介紹了數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)對(duì)于算力的意義，歸納出影響數(shù)據(jù)中心全以太化演進(jìn)的因素，以及超融合數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)的典型特征與價(jià)值。

結(jié)合業(yè)界在超融合數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)技術(shù)中的實(shí)踐與探索，對(duì)超融合數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)的未來(lái)發(fā)展進(jìn)行了展望。數(shù)據(jù)中心內(nèi)數(shù)據(jù)處理包括數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)、計(jì)算和應(yīng)用三個(gè)環(huán)節(jié)，分別對(duì)應(yīng)三大資源區(qū)：

數(shù)據(jù)存儲(chǔ)區(qū)：存儲(chǔ)服務(wù)器內(nèi)置不同的存儲(chǔ)介質(zhì)，如機(jī)械硬盤(pán)、閃存盤(pán)（SSD）、藍(lán)光等，對(duì)于數(shù)據(jù)進(jìn)行存儲(chǔ)、讀寫(xiě)與備份，存儲(chǔ)節(jié)點(diǎn)間通過(guò)存儲(chǔ)網(wǎng)絡(luò)互聯(lián)。

高性能計(jì)算區(qū)：服務(wù)器較少虛擬化，配置CPU、GPU 等計(jì)算單元進(jìn)行高性能計(jì)算或 AI 訓(xùn)練，服務(wù)器節(jié)點(diǎn)間通過(guò)高性能計(jì)算網(wǎng)絡(luò)互聯(lián)。

通用計(jì)算區(qū)：服務(wù)器大量使用 VM或容器等虛擬化技術(shù)，通過(guò)通用計(jì)算網(wǎng)絡(luò)（又稱為應(yīng)用網(wǎng)絡(luò)、業(yè)務(wù)網(wǎng)絡(luò)、前端網(wǎng)絡(luò)），與外部用戶終端對(duì)接提供服務(wù)。

在這個(gè)持續(xù)循環(huán)的過(guò)程中，網(wǎng)絡(luò)就像聯(lián)接計(jì)算和存儲(chǔ)資源的中樞神經(jīng)，貫穿數(shù)據(jù)處理的全生命周期。數(shù)據(jù)中心算力水平不僅取決于計(jì)算服務(wù)器和存儲(chǔ)服務(wù)器的性能，很大程度上也受到網(wǎng)絡(luò)性能的影響。如果網(wǎng)絡(luò)算力水平無(wú)法滿足要求，則會(huì)引發(fā)“木桶效應(yīng)”拉低整個(gè)數(shù)據(jù)中心的實(shí)際算力水平。

數(shù)據(jù)中心算力是數(shù)據(jù)中心的服務(wù)器通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理后實(shí)現(xiàn)結(jié)果輸出的一種能力。在服務(wù)器主板上，數(shù)據(jù)傳輸?shù)捻樞蛞来螢?CPU、內(nèi)存、硬盤(pán)和網(wǎng)卡，若針對(duì)圖形則需要 GPU。所以，從廣義上講，數(shù)據(jù)中心算力是一個(gè)包含計(jì)算、存儲(chǔ)、傳輸（網(wǎng)絡(luò)）等多個(gè)內(nèi)涵的綜合概念，是衡量數(shù)據(jù)中心計(jì)算能力的一個(gè)綜合指標(biāo)。

提升網(wǎng)絡(luò)性能可顯著改進(jìn)數(shù)據(jù)中心算力能效比

定 義 數(shù) 據(jù) 中 心 算 效（CE，Computational Efficiency）為數(shù)據(jù)中心算力與所有 IT 設(shè)備功耗的比值，即“數(shù)據(jù)中心 IT 設(shè)備每瓦功耗所產(chǎn)生的算力”（單位：FLOPS/W）：

在服務(wù)器規(guī)模不變的情況下，提升網(wǎng)絡(luò)能力可顯著改善數(shù)據(jù)中心單位能耗下的算力水平。ODCC2019 年針對(duì)基于以太的網(wǎng)算一體交換機(jī)的測(cè)試數(shù)據(jù)表明，在 HPC場(chǎng)景同等服務(wù)器規(guī)模下，相對(duì)于傳統(tǒng) RoCE（基于融合以太的遠(yuǎn)程內(nèi)存直接訪問(wèn)協(xié)議）網(wǎng)絡(luò)，網(wǎng)算一體技術(shù)可大幅度降低HPC 的任務(wù)完成時(shí)間，平均降幅超過(guò) 20%。即：?jiǎn)挝粫r(shí)間提供的算力提升 20%，同等算力下能耗成本降低 20%。

在存儲(chǔ)網(wǎng)絡(luò)場(chǎng)景，采用基于 NVMeover Fabric 的無(wú)損以太網(wǎng)絡(luò)，可實(shí)現(xiàn)同等服務(wù)器規(guī)模 下， 存 儲(chǔ) IOPS性能相對(duì)于傳統(tǒng) FC網(wǎng)絡(luò)最高可提升87%，這也將大幅減少業(yè)務(wù)端到端運(yùn)行時(shí)長(zhǎng)。由此可見(jiàn)，重構(gòu)數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)可以實(shí)現(xiàn)在單位ICT 能耗下對(duì)算力的極大提升，更好滿足綠色節(jié)能數(shù)據(jù)中心的建設(shè)要求。在大算力需求持續(xù)高漲的情況下，為企業(yè)帶來(lái)更加直接的價(jià)值。

存儲(chǔ)全閃存化驅(qū)動(dòng) RoCE 產(chǎn)業(yè)生態(tài)發(fā)展

相比 HDD，SSD 介質(zhì)在短時(shí)間內(nèi)將存儲(chǔ)性能提升了近 100 倍，實(shí)現(xiàn)了跨越式的發(fā)展，而 FC 網(wǎng)絡(luò)技術(shù)無(wú)論是從帶寬或時(shí)延已成為存儲(chǔ)網(wǎng)絡(luò)場(chǎng)景的系統(tǒng)瓶頸，存儲(chǔ)業(yè)務(wù)開(kāi)始呼喚更快、更高質(zhì)量的網(wǎng)絡(luò)。為此，存儲(chǔ)與網(wǎng)絡(luò)從架構(gòu)和協(xié)議層進(jìn)行了深度重構(gòu)，NVMeoverFabric 應(yīng)運(yùn)而生。

在新一代存儲(chǔ)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的選擇上，業(yè)界存在NVMeoverFC、NVMeoverRoCE等多條路徑。然而，F(xiàn)C 網(wǎng)絡(luò)始終無(wú)法突破三大挑戰(zhàn)：

第一、FC 網(wǎng)絡(luò)技術(shù)及互通性相對(duì)封閉，整體產(chǎn)業(yè)生態(tài)與連續(xù)性面臨著很大挑戰(zhàn)；

第二、由于產(chǎn)業(yè)規(guī)模受限，F(xiàn)C 技術(shù)的發(fā)展相對(duì)遲緩，目前最大帶寬只有 32G 且已長(zhǎng)達(dá) 6 年沒(méi)有出現(xiàn)跨代式技術(shù)；

第三、同樣由于產(chǎn)業(yè)規(guī)模受限，F(xiàn)C 網(wǎng)絡(luò)運(yùn)維人員稀缺，能夠運(yùn)維 FC 網(wǎng)絡(luò)的技術(shù)人員不足以太網(wǎng)絡(luò)維護(hù)人員的 1/10。這造成 FC網(wǎng)絡(luò)運(yùn)維成本居高不下，故障解決效率低下。

相比FC網(wǎng)絡(luò)，NVMeoverRoCE 技術(shù)無(wú)論從產(chǎn)業(yè)規(guī)模、技術(shù)活躍度、架構(gòu)擴(kuò)展性、開(kāi)放生態(tài)、和多年 SDN（Software-DefinedNetwork，軟件定義網(wǎng)絡(luò)）管理運(yùn)維能力積累上都具有明顯的優(yōu)勢(shì)，已成為下一代存儲(chǔ)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的最優(yōu)選擇。

CPU/GPU 去PCIe化，直出以太以獲取極致性能

隨著人工智能技術(shù)的快速發(fā)展，PCIe 總線瓶頸凸顯。PCIe 是英特爾在 2001 年提出的高速串行計(jì)算機(jī)擴(kuò)展總線標(biāo)準(zhǔn)，接口速度決定了 CPU 間的通信速度，而接口數(shù)量則決定了主板的擴(kuò)展性。

當(dāng)前，占據(jù)數(shù)據(jù)中心服務(wù)器 CPU 市場(chǎng)絕對(duì)地位的 Intelx86 架構(gòu)普遍使用 PCIe3.0，PCIe3.0 單通道僅支持 8GT/s 的傳輸速率，且通道擴(kuò)展數(shù)量有限。在 AI 超算服務(wù)器已經(jīng)全面邁入 100GE 網(wǎng)卡的時(shí)代，PCIe3.0 架構(gòu)速率成為大吞吐高性能計(jì)算場(chǎng)景下的性能瓶頸。

為此，業(yè)界開(kāi)始探索計(jì)算單元去 PCIe 之路。2019 年，Habana 公司發(fā)布了在 AI 芯片處理器片內(nèi)集成 RoCE 以太端口的處理器 Gaudi，Gaudi 將10 個(gè)基于融合以太網(wǎng)的 RoCE-RDMA100GE 端口集成到處理器芯片中，每個(gè)以太網(wǎng)端口均支持 RoCE功能，從而讓 AI 系統(tǒng)通過(guò)標(biāo)準(zhǔn)以太網(wǎng)，在速度和端口數(shù)方面獲得了幾乎無(wú)限的可擴(kuò)展性，提供了過(guò)去的芯片無(wú)法實(shí)現(xiàn)的可擴(kuò)展能力。同年，華為的達(dá)芬奇芯片昇騰 910 集成了 RoCE 接口，通過(guò)片內(nèi)RoCE 實(shí)現(xiàn)節(jié)點(diǎn)間直接互聯(lián)，為構(gòu)建橫向擴(kuò)展（ScaleOut）和縱向擴(kuò)展（ScaleUp）系統(tǒng)提供了靈活高效的方法。

IPv6 大規(guī)模部署，產(chǎn)業(yè)政策加速以太化進(jìn)程

IPv6 即互聯(lián)網(wǎng)協(xié)議第6版，是互聯(lián)網(wǎng)工程任務(wù)組設(shè)計(jì)的用于替代 IPv4 的下一代 IP 協(xié)議。IPv6 不僅能解決網(wǎng)絡(luò)地址資源數(shù)量的問(wèn)題，而且還解決了多種接入設(shè)備連入互聯(lián)網(wǎng)的障礙問(wèn)題，具有更大的地址空間和更高的安全性。從人人互聯(lián)到萬(wàn)物智聯(lián)，網(wǎng)絡(luò)對(duì) IP 地址的需求量指數(shù)級(jí)增加；數(shù)據(jù)中心作為智能世界的算力中樞，IPv6 成為互聯(lián)的基礎(chǔ)訴求。

超融合數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)與核心特征

下一代超融合數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)需具備如下特征，實(shí)現(xiàn)三個(gè)層面的融合：

? 全無(wú)損以太網(wǎng)絡(luò)，實(shí)現(xiàn)流量承載融合：通用計(jì)算、存儲(chǔ)、高性能計(jì)算網(wǎng)絡(luò)統(tǒng)一承載在 0 丟包以太網(wǎng)技術(shù)棧上，實(shí)現(xiàn)大規(guī)模組網(wǎng)協(xié)議統(tǒng)一，TCP、RoCE 數(shù)據(jù)混流運(yùn)行，打破傳統(tǒng)分散架構(gòu)限制；

? 全生命周期自動(dòng)管理，實(shí)現(xiàn)管控析融合：基于統(tǒng)一網(wǎng)絡(luò)數(shù)字孿生底座，加以大數(shù)據(jù)及 AI 手段，實(shí)現(xiàn)規(guī)劃、建設(shè)、維護(hù)、優(yōu)化全生命周期自動(dòng)化，代替人工處理大量重復(fù)性、復(fù)雜性的操作，并可基于海量數(shù)據(jù)提升網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)和預(yù)防能力，打破多工具多平臺(tái)分散管理限制；

? 全場(chǎng)景服務(wù)化能力，實(shí)現(xiàn)全場(chǎng)景融合：抽象數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)“物理網(wǎng)絡(luò)服務(wù)”、“邏輯網(wǎng)絡(luò)服務(wù)”、“應(yīng)用服務(wù)”、“互聯(lián)服務(wù)”、“網(wǎng)絡(luò)安全服務(wù)”、“分析服務(wù)”等核心服務(wù)能力，基于開(kāi)放服務(wù)化架構(gòu)實(shí)現(xiàn)多廠家、離線與在線數(shù)據(jù)的靈活接入。滿足多私有云、多公有云、混合云、以及豐富行業(yè)場(chǎng)景下的網(wǎng)絡(luò)統(tǒng)一編排需求，支持算力跨云靈活智能調(diào)度，打破區(qū)域與場(chǎng)景限制。

超融合數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)技術(shù)最佳實(shí)踐

基于全無(wú)損以太的超融合數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)技術(shù)正在迅猛發(fā)展，在存儲(chǔ)、高性能計(jì)算、通用計(jì)算等場(chǎng)景得到了較好地商業(yè)實(shí)踐。

在無(wú)損網(wǎng)絡(luò)方向，標(biāo)準(zhǔn)以太網(wǎng)絡(luò)雖然有 QoS 以及流量控制能力，但執(zhí)行機(jī)制簡(jiǎn)單粗暴，通常通過(guò)靜態(tài)水線控制。靜態(tài)水線無(wú)法適應(yīng)千變?nèi)f化的存儲(chǔ)業(yè)務(wù)流量，設(shè)置過(guò)高可能引發(fā)丟包，設(shè)置過(guò)低則無(wú)法充分釋放存儲(chǔ)的 IOPS 性能。為了解決這個(gè)難題，業(yè)界將 AI 機(jī)制引入到交換機(jī)中，一方面交換機(jī)可毫秒級(jí)感知流量變化，另一方面基于海量存儲(chǔ)流量樣本持續(xù)訓(xùn)練獲得的 AI 算法可通過(guò)智能動(dòng)態(tài)調(diào)整隊(duì)列水線實(shí)現(xiàn)亞秒級(jí)流量精準(zhǔn)控制，最大程度釋放存儲(chǔ)性能。

在可靠性方面，業(yè)界正在推動(dòng)網(wǎng)絡(luò)與存儲(chǔ)在故障場(chǎng)景下的聯(lián)動(dòng)標(biāo)準(zhǔn)化方案。通過(guò)交換機(jī)毫秒級(jí)主動(dòng)通告故障，并聯(lián)動(dòng)存儲(chǔ)協(xié)同倒換，可支持亞秒級(jí)的網(wǎng)絡(luò)故障倒換，真正實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)單點(diǎn)故障存儲(chǔ)業(yè)務(wù)無(wú)感知。

在網(wǎng)絡(luò)易用性與運(yùn)維方面，業(yè)界發(fā)布了以太網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下的存儲(chǔ)即插即用最佳實(shí)踐，相比傳統(tǒng)以太逐節(jié)點(diǎn)、逐 ZONE 手工配置方式，可以做到業(yè)務(wù)單點(diǎn)配置、全網(wǎng)同步，實(shí)現(xiàn)存儲(chǔ)設(shè)備的即插即用。

由于傳統(tǒng) FC 網(wǎng)絡(luò)當(dāng)前主流商用端口帶寬只有8G，最大端口帶寬只有 32G，同城 100G 存儲(chǔ)傳輸往往需要 4~10 條以上的鏈路。相比之下，以太網(wǎng)絡(luò) 100G/400G 接口能力已經(jīng)成熟商用，可以大幅減少同城鏈路資源。然而，在同城雙活及災(zāi)備場(chǎng)景中，跨城傳輸時(shí)延增大，短距流控反壓機(jī)制存在嚴(yán)重的滯后性。以同城 70 公里傳輸場(chǎng)景為例，RTT（Round-TripTime）時(shí)延往往大于 1 毫秒，導(dǎo)致傳統(tǒng)流控機(jī)制徹底失效。網(wǎng)絡(luò)時(shí)延由四部分組成：

動(dòng)態(tài)時(shí)延：主要由排隊(duì)時(shí)延產(chǎn)生，受端口擁塞影響；

靜態(tài)時(shí)延：主要包括網(wǎng)絡(luò)轉(zhuǎn)發(fā)（查表）時(shí)延和轉(zhuǎn)發(fā)接口時(shí)延，一般為固定值，當(dāng)前以太交換靜態(tài)時(shí)延遠(yuǎn)高于超算專網(wǎng)；

網(wǎng)絡(luò)跳數(shù)：指消息在網(wǎng)絡(luò)中所經(jīng)歷的設(shè)備數(shù)；

入網(wǎng)次數(shù)：指消息進(jìn)入網(wǎng)絡(luò)的次數(shù)。新一代無(wú)損以太網(wǎng)絡(luò)在動(dòng)態(tài)時(shí)延、靜態(tài)時(shí)延、網(wǎng)絡(luò)跳數(shù)以及入網(wǎng)次數(shù)幾個(gè)方面均做出了系統(tǒng)性優(yōu)化，大幅優(yōu)化了網(wǎng)絡(luò)性能，可滿足高性能計(jì)算場(chǎng)景的實(shí)際訴求。

傳統(tǒng)的以太交換機(jī)在轉(zhuǎn)發(fā)層面，因需要考慮兼容性和眾多協(xié)議支持等問(wèn)題，導(dǎo)致轉(zhuǎn)發(fā)流程復(fù)雜、轉(zhuǎn)發(fā)時(shí)延較大。與此同時(shí)，以太查表算法復(fù)雜、查表時(shí)延大，導(dǎo)致整體轉(zhuǎn)發(fā)處理時(shí)延長(zhǎng)。目前業(yè)界主流商用以太交換機(jī)的靜態(tài)轉(zhuǎn)發(fā)時(shí)延大約在 600ns-1us 左右。

高性能計(jì)算場(chǎng)景的流量關(guān)注靜態(tài)時(shí)延的同時(shí)需要支持超大規(guī)模組網(wǎng)。然而傳統(tǒng)的 CLOS 架構(gòu)作為主流網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，主要關(guān)注通用性，犧牲了時(shí)延和性價(jià)比。業(yè)界針對(duì)該問(wèn)題開(kāi)展了多樣的架構(gòu)研究和新拓?fù)涞脑O(shè)計(jì)。

當(dāng)前數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)設(shè)計(jì)大多基于工程經(jīng)驗(yàn)，不同搭建方式之間難以選擇，缺乏理論指導(dǎo)和統(tǒng)一性設(shè)計(jì)語(yǔ)言。網(wǎng)絡(luò)拓?fù)湫阅苤笜?biāo)繁多，不同指標(biāo)之間相互制約，指標(biāo)失衡很難避免。

審核編輯：郭婷