리즘을 사용한다. 확장성은 지방 트리 DCN 아키텍처의 주요 문제 중 하나이며 최대 포드 수는 각 스위치의 포트 수와 동일하다.[11]

디셀

DCell은 하나의 서버가 하나의 서버에 직접 연결되는 서버 중심 하이브리드 DCN 아키텍처다.[4] DCell 아키텍처의 서버에는 복수의 NIC(네트워크 인터페이스 카드)가 장착되어 있다. DCell은 반복적으로 구축된 세포의 계층구조를 따른다. 셀은0 여러 레벨로 배열된 DCell 위상의 기본 단위 및 빌딩 블록이며, 여기서 상위 레벨 셀은 여러 개의 하위 레이어 셀을 포함한다. 셀은0 서버 n개와 하나의 범용 네트워크 스위치를 포함하는 DCell 토폴로지의 빌딩 블록이다. 네트워크 스위치는 셀 내에서0 서버를 연결하는 데만 사용된다. 셀은1 k=n+1 셀을0 포함하며, 마찬가지로2 셀은 k *n + 1 d셀을1 포함한다. DCell은 확장성이 매우 뛰어난 아키텍처로, 셀에0 6개의 서버만 있는 4개의 레벨 DCell이 약 326만 대의 서버를 수용할 수 있다. DCell 아키텍처는 매우 높은 확장성 외에도 매우 높은 구조적 건전성을 묘사한다.[13] 단, 단면 대역폭과 네트워크 지연 시간은 DCell DCN 아키텍처에서 주요 이슈다.[1]

다른이들

다른 잘 알려진 DCN들로는 BCube,[14] Camcube,[15] FiConn,[16] Jelly fish,[17] Scafida 등이 있다.[18] 서로 다른 DCN에 대한 질적 토론과 각 DCN과 관련된 유익성 및 결점이 제공되었다.[2]

과제들

확장성은 DCN의 가장 중요한 과제 중 하나이다.[3] 클라우드 패러다임의 도래와 함께 데이터 센터는 최대 수십만 개의 노드까지 확장해야 한다. DCN은 엄청난 확장성을 제공하는 것 외에도 높은 단면 대역폭을 제공해야 한다. 3계층 DCN과 같은 현재의 DCN 아키텍처는 단면 대역폭이 부족하고 루트 근처에 매우 높은 초과 구독 비율을 가지고 있다.[3] Fat Tree DCN 아키텍처는 1:1 초과 구독률과 높은 단면 대역폭을 제공하지만, 스위치의 총 포트 수로 제한되는 낮은 확장성에 시달린다. DCell은 엄청난 확장성을 제공하지만, 심한 네트워크 부하와 일대다 트래픽 패턴에서 매우 낮은 성능을 제공한다.

DCN의 성능해석

서로 다른 네트워크 트래픽 패턴에 대해 성능 비교(처리량 및 지연 시간 기준)를 위한 3계층, 지방 트리 및 DCell 아키텍처의 정량적 분석이 수행된다.[1] 뚱뚱한 트리 DCN은 3계층과 DCell에 비해 높은 처리량과 낮은 대기 시간을 제공한다. DCell은 높은 네트워크 부하와 일대다 트래픽 패턴에서 매우 낮은 처리량으로 고통받고 있다. DCell의 처리량이 낮은 주요 이유 중 하나는 최고 수준의 셀을 연결하는 링크에서 가입비율이 매우 높다.[1]

DCN의 구조 건전성 및 연결성

DCell은 무작위 및 표적형 공격에 대해 매우 높은 강건성을 보이며 10%의 표적 고장 후에도 대부분의 노드를 거대 클러스터에 유지한다.[13] 지방수 및 3계층 DCN과 비교하여 표적형 고장이든 무작위 고장이든 다중 고장이다.[19] DCell의 높은 견고성과 연결성의 주요 이유 중 하나는 지방 트리나 3계층 아키텍처에서 찾을 수 없는 다른 노드에 대한 다중 연결이다.

DCN의 에너지 효율

데이터센터의 에너지 수요와 환경 영향에 대한 우려가 증폭되고 있다.[5] 에너지 효율은 오늘날 정보통신기술(ICT) 분야의 주요 과제 중 하나이다. 데이터 센터의 네트워킹 부분은 전체 사이버 에너지 사용의 약 15%를 소비하는 것으로 간주된다. 2010년에는 약 156억 kWh의 에너지가 전 세계 데이터 센터 내의 통신 인프라에 의해서만 이용되었다.[20] 데이터 센터 내의 네트워크 인프라에 의한 에너지 소비량은 데이터 센터에서 약 50%로 증가할 것으로 예상된다.[5] IEEE 802.3az 표준은 에너지 효율을 위해 적응형 링크 속도 기술을 사용하는 것으로 2011년에 표준화되었다.[21] 더욱이, 지방 나무와 DCell 아키텍처는 본질적으로 에너지 효율이 높은 일반 네트워크 장비를 사용한다. 작업 부하 통합은 유휴 장치의 전원을 끄거나 절전 모드로 전환하기 위해 일부 장치의 작업 부하를 통합함으로써 에너지 효율에도 사용된다.[22]

참조

  1. ^ a b c d K. 빌랄, S. U. 칸, L. 장, H. 리, K. Hayat, S. A. Madani, N. Min-Allah, L. Wang, D. 첸, 엠아이크발, C-Z 쉬에, 그리고 A. Y. Zomaya, "예술 데이터 센터 아키텍처의 상태 양적 비교", 동시성과 연산: 연습과 경험, 제25권, 제12권, 페이지 1771-1783호, 2013.
  2. ^ a b M. Noormhammadpour, C. S. Raghavendra, "데이터센터 교통 관제: 기술 이해 및 절충," IEEE 통신 조사 및 자습서, vol. PP, No. 99, 페이지 1-1.
  3. ^ a b c d e f M. 알 파레스, A. 루키사스, A. Vahdat, 확장 가능한 범용 데이터 센터 2 네트워크 아키텍처, in: ACM SIGCOMM 2008 on Data 3 Communication, 시애틀,WA, 2008, 페이지 63-74.
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  5. ^ a b c d K. 빌랄, S. U. 칸, A. 2013년 12월 파키스탄 이슬라마바드에서 열린 제11차 정보 기술 프런티어 국제 컨퍼런스에서 Y. Zomaya, "녹색 데이터 센터 네트워크: 도전과 기회"
  6. ^ Liu, Yang; Muppala, Jogesh K.; Veeraraghavan, Malathi; Lin, Dong; Hamdi, Mounir (2013), Liu, Yang; Muppala, Jogesh K.; Veeraraghavan, Malathi; Lin, Dong (eds.), "Data Center Network Topologies: Research Proposals", Data Center Networks: Topologies, Architectures and Fault-Tolerance Characteristics, SpringerBriefs in Computer Science, Cham: Springer International Publishing, pp. 15–31, doi:10.1007/978-3-319-01949-9_3, ISBN 978-3-319-01949-9, retrieved 2021-02-10
  7. ^ Al-Fares, Mohammad; Loukissas, Alexander; Vahdat, Amin (2008). "A scalable, commodity data center network architecture". Proceedings of the ACM SIGCOMM 2008 Conference on Data Communication - SIGCOMM '08. Seattle, WA, USA: ACM Press: 63. doi:10.1145/1402958.1402967. ISBN 978-1-60558-175-0. S2CID 65842.
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  9. ^ Al-Fares, Mohammad; Radhakrishnan, Sivasankar; Raghavan, Barath; Huang, Nelson; Vahdat, Amin (2010-04-28). "Hedera: dynamic flow scheduling for data center networks". Proceedings of the 7th USENIX Conference on Networked Systems Design and Implementation. NSDI'10. San Jose, California: USENIX Association: 19.
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  20. ^ Bilal, K.; Khan, S. U.; Zomaya, A. Y. (December 2013). "Green Data Center Networks: Challenges and Opportunities" (PDF). 2013 11th International Conference on Frontiers of Information Technology: 229–234. doi:10.1109/FIT.2013.49. ISBN 978-1-4799-2503-2. S2CID 7136258.
  21. ^ K. 빌랄, S. U. 칸, S. A. 마디니, K. 하야트, M. I. 칸, N. 민알라, J. Kolodziej, L. Wang, S. Zeadally, D. Chen, "A Survey on the Green Communications on Adaptive Link Rate," 클러스터 컴퓨팅, vol. 16, 3번, 페이지 575-589, 2013
  22. ^ 헬러, 브랜든 등 "ElasticTree: 데이터 센터 네트워크의 에너지 절약." NSDI. Vol. 10. 2010