Los ingenieros del MIT han desarrollado un modelo matemático que puede aumentar el rendimiento de las redes de proveedores de IaaS. Se basó en algunos enfoques utilizados por inversores profesionales. Hablaremos más sobre esto debajo del corte.
Fotos - Chris Li - UnsplashProblema de energía
Los centros de datos
consumen casi el 5% de toda la electricidad generada en el planeta. Y esta cifra solo aumenta cada año. Entre las razones, los expertos destacan el crecimiento en el volumen de datos procesados y el uso ineficiente de los recursos de la red.
Muchos enlaces entre los centros de datos modernos solo están parcialmente cargados o, en general, están en reserva. Este enfoque le permite hacer frente a saltos repentinos en el tráfico si se produce una interrupción en algún lugar de la red. Pero hay un inconveniente: como resultado, parte del equipo de red está inactivo y consume electricidad cuando está inactivo.
El problema se resolvió en MIT y Microsoft. Desarrollaron un nuevo modelo matemático, TEAVAR, que optimiza la transmisión del tráfico en redes de área amplia. Aplicaron los enfoques que utilizan los inversores en Wall Street (
p .
3 ).
Y aquí está Wall Street.
Los ingenieros se inspiraron en la teoría de los riesgos financieros. Ayuda a los inversores a maximizar sus rendimientos. En economía existe un término como "valor condicional de riesgo" (
VaR ): define la cantidad que el inversor arriesga con una probabilidad dada. Por ejemplo, si el valor de riesgo con un nivel de confianza del 99% es de $ 50, entonces el inversor perderá este dinero en el 1% de los casos. Del mismo modo: la cantidad de datos transmitidos por la red durante un período fijo de tiempo se consideró una inversión, y los equipos de red con una probabilidad diferente de falla se consideraron un activo. En base a esto, nació la idea: diseñar un sistema que maximice la transmisión del tráfico a través de canales con un
nivel de confianza del 99.9%.
Para darle vida, los expertos
recopilaron datos durante tres años sobre la estabilidad de los enlaces en las redes de Microsoft, y luego estimaron la probabilidad de falla para cada uno de ellos.
¿Cómo se construyó el modelo?
Primero, las compañías de TI presentaron la topología de la red como un gráfico. Los nodos eran ciudades y las costillas eran canales de datos que los conectaban. Además, el estado de los enlaces resaltados en el diagrama se verificó cada 15 minutos. Si la calidad de la señal cayó por debajo de la marca establecida (por ejemplo, se produjo un gran número de errores o la demora excedió los límites permitidos), entonces se consideró que el canal estaba fuera de servicio. Una vez recopilada toda la información necesaria, los ingenieros calcularon el tiempo de funcionamiento promedio de cada canal y estimaron la probabilidad de falla durante un período de quince minutos. Como resultado, se hizo posible predecir el momento en que una u otra línea de datos falla.
Basado en el modelo matemático, se introdujo un equilibrador de carga que distribuye el tráfico en la red, teniendo en cuenta la "confiabilidad" de los canales de transmisión de datos. El equilibrador se transfiere a código abierto: el código está en GitHub , también hay una demostración en el sitio web del MIT.
Perspectivas
Según los desarrolladores, TEAVAR evita efectivamente los canales "débiles" y envía todos los datos a través de enlaces confiables, lo que aumenta su carga de trabajo efectiva. En comparación con sistemas similares, esta solución le permite transferir tres veces más datos a través de la red. Se realizaron pruebas en la infraestructura de TI de empresas como Google, IBM y AT&T.
Fotos - Victorgrigas - CC BY-SASe espera que TEAVAR ayude a reducir el consumo de energía del centro de datos. La optimización del tráfico permitirá a los proveedores de la nube abandonar parte del servidor y el equipo de red. En el centro de datos, la cantidad de máquinas que están inactivas disminuirá, lo que reducirá el tamaño promedio de la factura de electricidad.
El representante de TIBCO, una compañía de software para organizaciones que trabaja con MIT,
dijo que los clientes de los proveedores de IaaS también sentirán el efecto de los ahorros. Este último podrá dirigir los fondos liberados al desarrollo de nuevos servicios y mejorar la calidad del servicio.
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