jimДжим Андерсон, главный вице-президент и генеральны менеджер группы сетевых решений компании LSI

Что может знать производитель полупроводниковых решений о том, какие инфраструктуры будут лежать в основе ЦОД мобильных сетей следующего поколения? Многое. Именно в интегральных схемах происходят процессы, на основе которых работает любая сеть. Ввиду значительного роста объемов передаваемых данных, последовательное увеличение производительности в соответствии с законом Мура не обеспечивает повышение быстродействия сетей на уровне, соответствующем их настоящим потребностям. Необходим подход, основанный на интеллектуальных функциях полупроводниковых микросхем и программного обеспечения.
Одним из наиболее оптимальных способов увеличить производительность мобильных сетей и сетей ЦОД является объединение процессоров общего назначения с интеллектуальными движками ускорения процессов в микросхемах, что в значительной степени упорядочит принцип определения более приоритетной информации и ее распределения, а это, в свою очередь, оптимизирует производительности сети и облачных сервисов. 

Проблема «лавины данных»

Одна из фундаментальных проблем отрасли – так называемая «проблема лавины данных» - несоответствие между ежегодным ростом требований к объему передаваемого трафика и хранения данных на 30-50% и соответственным ежегодным увеличением бюджетов на ИТ на 5-7%. Повсеместное внедрение облачных сервисов и резкий рост потребностей в средствах хранения данных являются причинами экспоненциального роста объема данных, передаваемых по сети в облако и из него. Ввиду роста объемов трафика, значительно превосходящих возможности имеющихся инфраструктур, перед ИТ-специалистами встает насущная проблема увеличения производительности сети с применением интеллектуальных подходов. 

lsi1

«Проблема лавины данных», которая выражается в несоответствии роста объемов сетевых операций и хранилищ данных и роста инвестиций в ИТ уже достигла серьезного уровня, и масштабы этого несоответствия продолжают расти.

Сети облачных ЦОД были построены на основе существующих в то время технологий и могли справляться с повышением производительности экстенсивным путем, то есть путем внедрения большего количества оборудования (серверов, коммутаторов), увеличения количества ядер процессоров или объема памяти. Однако такой подход нерационален и сопряжен с повышенными затратами: повышаются издержки, связанные не только со стоимостью дополнительного оборудования, но и с увеличением потребности в пространстве, охлаждении и электропитании. Кроме того, такой подход не оправдывает ожидания относительно времени задержки сети. Применение интеллектуального подхода путем использования более интеллектуальных полупроводниковых микросхем, упорядочивает обработку пакетов, передаваемых  в мобильных сетях и сетях ЦОД. В частности, благодаря интеллектуальным микросхемам в сетях следующего поколения можно определить критичность пакета данных, а затем задать ему приоритет, обработать его и направить таким образом, чтобы снизить общий трафик и ускорить доставку приоритетных пакетов, и, например, доставить пакет голосовых или видеоданных в реальном времени без задержки.

Более интеллектуальные сети

Процессоры общего назначения, которые все чаще имеют несколько ядер, постепенно наводняют сетевые инфраструктуры. На эти процессорах работают коммутаторы и маршрутизаторы, сетевые экраны и регуляторы нагрузки, ускорители сетей WAN и VPN-шлюзы. Но ни одно из этих устройств не способно самостоятельно справиться с «лавиной данных» по одной простой причине: процессоры общего назначения созданы исключительно для вычислительных, серверных нагрузок и не оптимизированы для обработки уникальных сетевых нагрузок в современных и будущих сетевых инфраструктурах. Интеллектуальные микросхемы, однако, могут увеличить скорость обработки нагрузок в реальном времени, например, высокопроизводительная обработка пакетов, но при этом обеспечивая необходимую производительность сети в зависимости от требований трафика.
Интеллектуальные микросхемы обычно оснащены многоядерными процессорами общего назначения, дополненными множеством ускорителей для обычных сетевых операций, например, классификации  и комплексной проверки пакетов, обеспечения безопасности и управления трафиком. Некоторые из таких ускорителей достаточно мощны, чтобы полностью взять на себя обработку специализированных пакетов данных, освободив процессоры общего назначения, то есть они могут выполнять задачи коммутации, маршрутизации и другие сетевые операции, что существенно увеличивает производительность сети. Перевод интенсивных операций обработки на ускорители, оптимизированные для определенного типа нагрузок, также способствует улучшению соотношения производительности на ватт по сравнению с архитектурами на основе процессоров общего назначения.
Специализированные интеллектуальные микросхемы – прекрасная возможность для производителей сетевого оборудования, которые стремятся усилить свое конкурентное преимущество, оптимизировав устройства за счет собственных усилий. Например, собственные уникальные проприетарные разработки производителя могут быть интегрированы в микросхемы, чтобы обеспечить повышение производительности по сравнению с процессорами общего назначения, например, путем оптимизации обработки данных, глубокой проверки пакетов (DPI) и управления трафиком. Такой уровень интеграции требует тесного сотрудничества между производителями оборудования и производителями микросхем.
Сети ЦОД следующего поколения должны быть быстрее, но в то же время обладать более простой структурой, и, следовательно, должны быть интеллектуальней, чем когда-либо. Одна из ключевых проблем, с которой сталкиваются виртуализированные мега-ЦОД – это масштабирование уровня управления. Чтобы обеспечить работу облачных ЦОД, уровень управления должен масштабироваться горизонтально или вертикально. Согласно традиционному подходу на основе вертикального масштабирования, дополнительные и/или более мощные вычислительные устройства и ускорители помогают масштабировать производительность уровня управления.  
В получивших развитие архитектурах, подходящих для горизонтального масштабирования, например, программно определяемых сетях (SDN), уровень управления изолирован от уровня данных, и обычно его команды исполняются на обычных серверах. Как в архитектурах горизонтального масштабирования, так и в архитектурах вертикального масштабирования, интеллектуальные многоядерные коммуникационные процессоры, объединяющие процессоры общего назначения со специализированными аппаратными ускорителями, могут существенно улучшить производительность уровня управления. Некоторые функции, например, обработка пакетов и управление трафиком, могут быть перенаправлены на линейные карты, оснащенные такими специализированными коммуникационными процессорами. 
В то время как эффективность разделения уровней данных и управления остается спорным вопросом, совершенно ясно, что сети SDN нуждаются в интеллектуальных микросхемах, чтобы обеспечивать ожидаемый уровень масштабируемости производительности.

Интеллектуальное хранение данных

Интеллектуальные микросхемы, применяемые в области хранения данных, также могут способствовать преодолению проблемы «лавины данных». «Бутылочное горлышко» СХД  при операциях ввода-вывода обусловлено принципами механики движения пластин и приводов  традиционных жестких дисков, а именно ограничениями в передаче данных с носителей жесткого диска, что подтверждается громадной (в пять порядков) разницей между задержкой операций ввода-вывода между модулем памяти (100 наносекунд) и жесткими дисками высокой производительности (10 миллисекунд). 
Другим ограничением является объем памяти, поддерживаемый современными системами кэширования (измеряемый в гигабайтах),  в несколько раз меньший, чем емкость одного жесткого диска (измеряемая в терабайтах). Приходится увеличивать емкость модулей динамической оперативной памяти (DRAM) в системах кэширования или добавлять дополнительные высокоскоростные жесткие диски.
Твердотельные накопители с флеш-памятью NAND, с другой стороны, достаточно эффективно уменьшают последствия эффекта «бутылочного горлышка», обеспечивая скорость операций ввода-вывода на уровне, соответствующем оперативной памяти, обладая сопоставимой с жесткими дисками емкостью. Со своей стороны интеллектуальные полупроводниковые микросхемы обеспечивают выполнение непростых операций регулирования износа, очистки и уникальных процессов снижения объема данных, чтобы повысить срок службы флеш-памяти и исполнять более совершенные алгоритмы исправления ошибок для защиты данных в средах RAID. Флеш-память помогает уменьшить разрыв между емкостью и временем задержки по сравнению с кэшированием в DRAM и жесткими дисками, как показано на рисунке. 

lsi

Флеш-память уменьшает разрыв в отношении емкости и времени задержки между DRAM в устройстве кэширования и жестким диском с высокой скоростью вращения шпинделя.

Твердотельная память SSD обеспечивает наибольшее увеличение производительности, если карта ускорения кэширования флэш-памяти размещается в самом сервере и подключена к шине PCI-Express. Встроенные или централизованные программные средства кэширования используются для размещения «горячих данных», время доступа к которым составляет 20 микросекунд, то есть в 140 раз быстрее, чем в случае с производительным жестким диском (2800 микросекунд). Некоторые из этих карт поддерживают мультитерабитные хранилища на основе SSD, а новый класс данных решений предлагает интерфейсы для внутреннего подключения флеш-памяти и интерфейсы SAS, комбинируя высокопроизводительные твердотельные накопители и RAID-массивы на основе жестких дисков. Карта ускорения флеш-памяти с интерфейсом PCIe может увеличить производительность базы данных на уровне приложения от 5 до 10 раз в средах DAS и SAN. 
В основе всех этих решений лежит технология интеллектуальны микросхем. Следовательно, без детального изучения проблемы со стороны производителей полупроводниковых технологий у системных вендоров нет никаких шансов справиться с проблемой «лавины данных».