麻省理工学院的工程师已经开发出一种数学模型，可以提高IaaS提供商网络的性能。 它基于专业投资者使用的一些方法。 我们将在裁员中详细介绍这一点。
照片- 克里斯·李 -不飞溅电源问题
数据中心几乎
消耗了地球上所有发电量的5％。 而且这个数字每年都在增加。 原因之一是，专家们强调了处理数据量的增长以及网络资源的低效使用。
现代数据中心之间的许多链接仅部分加载，或通常保留。 如果网络中的某个位置发生中断，则此方法使您可以应对流量突然增加的情况。 但是存在一个缺点-结果，部分网络设备处于空闲状态，并且在空闲状态下会消耗电力。
麻省理工学院和微软解决了该问题。 他们开发了一种新的数学模型TEAVAR，可优化广域网中的流量传输。 他们应用了投资者在华尔街使用的方法（
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这是华尔街
工程师从金融风险理论中汲取了灵感。 它可以帮助投资者获得最大的回报。 在经济学中，有一个术语称为“风险的条件价值”（
VaR ）-它定义了投资者在给定概率下的风险金额。 例如，如果置信水平为99％的风险值为50美元，那么在1％的情况下，投资者将损失这笔钱。 同样：在固定时间段内通过网络广播的数据量被认为是一项投资，而具有不同故障可能性的网络设备被视为一项资产。 基于此，这个想法诞生了—设计一种系统，该系统
以 99.9％的
置信度最大化通过渠道的流量传输。
为了使它栩栩如生，专家们
收集了三年来有关Microsoft网络上链接稳定性的数据，然后估算了每个网络出现故障的可能性。
模型是如何建立的
首先，IT公司将网络拓扑显示为图表。 节点是城市，而肋骨是连接它们的数据通道。 此外，每15分钟检查一次图表中突出显示的链接的状态。 如果信号质量下降到设置标记以下（例如，发生大量错误或延迟超过了允许的限制），则认为该通道故障。 收集了所有必要的信息后，工程师计算了每个通道的平均运行时间，并估计了十五分钟内该通道出现故障的可能性。 结果，可以预测一条或另一条数据线发生故障的时刻。
基于数学模型，引入了一种负载平衡器，该负载平衡器考虑了数据传输通道的“可靠性”，可以在网络中分配流量。 平衡器已转移到开源-代码在GitHub上，MIT网站上也有一个演示 。
前景展望
根据开发人员的说法，TEAVAR有效地避免了“弱”渠道，并通过可靠的链接发送所有数据，从而增加了其有效的工作量。 与类似的系统相比，此解决方案使您可以通过网络传输三倍的数据。 测试是在Google，IBM和AT＆T等公司的IT基础架构上进行的。
照片-Victorgrigas -CC BY-SA预计TEAVAR将有助于降低数据中心的功耗。 流量的优化将使云提供商可以放弃部分服务器和网络设备。 在数据中心，空闲的机器数量将减少，这将减少电费的平均大小。
与MIT合作的组织软件公司TIBCO的代表
说 ，IaaS提供商的客户也将感受到节省的效果。 后者将能够将已释放的资金用于开发新服务和提高服务质量。
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