UA   EN

ДонНТУ   Портал магистров

Румянцев Дмитрий Артёмович

Факультет компьютерных информационных технологий и автоматики

Кафедра автоматики и телекоммуникации (АТ)

Специальность «Инфокоммуникационные технологии и системы связи »

Исследование механизмов управления трафиком в Центрах обработки данных (ЦОД)

Научный руководитель: д.т.н., проф. кафедры АТ Турупалов Виктор Владимирович

Резюме Биография Реферат Библиотека Ссылки Отчет о поиске Индивидуальный раздел

Исследование механизмов управления трафиком в Центрах обработки данных (ЦОД)

Содержание

• Введение
• 1. Актуальность темы
• 2. Цель и задачи исследования, планируемые результаты
• 3. Обзор исследований и разработок
• 3.1 Сравнительный анализ топологий ЦОД
• 3.2 Анализ методов управления трафиком ЦОДа
• 3.3 Анализ общих стратегий построения оптической сети с обеспечением параметров качества обслуживания
• 4. Анализ подходов к маршрутизации и назначению спектра в оптических сетях ЦОД
• 4.1 Сравнительный анализ топологий ЦОД
• 4.2 Анализ политик распределения спектра для маршрутизации
• Выводы
• Список источников

Введение

Внедрение облачных и ресурсоемких приложений привело к повышению нагрузки на глобальные центры обработки данных (ЦОД). Следовательно, появилась необходимость в высокой производительности с обеспечением требуемых параметров качества обслуживания (QoS). Для их обеспечения разработаны специальные транспортные протоколы и методы управления трафиком, реализованные как в аппаратных, так и в программных средствах ЦОДов. Основные составляющие компоненты сетей ЦОДа, коммутаторы стоек (ToR, Top of Rack) [1], должны подключаются через большое межсоединение, позволяющее машинам обмениваться данными между стойками с серверами. Так, описанная сеть должна действовать как огромный неблокирующий коммутатор, к которому напрямую подключены все серверы, что позволяет последним одновременно обмениваться данными с максимальной скоростью.

Одним из известных решений такой задачи являются эластичные (EON, Elastic Optic Network) или программно-конфигурируемые оптические сети, для которых есть возможность использовать маршрутизацию и назначение длины волны (RWA, Routing and wavelength assignment), а также стратегии защиты и восстановления. Рассмотрим предложенное решение в рамках поставленной научно-исследовательской задачи.

1. Актуальность темы

Современные технологии оптической коммутации дает возможность обеспечить большую пропускную способность. Однако, существующие ограничения, такие как зависимость от используемой топологии, использование микро-электромеханических переключателей (МЭМП), а также использование механизма мультиплексирования с разделением по длине волны (WDM), уменьшают эффективность обработки поступающего трафика. Таким образом, тема магистерской диссертации, направленная на исследование и разработку механизмов управления трафиком в центрах обработки данных является актуальной.

2. Цель и задачи исследования, планируемые результаты

Целью работы является повышение эффективности использования ресурсов эластичных оптических сетей ЦОДов с обеспечением параметров качества обслуживания за счет разработки метода распределения частотных интервалов и повторного использования полосы пропускания.

Для достижения поставленной цели сформулированы и решены следующие задачи:

• анализ проблем эффективного управления трафиком ЦОДов;
• анализ существующих математических моделей и методов распределения спектра оптической сети с обеспечением параметров качества обслуживания;
• разработка математической модели и метода распределения частотных интервалов и повторного использования полосы пропускания с обеспечением качества обслуживания;
• оценка эффективности разработанного метода путем имитационного моделирования и выработка рекомендаций по его практическому использованию.

Объектом исследования являет процесс перераспределения оптических ресурсов с обеспечением качества обслуживания.

Предмет исследования: методы эффективного использования доступных ресурсов оптической сети.

Методы исследования. Для разработки математических моделей и методов повышения эффективности использования ресурсов оптической сети использовались методы маршрутизации и распределения спектра в оптических сетях. Для разработки метода распределения спектра оптической сети с обеспечением качества обслуживания использовались методы теории графов, статистического анализа; для анализа предложенных математических моделей использовались методы математического моделирования, математического программирования и имитационного моделирования.

Во время решения поставленных задач получен следующий научный результат: получил дальнейшее развитие метод повышения эффективности использования сетевых ресурсов. Новизна метода состоит в усовершенствовании метода распределения спектра оптической сети с обеспечением параметров качества обслуживания.

В рамках магистерской работы планируется получение следующих научных и практических результатов:

1. Получил дальнейшее развитие метод повышения эффективности использования сетевых ресурсов. Новизна метода состоит в усовершенствовании метода распределения спектра оптической сети с обеспечением параметров качества обслуживания;
2. Показано, что предложенная стратегия распределения спектра обеспечивает уменьшение значения вероятности сетевой блокировки на 46 %, при повышении производительности на 22 %.

3. Обзор исследований и разработок

3.1 Обзор международных источников

• «полное дерево» [2]. Как показано на рис. 3.1, топология представляет собой топологию многокорневого дерева, в которой каждый корень называется основным коммутатором. Ее можно рассматривать как свернутую сеть Кло. Увеличивая количество корней, можно уменьшить коэффициент переприема (учитывая фиксированную емкость канала).
  

  Рисунок 3.1 — Топология «полное дерево»

  Эта топология обеспечивает высокую пропускную способность, используя большое количество менее дорогих коммутаторов, что позволяет поддерживать большое количество серверов при гораздо меньших затратах. К недостаткам данной топологии относится использование сложной конфигурации маршрутизации на коммутаторах, для избегания образования петель при использовании доступных путей при балансировки нагрузки;

• «лист-ствол», рис. 3.2, двухуровневая топология, где «листья» (ToR-коммутаторы) привязаны к серверам и каждой магистральный коммутатор напрямую подключен ко всем «листовым» коммутаторам, подобно двудольному графу.
  

  Рисунок 3.2 — Топология «лист-ствол»

  Каналы, подключенные между серверами и конечными коммутаторами, могут иметь пропускную способность, отличную от каналов, соединяющих конечные коммутаторы с магистралью. Топология упрощает расширение емкости и портов (путем добавления большего количества магистральных или листовых коммутаторов), а также позволяет напрямую использовать маршрутизацию с поддержкой балансировки нагрузки без создания петель. К недостатку топологии можно отнести увеличение затрат на магистральные коммутаторы с большим количеством портов высокой емкости при увеличении количества серверов в кластере

• виртуальный уровень 2 (VL2) [3], представленный на рис. 3.3, характеризуется тем, что реализует все функции по маршрутизации и пересылке поверх свернутых сетей Кло.
  

  Рисунок 3.3 — Топология VL2

  Отличие данной топологии от «полное дерево» состоит в том, что пропускная способность линий между коммутаторами большая, чем у линий сервер-коммутатор. Это требует меньшего количества физических линий между уровнями агрегации и ядра. для соединения уровня агрегации и ядра. Каждый ToR-коммутатор подключен к двум коммутаторам агрегации таким образом, что каждый коммутатор агрегации подключается к равному количеству пограничных коммутаторов;

• «медуза» [4], представленная на рис. 3.4, топология, в которой порты ToR-коммутаторов подключаются случайным образом до тех пор, пока нельзя будет добавить больше каналов; затем для любого S-коммутатора с двумя или более свободными портами существующий канал A-B удаляется и добавляются два канала между двумя свободными портами S и двумя концами удаленного сетевого канала (т. е. A-S и B-S), пока у коммутатора не будет больше, чем один порт.
  

  Рисунок 3.4 — Топология «медуза»

  Т.к. ToR-коммутаторы подключены напрямую, средний путь (количество прыжков) значительно меньше по сравнению с трехуровневыми свернутыми сетями Кло. К достоинствам топологии можно отнести ее масштабируемость: при полной загрузке каналов, данная топология поддерживает больше серверов, чем топология «полное дерево». Кроме того, при том же количестве отказов линий, в топологии «медуза» средняя пропускную способность на сервер выше, чем в топологии «полное дерево». К недостаткам данной топологии можно отнести низкую эффективность существующих схем маршрутизации. Для данной топологии предполагается использовать совместно потоковую маршрутизацию по-кратчайшим путям с многопутевой TCP (MPTCP) [5].

• D-кластер, представленная на рис. 3.5, является иерархической топологией ЦОДа [6] , в которой кластер более высокого уровня строится объединением нескольких структур кластеров более низкого уровня.
  

  Рисунок 3.5 — Топология D-кластер

  К достоинствам такой топологии можно отнести использование собственного алгоритма отказоустойчивой маршрутизации. Это позволяет достичь более высокий уровень пропускной способности сети по сравнению с обычными древовидными топологиями. С другой стороны, внедрение такой топологии требует внесения изменений в стек сетевых протоколов сервера;

• топология «расширитель» [7], представленная на рис. 3.6, основана на расширенных графах [8].
  

  Рисунок 3.6 — Топология «расширитель»

  Она соединяет в себе все улучшения производительности топологии «медуза» по сравнению с топологией «полное дерево» с более высокой пропускной способностью по мере постепенного расширения сети. Эта топология создается путем соединения нескольких метаузлов на основе следующих правил: во-первых, каждый метаузел состоит из равного количества ToR-коммутаторов; во-вторых, никакие два ToR-коммутатора не связаны внутри одного и того же метаузла; в-третьих, для соединения каждой пары метаузлов используется одинаковое количество линий. К достоинствам представленной топологии можно отнести ее структурированность, что повышает предсказуемость состояний ЦОДа.

  Несмотря на все вышеперечисленные достоинства топологий ЦОД, переход на оптические технологии сети позволит обеспечить большую пропускную способность (Тбит/с в каждом маршрутизируемом волокне) независимо от расстояния. Также оптическая коммутация может быть более гибкой и, благодаря многоволновой маршрутизации, что позволяет не только усовершенствовать существующие топологии ЦОДов, но и повышать параметры качества обслуживания.

  Прозрачные оптические сети – сети, ориентированные на соединение, которые можно настроить во время работы сети, чтобы они лучше всего подходили для изменчивого трафика ЦОДов. По сравнению с электрическими, оптические переключатели рассеивают меньше тепла, что приводит к меньшим затратам на охлаждение. Кроме того, оптическая коммутация позволяет плавно увеличить пропускную способность до 100 Гбит/с и выше, чтобы удовлетворить растущий спрос на системы хранения данных.

3.2 Анализ методов управления трафиком ЦОДа

На данный момент существует достаточно большое количество работ, направленных на описание различных методов управления трафиком, преследующих те или иные цели, рисунок 3.7.

Их приведенного на рисунке взаимодействия понятно, что в зависимости от поставленной проблемы и преследуемой цели, например, обеспечения параметров качества обслуживания, необходимо использовать рекомендуемые алгоритмы с поправкой на использование последний в оптических сетях. также стоит отметить, что в зависимости от используемой архитектуры оптических сетей стоит исследовать не только вопросы обеспечения параметров качества обслуживания, а и вопросы живучести.

3.3 Анализ общих стратегий построения оптической сети с обеспечением параметров качества обслуживания

Для обычных оптических сетей живучесть является важным параметром. Быстрое восстановление, благодаря защите подканала, для сетей WDM объясняется в [9]. Принцип этой процедуры, следующий: большая оптическая сеть разделена на меньший домен и предлагаемую защиту подканала, а также защиту общего канала.

Живучесть в случае выхода из строя оптической сети описана в [10]. Очевидно, что в представленной ситуации, возникающей из-за стихийных бедствий, необходим разнообразный подход.

В работе [11] изучалась схема промежуточного и предварительного резервирования в эластичных оптических сетях. В [12-13] предложены схемы защиты качества обслуживания (QoS) для гибких оптических сетей. В [14] представлен механизм маршрутизации и назначение спектра в эластичных оптических сетях.

Схемы защиты/восстановления каналов и линий при отказах (линия и узел) в оптических сетях WDM представлены в [15]. Отказ линии и узла в оптических сетях приводит к одновременному отказу нескольких оптических каналов, что приводит к огромным потерям данных и доходов для оператора сети. Требования к полосе пропускания длины волны для основного и резервного маршрута и назначения маршрутизации рассмотрены в [16]. Здесь же описан предлагаемый подход, обеспечивающий живучесть при множественных отказах в сети, объяснены время восстановления при переключении и время восстановления.

Стратегия восстановления совместно используемой полосы пропускания в эластичных оптических сетях предложена в [17]. В [18] проанализированы ключевые особенности живучести оптических сетей. Восстановление сети определяется как сеть, которая предоставляет непрерывные услуги даже после того, как в сети произошел сбой. Пропускная способность оптоволоконной сети указана в Гбит/с и Тбит/с.

Работа [19] посвящена схеме восстановления квазиканала, представлены определение основных сетевых параметров различных топологий (COST239, NSFNET и ARPANET), коэффициенты предоставления полосы пропускания и использования ресурсов.

4 Анализ подходов к маршрутизации и назначению спектра в оптических сетях ЦОД

4.1 Анализ подходов к маршрутизации в эластичных оптических сетях ЦОД

Проблема маршрутизации и назначения спектра в эластичных оптических сетях может быть разделена на два направления: онлайн и оффлайн RSA. При работе в режиме офлайн, для успешной RSA, необходимо знание топологии и требования к обслуживанию трафика заранее. Для работы в режиме онлайн, заранее известна топология сети, а требования к обслуживанию трафика поступают в произвольном порядке.

Для фиксированной маршрутизации, маршруты каждой пары источник-приемник предопределены. Когда поступает запрос на соединение, алгоритмы устанавливают световой канал по заранее определенному маршруту. При маршрутизации с минимальным количеством переприемов, вес каждого соединения устанавливается равным 1, и выбирается маршрут соответствующий минимальный маршрут. При маршрутизации по кратчайшему пути, в качестве веса используется физическая длина линии, и путь выбирается с использованием алгоритмов нахождения кратчайшего пути, таких как алгоритм Дейкстры.

Алгоритмы адаптивной маршрутизации динамически выбирают маршруты в зависимости от состояния сети. В этом случае неиспользуемым каналам в сети назначается единая стоимость, а при поступлении запроса на соединение, маршрут с минимальной стоимостью выбирается динамически. Для маршрутизации наименее загруженного пути соединение определяется количеством свободных частотных интервалов, доступных в канале, и для установления соединения выбирается канал с максимально доступными свободными длинами волн. Алгоритм маршрутизации мощностных серий, основанный на био-компонентах для адаптивной маршрутизации, где он может оптимизироваться и адаптироваться к условиям сети. На этапе планирования, функция стоимости канала, такая как нормализованная доступность канала и нормализованная длина канала, используются для определения входной переменной. На этапе эксплуатации алгоритма используется алгоритм роя частиц для оптимизации показателей производительности сети.

Авторы в [20] предложили сформулировать задачу нелинейного программирования на основе состояния канала для автономного RSA как задачу потока с несколькими товарами, учитывающая ограничения защитной несущей в дополнение к ограничениям непрерывности спектра и последовательности поднесущих при их распределении в соответствии с потребностями трафика. Решение для формулировки ЦЛП получено с целью минимизировать максимальное количество поднесущих, выделенных на любом волокне, максимальный индекс поднесущей, выделенный на любом волокне, и общее количество поднесущих по всем волокнам. В этой работе авторы также рассчитали верхнюю и нижнюю границы оптимального решения для кольцевых и ячеистых сетей с заданной и незаданной маршрутизацией.

В [21] авторы предложили, близкую к состоянию канала, формулировку проблемы RSA, известную как задача маршрутизации, присвоения длины волны и распределения спектра. Задача направлена на выбор набора скоростей линии для каждого запроса вместе с соответствующим набором световых путей для минимизации использования мощности общего спектра в сети. В [22] авторы предложили алгоритм маршрутизации, который вычисляет несколько альтернативных путей для каждого запроса на соединение. Затем алгоритм распределения спектра используется для определения набора доступных смежных слотов которые назначены запросу. Авторы [23] предложили адаптивный алгоритм маршрутизации для решения первой подзадачи таблиц маршрутизации в каждом узле и связывания вероятности с каждой парой. Тогда оптимизационный алгоритм муравьиной колонии выполняется непрерывно, который обновляет эти вероятности на основе использования спектра, и определяется оптимальный путь. После выбора пути для распределения спектра используется политика первый подходящий.

Авторы в [24-25] использовали задачу целочисленного программирования со стратегией назначения спектра первый подходящий и нашли оптимальное решение проблемы RSA/RMSA, используя предварительно рассчитанные - кратчайших путей для маршрутизации. В [26] авторы сформулировали задачу RSA как задачу, основанную на целочисленном программировании, с целью найти сквозной путь для запроса на соединение и назначить частотные слоты, удовлетворяя ограничениям непрерывности спектра и смежности. Результат моделирования показывает, что предложенный эвристический подход обеспечивает снижение вероятности сетевой блокировки до 9,4% со временем выполнения менее одной секунды.

В [27] авторы рассмотрели динамическую версию проблемы RMSA, разложив ее на подзадачи выбора скорости динамической маршрутизации и выбора канала. Авторы дополнительно использовали теорию графов для решения задачи динамической маршрутизации и выбора канала. В [28]представили два разных одношаговых онлайн-алгоритма RSA. В первом алгоритме использовался модифицированный алгоритм поиска кратчайшего пути Дейкстры, который использовал каналы с достаточным количеством поднесущих в порядке возрастания длины пути. Второй одношаговый алгоритм RSA строит вектор пути в исходном узле таким образом, чтобы все каналы каждого пути имели достаточный непрерывный спектр. Затем алгоритм ищет векторы пути, чтобы найти канал с достаточным доступным спектром и минимальной стоимостью.

Авторы в [29] представили модель целочисленного программирования статической проблемы RSA в EON с целью минимизации количества поднесущих в EON. Авторы также проанализировали верхнюю и нижнюю границы максимального числа поднесущих в обычных и кольцевых сетях. Два эвристических алгоритма сбалансированное распределение спектра и кратчайший путь с максимальным повторным использованием спектра предложены для решения проблемы RSA в большой сети. Результат моделирования подтверждает решение модели целочисленного программирования и эвристических алгоритмов при оптимальном использовании ресурсов.

В [30] авторы представили архитектуру со смешанной линейной скоростью (MLR) для обслуживания разнородного трафика. Авторы разработали математическую ситуационную модель для проектирования энергоэффективных и экономичных MLR оптических сетей. Оценка производительность разработанной модели при различных сценариях нагрузки трафика показывает, что MLR сети могут повысить энергоэффективность сетевой архитектуры.

Авторы в [31] предложили алгоритм маршрутизации с адаптацией к расстоянию, назначения спектра и реконфигурации для решения задачи предоставления запросов в установленные сроки (DDR) в сетях ЭОС. Предоставление DDR требует, чтобы данные передавались в течение заданного срока без наложения конкретных требований к пропускной способности. Результаты моделирования показывают значительное улучшение производительности благодаря перераспределению пропускной способности. Авторы в [32] представили проблему RSA, используя каналы как набор смежных поднесущих заданной ширины для моделирования ограничения непрерывности спектра. Для данной ширины спектра все возможные каналы с поднесущими определены на каждом звене сети. Тогда проблема RSA трансформируется в проблему маршрутизации и распределения каналов непрерывного спектра. Этот механизм приводит к более компактной формулировке задачи целочисленного программирования, которая обеспечивает значительное сокращение времени работы по сравнению с прямыми ограничениями непрерывности спектра.

Авторы [33-34] предложили два алгоритма RSA, основанные на алгоритмах -кратчайших путей, использующих FF для назначения спектра в динамическом сценарии. В [35] авторы представили трехступенчатую схему динамической маршрутизации с учетом качества передачи (QoT), уровня модуляции и назначения спектра (QoT-aware RSA). Для вычисления пути используются два модифицированных алгоритма: Дейкстры и алгоритм балансировки трафика для присвоения спектра. Результаты моделирования показывают, что предложенный алгоритм работает эффективно и обеспечивает более высокий коэффициент соотношения уровня сигнал/шум оптического сигнала по сравнению со стратегиями FF, RF и SA.

Авторы [36-37] использовали многопутевую маршрутизацию, разбивая запрос входящего трафика на несколько запросов и используя для их передачи несколько путей. Симуляционный анализ показывает, что предложенные схемы работают эффективнее по сравнению с однопутевой маршрутизацией.

Дальнейшие исследования алгоритмов маршрутизации показало, что необходимо применять дополнительные механизмы, такие как фрагментация спектра.

4.2 Анализ политик распределения спектра для маршрутизации

Алгоритм BLSA, чтобы уменьшить максимальное количество поднесущих в волокне, основан на балансировке нагрузки. Сначала алгоритм генерирует k-кратчайших путей для каждой пары источник-приемник. Затем, на основе оценки загрузки волокна выбирается канал. Алгоритм принятия решения прост: выбирается тот канал, максимальная загрузка которого минимальна. Распределение спектра затем осуществляется с помощью стратегий назначения: первое соответствие (First Fit, FF), точное соответствие (Exact Fit, EF) или случайное соответствие или (Random Fit, RF).

Загрузку волокна можно определить согласно формуле (4.1):