Un centro de datos es un conjunto de recursos (computacionales, de almacenamiento, de red) interconectados mediante una red de comunicación . [ 1 ] [ 2 ] Una red de centro de datos (DCN) desempeña un papel fundamental en un centro de datos , ya que interconecta todos los recursos del mismo. Las DCN deben ser escalables y eficientes para conectar decenas o incluso cientos de miles de servidores y así gestionar la creciente demanda de la computación en la nube . [ 3 ] [ 4 ] Los centros de datos actuales están limitados por la red de interconexión. [ 5 ]
La adopción de la computación en la nube híbrida ha influido en el diseño de las redes de centros de datos modernos. Al integrar la infraestructura local con entornos de nube pública y privada, las organizaciones pueden distribuir aplicaciones y cargas de trabajo en múltiples ubicaciones. Como resultado, los recursos del centro de datos ya no necesitan estar físicamente ubicados en el mismo lugar y pueden comunicarse a través de arquitecturas de red interconectadas . [ 6 ]
Tipos de topologías de red de centros de datos
Las redes de centros de datos se pueden dividir en varias categorías separadas. [ 7 ]
- Topología fija
- Topología flexible
Tipos de arquitecturas de red para centros de datos
De tres niveles
La arquitectura DCN de tres niveles tradicional sigue una topología de red basada en un árbol con múltiples raíces , compuesta por tres capas de conmutadores de red: acceso, agregación y núcleo. [ 18 ] Los servidores en las capas inferiores están conectados directamente a uno de los conmutadores de la capa de borde. Los conmutadores de la capa de agregación interconectan varios conmutadores de la capa de acceso. Todos los conmutadores de la capa de agregación están conectados entre sí por conmutadores de la capa de núcleo. Los conmutadores de la capa de núcleo también son responsables de conectar el centro de datos a Internet . La arquitectura de tres niveles es la arquitectura de red común utilizada en los centros de datos. [ 18 ] Sin embargo, la arquitectura de tres niveles no puede manejar la creciente demanda de computación en la nube. [ 19 ] Las capas superiores de la DCN de tres niveles están altamente sobrecargadas. [ 3 ] Además, la escalabilidad es otro problema importante en la DCN de tres niveles. Los principales problemas que enfrenta la arquitectura de tres niveles incluyen la escalabilidad, la tolerancia a fallas , la eficiencia energética y el ancho de banda transversal. La arquitectura de tres niveles utiliza dispositivos de red de nivel empresarial en las capas superiores de la topología, que son muy costosos y consumen mucha energía. [ 5 ]
Árbol gordo
La arquitectura DCN de árbol gordo reduce el problema de sobreasignación y ancho de banda de sección transversal que enfrenta la arquitectura DCN de tres niveles heredada. La DCN de árbol gordo emplea una arquitectura basada en conmutadores de red comerciales utilizando la topología Clos . [ 3 ] Los elementos de red en la topología de árbol gordo también siguen una organización jerárquica de conmutadores de red en las capas de acceso, agregación y núcleo. Sin embargo, el número de conmutadores de red es mucho mayor que en la DCN de tres niveles. La arquitectura se compone de k pods, donde cada pod contiene (k/2) 2 servidores, k/2 conmutadores de capa de acceso y k/2 conmutadores de capa de agregación en la topología. Las capas de núcleo contienen (k/2) 2 conmutadores de núcleo donde cada conmutador de núcleo está conectado a un conmutador de capa de agregación en cada uno de los pods. La topología de árbol gordo puede ofrecer una relación de sobreasignación de hasta 1:1 y ancho de banda de bisección completo , [ 3 ] dependiendo del ancho de banda total de cada rack en comparación con el ancho de banda disponible en los niveles más altos del árbol. Las ramas superiores del árbol suelen estar sobreutilizadas con respecto a sus ramas inferiores en una proporción de 1:5, y el problema se agrava en los niveles más altos del árbol, llegando hasta 1:80 o 1:240. [ 8 ] La arquitectura fat tree utiliza un esquema de direccionamiento y un algoritmo de enrutamiento personalizados . La escalabilidad es uno de los principales problemas en la arquitectura DCN fat tree, y el número máximo de pods es igual al número de puertos en cada conmutador. [ 19 ]
DCell
DCell es una arquitectura DCN híbrida centrada en el servidor donde un servidor está conectado directamente a otro. [ 4 ] Un servidor en la arquitectura DCell está equipado con múltiples tarjetas de interfaz de red (NIC). DCell sigue una jerarquía de celdas construida recursivamente. Una celda 0 es la unidad básica y bloque de construcción de la topología DCell organizada en múltiples niveles, donde una celda de nivel superior contiene múltiples celdas de capa inferior. La celda 0 es el bloque de construcción de la topología DCell, que contiene n servidores y un conmutador de red estándar . El conmutador de red solo se utiliza para conectar el servidor dentro de una celda 0. Una celda 1 contiene k=n+1 celdas de celda 0 , y de manera similar una celda 2 contiene k * n + 1 celdas de celda 1. DCell es una arquitectura altamente escalable donde una DCell de cuatro niveles con solo seis servidores en la celda 0 puede albergar alrededor de 3,26 millones de servidores. Además de una muy alta escalabilidad, la arquitectura DCell muestra una muy alta robustez estructural. [ 20 ] Sin embargo, el ancho de banda de sección transversal y la latencia de la red son un problema importante en la arquitectura DCN de DCell. [ 1 ]
Otros
Algunos de los otros DCN conocidos incluyen BCube, [ 12 ] Camcube, [ 21 ] FiConn, [ 14 ] Jelly fish, [ 22 ] y Scafida. [ 23 ] Se ha puesto a disposición una discusión cualitativa de diferentes DCN junto con los beneficios y desventajas asociados con cada uno. [ 2 ]
Desafíos
La escalabilidad es uno de los desafíos más importantes para las DCN. [ 3 ] Con la llegada del paradigma de la nube, los centros de datos deben escalar hasta cientos de miles de nodos. Además de ofrecer una escalabilidad inmensa, las DCN también deben proporcionar un ancho de banda de sección transversal alto. Las arquitecturas DCN actuales, como la DCN de tres niveles, ofrecen un ancho de banda de sección transversal bajo y poseen una relación de sobreasignación muy alta cerca de la raíz. [ 3 ] La arquitectura DCN de árbol gordo proporciona una relación de sobreasignación de 1:1 y un ancho de banda de sección transversal alto, pero sufre de una escalabilidad baja limitada a k = número total de puertos en un conmutador. DCell ofrece una escalabilidad inmensa, pero proporciona un rendimiento muy bajo bajo una carga de red pesada y patrones de tráfico de uno a muchos.
Análisis de rendimiento de las DCN
Se realiza un análisis cuantitativo de las arquitecturas de tres niveles, árbol gordo y DCell para comparar su rendimiento (en función del rendimiento y la latencia) con diferentes patrones de tráfico de red. [ 1 ] La DCN de árbol gordo ofrece un alto rendimiento y una baja latencia en comparación con las arquitecturas de tres niveles y DCell. DCell sufre un rendimiento muy bajo bajo una alta carga de red y patrones de tráfico de uno a muchos. Una de las principales razones del bajo rendimiento de DCell es la alta tasa de sobreasignación en los enlaces que interconectan las celdas de nivel superior. [ 1 ]
Robustez estructural y conectividad de las DCN
La DCell muestra una robustez muy alta frente a ataques aleatorios y dirigidos, y conserva la mayor parte de sus nodos en el clúster gigante incluso después de un 10 % de fallos dirigidos. [ 20 ] múltiples fallos, ya sean dirigidos o aleatorios, en comparación con las DCN de árbol gordo y de tres niveles. [ 24 ] Una de las principales razones de la alta robustez y conectividad de la DCell es su conectividad múltiple con otros nodos que no se encuentra en las arquitecturas de árbol gordo o de tres niveles.
Eficiencia energética de las redes de distribución de energía
La preocupación por las necesidades energéticas y los impactos ambientales de los centros de datos se está intensificando. [ 5 ] La eficiencia energética es uno de los principales desafíos del sector de las tecnologías de la información y la comunicación (TIC) actuales . Se estima que la parte de red de un centro de datos consume alrededor del 15 % del consumo energético total de los ciberespacios. Alrededor de 15.600 millones de kWh de energía fueron utilizados únicamente por la infraestructura de comunicaciones dentro de los centros de datos en todo el mundo en 2010. [ 25 ] Se espera que el consumo energético de la infraestructura de red dentro de un centro de datos aumente a alrededor del 50 % en los centros de datos. [ 5 ] El estándar IEEE 802.3az se estandarizó en 2011 y utiliza una técnica de velocidad de enlace adaptativa para la eficiencia energética. [ 26 ] Además, las arquitecturas fat tree y DCell utilizan equipos de red comerciales que son inherentemente eficientes en energía. La consolidación de carga de trabajo también se utiliza para la eficiencia energética al consolidar la carga de trabajo en pocos dispositivos para apagar o suspender los dispositivos inactivos. [ 27 ]
Referencias
- 1 2 3 4 Bilal, Kashif; Khan, Samee U.; Zhang, Limin; Li, Hongxiang; Hayat, Khizar; Madani, Sajjad A.; Min-Allah, Nasro; Wang, Lizhe; Chen, Dan; Iqbal, Majid; Xu, Cheng-Zhong; Zomaya, Albert Y. (2013). "Comparaciones cuantitativas de las arquitecturas de centros de datos de última generación". Concurrency and Computation: Practice and Experience . 25 (12): 1771– 1783. doi : 10.1002/cpe.2963 .
- 1 2 Noormohammadpour, Mohammad; Raghavendra, Cauligi S. (2018). "Control de tráfico en centros de datos: comprensión de técnicas y compensaciones" . IEEE Communications Surveys & Tutorials . 20 (2): 1492– 1525. arXiv : 1712.03530 . doi : 10.1109/COMST.2017.2782753 .
- 1 2 3 4 5 6 Al-Fares, Mohammad; Loukissas, Alexander; Vahdat, Amin (2008). "Una arquitectura de red de centro de datos escalable y comercial" . ACM SIGCOMM Computer Communication Review . 38 (4): 63– 74. doi : 10.1145/1402946.1402967 .
- 1 2 3 Guo, Chuanxiong; Wu, Haitao; Tan, Kun; Shi, Lei; Zhang, Yongguang; Lu, Songwu (2008). "Dcell: una estructura de red escalable y tolerante a fallas para centros de datos" . Revisión de comunicación por computadora ACM SIGCOMM . 38 (4): 75– 86. doi : 10.1145/1402946.1402968 .
- 1 2 3 4 Bilal, Kashif; Khan, Samee U.; Zomaya, Albert Y. (2013). "Redes de centros de datos verdes: desafíos y oportunidades". 11.ª Conferencia Internacional sobre Fronteras de la Tecnología de la Información de 2013. pp. 229–234 . doi : 10.1109/FIT.2013.49 . ISBN 978-1-4799-2503-2.
- ↑ "¿Qué es la arquitectura de un centro de datos? Una guía detallada" . Blackridge Research & Consulting .
- ^ Liu, Yang; Muppala, Jogesh K.; Veeraraghavan, Malathi ; Lin, Dong; Hamdi, Mounir (2013). "Topologías de red de centros de datos: propuestas de investigación". En Liu, Yang; Muppala, Jogesh K.; Veeraraghavan, Malathi ; Lin, Dong (eds.). Redes de centros de datos: topologías, arquitecturas y características de tolerancia a fallos . SpringerBriefs en informática. Cham: Editorial Internacional Springer. págs. 15 a 31. doi : 10.1007/978-3-319-01949-9_3 . ISBN 978-3-319-01949-9.
- 1 2 Greenberg, Albert; Hamilton, James R.; Jain, Navendu; Kandula, Srikanth; Kim, Changhoon; Lahiri, Parantap; Maltz, David A.; Patel, Parveen; Sengupta, Sudipta (2009). "VL2: Una red de centro de datos escalable y flexible" . ACM SIGCOMM Computer Communication Review . 39 (4): 51– 62. doi : 10.1145/1594977.1592576 .
- ↑ Al-Fares, Mohammad; Loukissas, Alexander; Vahdat, Amin (2008). «Una arquitectura de red de centro de datos escalable y comercial» . Actas de la conferencia ACM SIGCOMM 2008 sobre comunicación de datos . Seattle, WA, EE. UU.: ACM Press. págs. 63–74 . doi : 10.1145/1402958.1402967 . ISBN 978-1-60558-175-0. S2CID 65842 .
- ^ Niranjan Mysore, Radhika; Pamboris, Andrés; Farrington, Nathan; Huang, Nelson; Miri, Pardis; Radhakrishnan, Sivasankar; Subramanya, Vikram; Vahdat, Amin (16 de agosto de 2009). "PortLand: una estructura de red de centro de datos de capa 2 escalable y tolerante a fallas" . Revisión de comunicación por computadora ACM SIGCOMM . 39 (4): 39– 50. doi : 10.1145/1594977.1592575 . ISSN 0146-4833 .
- ↑ Al-Fares, Mohammad; Radhakrishnan, Sivasankar; Raghavan, Barath; Huang, Nelson; Vahdat, Amin (28 de abril de 2010). "Hedera: Planificación dinámica de flujo para redes de centros de datos" . NSDI'10: Actas de la 7.ª conferencia USENIX sobre diseño e implementación de sistemas en red . San José, California: USENIX Association. pág. 19.
- 1 2 Guo, Chuanxiong; Lu, Guohan; Li, Dan; Wu, Haitao; Zhang, Xuan; Shi, Yunfeng; Tian, Chen; Zhang, Yongguang; Lu, Songwu (2009). "BCube: una arquitectura de red centrada en servidor de alto rendimiento para centros de datos modulares" . Revisión de comunicación por computadora ACM SIGCOMM . 39 (4): 63– 74. doi : 10.1145/1594977.1592577 .
- ↑ Wu, Haitao; Lu, Guohan; Li, Dan; Guo, Chuanxiong; Zhang, Yongguang (diciembre de 2009). «MDCube: Una estructura de red de alto rendimiento para la interconexión de centros de datos modulares». Actas de la 5.ª conferencia internacional sobre experimentos y tecnologías de redes emergentes . Nueva York, NY, EE. UU.: ACM. págs. 25-36 . doi : 10.1145/1658939.1658943 . ISBN 978-1-60558-636-6.
- 1 2 Li, D.; Guo, C.; Wu, H.; Tan, K.; Zhang, Y.; Lu, S. (2009). "FiConn: Uso de puerto de respaldo para interconexión de servidores en centros de datos" . IEEE Infocom 2009. págs. 2276–2285 . doi : 10.1109/INFCOM.2009.5062153 . ISBN 978-1-4244-3512-8.
- ^ Bernardi, Giacomo; Mahajan, Ratul; Seshadhri, C.; Carlesso, Enrico; José, Chinchu Merine; Kumar, Saurabh; Manikonda, Pavan; Popa, Luisa; Ram, Randy (21 de mayo de 2026). "RNG: redes planas de centros de datos a escala". arXiv : 2604.15261 [ cs.NI ].
- ↑ Wang, Guohui; Andersen, David G.; Kaminsky, Michael; Papagiannaki, Konstantina; Ng, TS Eugene; Kozuch, Michael; Ryan, Michael (30 de agosto de 2010). «C-Through: Óptica a tiempo parcial en centros de datos» . Actas de la conferencia ACM SIGCOMM 2010. ACM. págs. 327–338 . doi : 10.1145/1851182.1851222 . ISBN 978-1-4503-0201-2.
- ↑ Farrington, Nathan; Porter, George; Radhakrishnan, Sivasankar; Bazzaz, Hamid Hajabdolali; Subramanya, Vikram; Fainman, Yeshaiahu; Papen, George; Vahdat, Amin (30 de agosto de 2010). «Helios: Una arquitectura de conmutación híbrida eléctrica/óptica para centros de datos modulares» . Actas de la conferencia ACM SIGCOMM 2010. Nueva York, NY, EE. UU.: Association for Computing Machinery. págs. 339–350 . doi : 10.1145/1851182.1851223 . ISBN 978-1-4503-0201-2.
- 1 2 Cisco, Guía de diseño de infraestructura de centro de datos de Cisco 2.5, Cisco Press, 2010.
- 1 2 Bilal et al., "Una taxonomía y un estudio sobre redes de centros de datos verdes", Future Generation Computer Systems.
- 1 2 K. Bilal, M. Manzano, SU Khan, E. Calle, K. Li y AY Zomaya, "Sobre la caracterización de la robustez estructural de las redes de centros de datos", IEEE Transactions on Cloud Computing, vol. 1, n.º 1, págs. 64-77, 2013.
- ↑ Costa, P., et al. CamCube: un centro de datos basado en claves. Informe técnico MSR TR-2010-74, Microsoft Research, 2010.
- ↑ "Medusas: Interconexión aleatoria de centros de datos" . NSDI'12: Actas de la 9.ª conferencia USENIX sobre diseño e implementación de sistemas en red . 25 de abril de 2012. pág. 17.
- ↑ Gyarmati, László; Trinh, Tuan Anh (2010). "Scafida: Una arquitectura de centro de datos inspirada en redes libres de escala" . ACM SIGCOMM Computer Communication Review . 40 (5): 4– 12. doi : 10.1145/1880153.1880155 .
- ↑ Manzano, Marc; Bilal, Kashif; Calle, Eusebi; Khan, Samee U. (2013). "Sobre la conectividad de las redes de centros de datos". Cartas de comunicaciones del IEEE . 17 (11): 2172– 2175. Código bibliográfico : 2013IComL..17.2172M . doi : 10.1109/LCOMM.2013.091913.131176 .
- ↑ Bilal, K.; Khan, SU; Zomaya, AY (diciembre de 2013). «Redes de centros de datos verdes: desafíos y oportunidades» (PDF) . 11.ª Conferencia Internacional sobre Fronteras de la Tecnología de la Información de 2013. págs. 229-234 . doi : 10.1109/FIT.2013.49 . ISBN 978-1-4799-2503-2. S2CID 7136258 .
- ^ Bilal, Kashif; Khan, Samee U.; Madani, Sajjad A.; Hayat, Khizar; Khan, Majid I.; Min-Allah, Nasro; Kolodziej, Joanna; Wang, Lizhe; Zeadaly, Sherali; Chen, Dan (2013). "Una encuesta sobre comunicaciones ecológicas utilizando Adaptive Link Rate". Computación en clúster . 16 (3): 575– 589. doi : 10.1007/s10586-012-0225-8 .
- ↑ Heller, Brandon; Seetharaman, Srinivasan; Mahadevan, Priya; Yiakoumis, Yiannis; Sharma, Puneet; Banerjee, Sujata ; McKeown, Nick (2010). "ElasticTree: ahorro de energía en redes de centros de datos" (PDF) . Actas del 7.º Simposio USENIX sobre Diseño e Implementación de Sistemas en Red, NSDI 2010, 28-30 de abril de 2010, San José, CA, EE. UU . Asociación USENIX. págs. 249-264 .
- Centros de datos
- Redes