Os engenheiros do MIT desenvolveram um modelo matemático que pode aumentar o desempenho das redes de provedores de IaaS. Foi baseado em algumas abordagens usadas por investidores profissionais. Falaremos mais sobre isso sob o corte.
Fotos - Chris Li - UnsplashQuestão de energia
Os data centers
consomem quase 5% de toda a eletricidade gerada no planeta. E esse número está aumentando apenas a cada ano. Entre os motivos, os especialistas destacam o crescimento do volume de dados processados e o uso ineficiente dos recursos da rede.
Muitos links entre os data centers modernos são carregados apenas parcialmente ou em geral estão reservados. Essa abordagem permite lidar com saltos repentinos no tráfego se ocorrer uma interrupção em algum lugar da rede. Mas há uma desvantagem - como resultado, parte do equipamento de rede está ociosa e consome eletricidade ociosa.
O problema foi resolvido no MIT e na Microsoft. Eles desenvolveram um novo modelo matemático, o TEAVAR, que otimiza a transmissão de tráfego em redes de área ampla. Eles aplicaram as abordagens usadas pelos investidores em Wall Street (
p .
3 ).
E aqui está Wall Street
Os engenheiros se inspiraram na teoria dos riscos financeiros. Ajuda os investidores a maximizar seus retornos. Em economia, existe um termo como "valor condicional de risco" (
VaR ) - define a quantia que um investidor arrisca com uma determinada probabilidade. Por exemplo, se o valor do risco com um nível de confiança de 99% for $ 50, o investidor perderá esse dinheiro em 1% dos casos. Da mesma forma: a quantidade de dados transmitidos pela rede por um período fixo de tempo foi considerada um investimento, e os equipamentos de rede com uma probabilidade diferente de falha foram considerados um ativo. Com base nisso, nasceu a idéia - projetar um sistema que maximize a transmissão de tráfego por canais com um
nível de confiança de 99,9%.
Para dar vida a eles, os especialistas
coletaram dados por três anos sobre a estabilidade dos links nas redes da Microsoft e depois estimaram a probabilidade de falha de cada um deles.
Como o modelo foi construído
Primeiro, as empresas de TI apresentaram a topologia de rede como um gráfico. Os nós eram cidades e as costelas eram canais de dados conectando-os. Além disso, o status dos links destacados no diagrama era verificado a cada 15 minutos. Se a qualidade do sinal cair abaixo da marca definida (por exemplo, ocorreu um grande número de erros ou o atraso excedeu os limites permitidos), o canal foi considerado fora de ordem. Depois de coletar todas as informações necessárias, os engenheiros calcularam o tempo médio de operação de cada canal e estimaram a probabilidade de falha por um período de quinze minutos. Como resultado, tornou-se possível prever o momento em que uma ou outra linha de dados falha.
Com base no modelo matemático, foi introduzido um balanceador de carga que distribui o tráfego na rede, levando em consideração a "confiabilidade" dos canais de transmissão de dados. O balanceador é transferido para código aberto - o código está no GitHub , também há uma demonstração no site do MIT.
Perspectivas
Segundo os desenvolvedores, o TEAVAR evita efetivamente canais "fracos" e envia todos os dados por meio de links confiáveis, aumentando sua carga de trabalho efetiva. Comparada com sistemas similares, esta solução permite transferir três vezes mais dados pela rede. Testes foram conduzidos na infraestrutura de TI de empresas como Google, IBM e AT&T.
Fotos - Victorgrigas - CC BY-SAEspera-se que o TEAVAR ajude a reduzir o consumo de energia do data center. A otimização do tráfego permitirá que os provedores de nuvem abandonem parte do servidor e do equipamento de rede. No data center, o número de máquinas que estão ociosas diminuirá, o que reduzirá o tamanho médio da conta de luz.
O representante da TIBCO, uma empresa de software para organizações que trabalha com o MIT,
disse que os clientes dos fornecedores de IaaS também sentirão o efeito da economia. Este último poderá direcionar os recursos liberados para o desenvolvimento de novos serviços e a melhoria da qualidade do serviço.
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