美国圣路易斯大学的研究
人员已经
开发了音乐定义的网络，即MDN。 它通过分析数据中心设备传递的特殊声音信号来平衡网络上的负载。 我们告诉它如何工作。
/图片Dennis van Zuijlekom CC BY-SA为什么需要MDN技术
据思科分析师称，数据中心处理的数据量以每年25％的速度增长。 这种趋势导致数据中心中服务器数量的增加，并导致网络拓扑结构的复杂化。 对于系统管理员而言，管理此类系统并监控其“健康状况”变得更加困难。
例如，在2018年11月，由于Facebook数据中心中服务器的配置不正确，该公司的服务（包括WhatsApp和Instagram）间歇
工作了十二个小时。 不仅普通应用程序用户，而且在黑色星期五之前启动广告系列的广告商都遭受了这一困扰。
为了帮助数据中心运营商监控IT基础设施的状态，圣路易斯大学的研究人员介绍了音乐定义的网络技术。 它独立管理网络，专注于机舱中设备产生的声音信号。 开发人员设法使用它来平衡负载，确定冷却系统的故障并检测未经授权的访问。
MDN的运作原理
MDN系统是一组Raspberry Pi，其扬声器连接到数据中心的网络交换机。 小型计算机每次在网络上发生一个已编程的事件时都会发出特殊的声音（例如，来自IP地址的大量请求）。
在数据中心中，有便宜的麦克风可以捕获这些声音并将有关它们的信息传输到特殊控制器。 控制器决定进一步的行动。
在测试期间，研究人员应用了该技术来平衡负载。 使用了不同高度的声音：发出信号的频率越高，等待交换机中队列的数据包越多。 一旦MDN控制器“听说”其中一台设备过载，它就会沿其他网络路由重新分配流量。
同时，该系统不仅响应人为创建的声音，而且还响应引擎室中背景噪音的变化。 因此，她设法确定了服务器冷却系统中的故障。 在测试过程中，控制器能够检测到其中一台机器中的风扇故障，并将其关闭，直到故障得以解决。
优缺点
MDN技术的主要优势之一是其低成本。 尽管研究人员没有透露系统的总成本，但他们指出，每个控制器的成本约为80美元。 根据该项目的作者，他们的解决方案比其他带外
监视系统便宜。 后者通常需要购买额外的设备并建造重复的通信线路（这些费用
成千上万美元 ）。
为了解决这个问题，未来，研究人员计划创建一个不会“听”一个麦克风，而是一次“监听”多个路由器和服务器的麦克风系统。
/摄影William Zhang CC BYMDN系统的另一个优点是它的灵活性。 该技术适用于任何设备，并且不依赖于网络拓扑，但是到目前为止，它不能在大型数据中心中使用。 MDN处理来自不同设备的数千种声音。 对于服务器数量
可能为数以万计的大型数据中心而言，此数量不足。
还有谁在为数据中心开发“声音”技术
在世界范围内，还开发了其他音频解决方案来监视数据中心的运行。 例如，在宾夕法尼亚大学，
他们创建了一个系统，
该系统为数据中心的管理员提供有关所使用的端口，流量来源和发送方IP地址的语音信息。
该系统具有两种操作模式。 第一种设计用于监视与网络上特定端口的连接，程序针对每个端口使用某种“嗡嗡”声。 这有助于管理员快速检测端口扫描攻击。
需要第二种模式来确定网络接收到的数据包的来源。 该程序发出
锣声 ，每次从同一发送者接收到一个数据块，其
声音就会增加。 声音音色取决于用户的地理位置。
安大略工业大学
也创造了类似的
技术 。 一组研究人员
提出了使用
众所周知的乐曲的方法 ，这些
乐曲的组成会随着流量或网络连接的增长而变化。 这个想法是，网络管理员注意到熟悉的音乐变化的速度要快于随机发出的声音，并开始更快地应对威胁。
英国诺桑比亚大学的研究人员提出了另一种解决方案。 该技术的作者
建议根据
自然之
声实现监视系统：雨声，声或流淌的溪流。 总之，这些声音被视为单个“图片”，不会分散员工的工作注意力。 但是，可以响应网络问题的IT专业人员会注意到这种“音频格局”的任何变化。
数据中心声音的未来
根据专家的说法，数据中心的声音是有关网络的有用信息的来源，现在几乎从未使用过。
例如，曾与Microsoft和斯坦福大学合作的大数据专家Cameron Turner谈到了声音控制技术的潜力。 他认为，像MDN这样的系统可以通过机器学习算法进行补充，这将扩展该技术的功能。 例如，它将帮助数据中心更有效地利用电力。
声音技术发展的另一个方向是使用人类听觉范围以外的频率。 这将扩大自动控制系统的信号范围，并降低数据中心的噪声水平以及对员工健康的潜在风险。
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