在线世界以其心态的广泛变化而闻名,并且经常推动网络行业的发展。有许多范式转变,例如集中控制平台,分散控制平台和各种协议和路由范例。
其中之一是目前正在进行的重大变化是支持公共云或私有云数据中心的山脊上,可以看作是销售网络资源,计算和存储的计算能力的一个单元的结构。
数据中心的结构通常基于最初为电话网络设计的CLOS结构,其中准入控制是服务质量的主要手段。在电路交换领域,网络性能指标主要用于分配固定数量的带宽,如果没有可用带宽,则拒绝连接。
这些初始LOS网络已经通过折叠(或双向流量)和不同变体(例如Benes和Butter)的构造适应于计算机网络。这些更通用的边缘网络提出了超出网络性能指标的准入控制的挑战。
这些是网络面临的一些挑战。
例如,在网络中,主机1和主机2之间有256条路由。那么,可以收集哪些网络性能指标来了解网络的运行情况?
收集队列的深度,每个接口的传输控制协议的丢弃次数和重传提供了可靠且通用的网络性能视图。但是,除了这个抽象视图之外,很难看到如何收集有助于任何应用程序更有效地运行的信息。
这是一个更具体的示例:当应用程序的性能很差并且怀疑问题出现在网络中时,故障排除将从何处开始?通过这些类型的多个和等效路由网络很难跟踪任何数据包或数据包。用于确定问题可能位置的流路径。
一个可能的答案是向网络添加更多状态,尤其是在网络的性能指标中。例如,如果使用片段路由(SRv6)的IPv6版本,可以将报头添加到由网络接受每个数据包,并添加路由的列表的分组报头。
由于SRv6在交换过程中不会删除或修改此标头,因此检查路径中任何一点的数据包标头都将显示数据包通过网络的路径。有许多不同的方法可以添加跟踪单个流量通过网络所需的信息类型,但每种方法都涉及另一种补偿。
添加这些网络性能指标可以生成大量新信息,网络管理系统应该使用,管理,分类和考虑。在解决问题,容量规划和对网络状态的一般理解过程中,人们还必须消耗这些信息流。这些问题尚未完全解决,但它们可以成为研究,机器学习和网络管理系统设计和实施的最强大架构方法的新方向。
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