Оптимизация размещения центров обработки данных, проектирование сети для усиления облачных вычислений: математическая модель предлагает потенциал для улучшения потока интернет-трафика, генерируемого облачными вычислениями.

Обычно при передаче информации о скорости не учитывается расстояние, которое должны пройти данные, несмотря на то, что более короткие расстояния могут поддерживать более высокие скорости. Однако по мере того, как объем трафика растет и используется все больше доступной полосы пропускания или емкости для передачи битов данных, исследователи все больше осознают некоторые ограничения этого режима передачи.Новое исследование Nokia Bell Labs в Мюррей-Хилле, штат Нью-Джерси, может предложить способ извлечь выгоду из этого понятия и предложить улучшенные скорости передачи данных для трафика на основе облачных вычислений.

Результаты этой работы будут представлены на конференции и выставке оптоволоконной связи (OFC), которая состоится 19-23 марта в Лос-Анджелесе, Калифорния, США.«Проблема устаревших систем, которые полагаются на передачу с фиксированной скоростью, заключается в том, что им не хватает гибкости, — сказал д-р Кайл Гуан, научный сотрудник Nokia Bell Labs. «На меньших расстояниях можно передавать данные с гораздо большей скоростью, но системы с фиксированной скоростью не имеют возможности воспользоваться этой возможностью».Гуань работал с недавно появившейся технологией передачи, которая называется «передача с адаптацией к расстоянию», при которой оборудование, которое принимает и передает эти световые сигналы, может изменять скорость передачи в зависимости от того, как далеко должны перемещаться данные. При этом он приступил к построению математической модели для определения оптимальной схемы сетевой инфраструктуры для передачи данных.

«Вопрос, на который я хотел ответить, заключался в том, как спроектировать сеть, которая обеспечит наиболее эффективный поток трафика данных», — сказал Гуан. «В частности, в системе континентального масштаба, какое [набор] местоположений будет наиболее эффективным для центров обработки данных и как следует распределять полосу пропускания? Вскоре стало очевидно, что моя модель должна отражать не только поток трафика между данными. центров и конечных пользователей, а также поток трафика между центрами обработки данных ».

Внешние отраслевые исследования показывают, что этот второй тип трафика между центрами обработки данных составляет около одной трети общего облачного трафика. Он включает в себя такие действия, как резервное копирование данных и балансировка нагрузки, при которых задачи выполняются несколькими серверами для максимальной производительности приложений.После учета этих факторов Гуан провел имитационное моделирование, показывающее, как трафик данных будет передаваться в сети наиболее эффективно.

«Мои предварительные результаты показали, что в сети континентального масштаба с оптимизированным размещением центров обработки данных и распределением полосы пропускания адаптивная к расстоянию передача может использовать на 50 процентов меньше ресурсов длины волны или передачи света и приемного оборудования по сравнению с передачей с фиксированной скоростью», — сказал Гуань. «На функциональном уровне это может позволить поставщикам облачных услуг значительно увеличить объем трафика, поддерживаемого в существующей оптоволоконной сети с ресурсами той же длины волны».Гуань признает и другие важные вопросы, связанные с размещением центров обработки данных. «Другие важные факторы, которые необходимо учитывать, включают близость центров обработки данных к возобновляемым источникам энергии, которые могут их питать, и задержку — интервал времени, который проходит с момента, когда конечный пользователь или центр обработки данных инициирует действие и когда они получают ответ ", — сказал он.

Будущие исследования Гуана будут включать интеграцию этих типов факторов в его модель, чтобы он мог запускать симуляции, которые еще более точно отражают сложность реальных условий.

Оставьте комментарий

Ваш адрес email не будет опубликован. Обязательные поля помечены *