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[導(dǎo)讀]LSI公司高級副總裁兼網(wǎng)絡(luò)解決方案事業(yè)部總經(jīng)理吉姆·安德遜(Jim Anderson)在美國《網(wǎng)絡(luò)世界》網(wǎng)站上撰文指出,考慮到數(shù)據(jù)通信流量的爆炸式增長,摩爾定律不足以跟上更快的網(wǎng)絡(luò)速度需求的步伐。因此,需要更智

LSI公司高級副總裁兼網(wǎng)絡(luò)解決方案事業(yè)部總經(jīng)理吉姆·安德遜(Jim Anderson)在美國《網(wǎng)絡(luò)世界》網(wǎng)站上撰文指出,考慮到數(shù)據(jù)通信流量的爆炸式增長,摩爾定律不足以跟上更快的網(wǎng)絡(luò)速度需求的步伐。因此,需要更智能的芯片和軟件方法。

加快移動和數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)速度的最佳方法之一是把通用處理器智能芯片加速器引擎結(jié)合在一起,大幅度優(yōu)化字節(jié)優(yōu)先次序的方式,優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)性能和基于云的服務(wù)。

這個行業(yè)面臨的基本挑戰(zhàn)之一是數(shù)據(jù)流差距:網(wǎng)絡(luò)和存儲容量需求每年增長30%至50%與IT預(yù)算每年增長5%至7%之間的差距?;谠频姆?wù)應(yīng)用的增長和數(shù)據(jù)存儲的消費正在推動網(wǎng)絡(luò)與云之間的數(shù)據(jù)通訊量成倍增長。由于數(shù)據(jù)流量的增長遠遠超過支持它的基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)的增長,網(wǎng)絡(luò)經(jīng)營者面臨很大的壓力以找到更智能的方法來改善性能。

云數(shù)據(jù)中心是采用現(xiàn)有的技術(shù)建立的,到目前為止通過蠻力成功地改善了性能。所謂蠻力就是增加服務(wù)器、交換機、處理器內(nèi)核和內(nèi)存等硬件。然而,這種方法成本高并且沒有持續(xù)性,增加了硬件成本和占地面積以及冷卻和電源需求,并且遠遠不能解決網(wǎng)絡(luò)延遲的問題。

以智能芯片的方式增加智能可以優(yōu)化處理在移動網(wǎng)絡(luò)和數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)上傳送的數(shù)據(jù)包。特別是智能芯片能夠讓下一代網(wǎng)絡(luò)理解數(shù)據(jù)的臨界性,然后以優(yōu)化的方式操作、按優(yōu)先次序排列數(shù)據(jù)和路由數(shù)據(jù),從而減少整個流量和加快傳送重要的數(shù)字信息,如用于語音和視頻的實時數(shù)據(jù)。

智能網(wǎng)絡(luò)

日益采用多內(nèi)核的通用處理器在網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)設(shè)施中廣泛應(yīng)用。這些處理器驅(qū)動交換機和路由器、防火墻和負載均衡器、廣域網(wǎng)加速器和VPN(虛擬專用網(wǎng))網(wǎng)關(guān)。然而,這些系統(tǒng)都不夠快,跟不上自己的數(shù)據(jù)流的速度。其基本原因是:通用處理器旨在專門用于以計算為中心的服務(wù)器級工作量,不是為處理在目前的和下一代基礎(chǔ)設(shè)施中以網(wǎng)絡(luò)為中心的工作量優(yōu)化的。

然而,智能芯片能加快實時工作量的吞吐量,如高性能數(shù)據(jù)包處理,同時保證不斷變化的通訊流量需求的不變的性能。

智能芯片一般配置通用處理器的多個內(nèi)核并且配置用于通訊網(wǎng)絡(luò)功能的多個加速引擎,如用于深度數(shù)據(jù)包檢測的包分類功能、安全處理和流量管理等網(wǎng)絡(luò)功能。一些加速引擎足夠強大,可以完成從通用處理器卸載的專用數(shù)據(jù)包處理任務(wù),使它能夠完全在快速通道加速器中完成交換、路由和其它網(wǎng)絡(luò)任務(wù),極大地改善網(wǎng)絡(luò)性能。卸載計算密集型工作量以加快為特定工作量優(yōu)化的加速引擎。這種做法可以提供通用處理器的每瓦性能的巨大優(yōu)勢。

客戶化的智能芯片可以是想要通過集成自己的優(yōu)化建立獨特的競爭優(yōu)勢的網(wǎng)絡(luò)設(shè)備廠商很好的選擇。例如,廠商專有的、差異化的智能資產(chǎn)可以集成到芯片中,提供領(lǐng)先于通用處理器的優(yōu)勢,包括用于優(yōu)化的基帶處理、深度數(shù)據(jù)包檢測和流量管理。這種水平的集成需要網(wǎng)絡(luò)設(shè)備和半導(dǎo)體廠商之間的密切協(xié)作。

未來的數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)需要速度更快和更平坦,因此,比以前更智能。在虛擬化的大型數(shù)據(jù)中心中要克服的關(guān)鍵挑戰(zhàn)之一是控制臺的伸縮性。要實現(xiàn)云規(guī)模的數(shù)據(jù)中心,控制臺需要按比例地增加或者縮小。采用傳統(tǒng)的按比例增加的方法,要部署額外的或者更強大的計算引擎、加速引擎或者同時部署這兩種設(shè)備幫助提高網(wǎng)絡(luò)控制臺的性能。

在新興的按比例縮小的架構(gòu)中,如軟件定義的網(wǎng)絡(luò),控制臺與數(shù)據(jù)平面是分開的,并且一般是在標準的服務(wù)器上運行。在按比例增加或者減少的架構(gòu)中,把通用處理器與專用硬件加速引擎結(jié)合在一起的智能多核通訊處理器能夠顯著改善控制臺性能。數(shù)據(jù)包處理和流量管理等某些功能通??梢孕遁d到配置線路卡的通用通訊處理器。

雖然發(fā)布這個控制和數(shù)據(jù)平面的效率仍然是一個公開的問題,但是,明顯的事情是軟件定義的網(wǎng)絡(luò)需要智能芯片提供其承諾的伸縮性性能。

智能存儲

存儲方面的智能芯片還有助于消除數(shù)據(jù)流差距。存儲I/O的瓶頸存在于傳統(tǒng)硬盤盤片和執(zhí)行器臂以及從硬盤介質(zhì)傳送數(shù)據(jù)的速度限制之中,正如證據(jù)顯示的那樣,內(nèi)存(100納秒)和一流硬盤(10毫秒)之間的I/O(輸入/輸出)延遲相差5個數(shù)量級。

另一個限制是傳統(tǒng)的緩存系統(tǒng)能夠支持的內(nèi)存數(shù)量(按GB衡量)只是一個硬盤容量(按TB衡量)的很小一部分。這兩個產(chǎn)品沒有提供改善性能的空間,只是在緩存設(shè)備中增加了若干GB的DRAM內(nèi)存或者更多的轉(zhuǎn)速更快的硬盤。

另一方面,以NAND閃存方式提供的固態(tài)存儲能夠特別有效地消除這個瓶頸,在與硬盤容量相當?shù)那闆r下提供類似于內(nèi)存的高速I/O。在這方面,智能芯片提供高級的損耗調(diào)整(wear-leveling)、無用單元收集和獨特的減少數(shù)據(jù)的技術(shù)以改善閃存的耐用性和增強用于RAID式的數(shù)據(jù)保護的糾錯算法。如圖所示,閃存有助于消除DRAM內(nèi)存與硬盤之間的容量與延遲的差距。

當閃存緩存加速卡直接安裝在服務(wù)器PCIe總線上的時候,固態(tài)存儲一般可提供最高水平的增強性能。嵌入式或者基于托管的智能緩存軟件用于把“熱數(shù)據(jù)”放在閃存內(nèi)存中,在那里以20微秒的速度處理這些數(shù)據(jù)。這個速度比一流硬盤的2800毫秒快140倍。一些這種類型的卡支持多TB容量的固態(tài)硬盤存儲。目前的新一類解決方案還提供內(nèi)部閃存和SAS(串行SCSI)接口把高性能固態(tài)硬盤與RAID硬盤存儲結(jié)合在一起。一個基于PCIe的閃存加速卡能夠在DAS(直接附加存儲)和SAN(存儲局域網(wǎng))環(huán)境中把數(shù)據(jù)庫應(yīng)用級性能提高5至10倍。

智能芯片是這些解決方案的核心。因此,不深入了解半導(dǎo)體廠商的觀點,系統(tǒng)廠商就沒有希望消除數(shù)據(jù)流的差距。

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