數網(wǎng)協(xié)同是必然趨勢，進(jìn)一步推動(dòng)數據中心發(fā)展

  2013年以來(lái)，國家逐步出臺政策，引導大型、超大型數據中心逐漸向中西部以及熱點(diǎn)地區周邊轉移。2020年，數據中心和5G一起被列入新型基礎設施建設(“新基建”)，意味著(zhù)數據中心和網(wǎng)絡(luò )的協(xié)同發(fā)展被提到了更高的位置，數網(wǎng)協(xié)同將成為數據中心發(fā)展的下一站。

  工信部發(fā)布的《數據中心發(fā)展指引(2019)》顯示，到2018年底，北京、上海、廣東三地在用機架數約占全國的三分之一;中西部地區數據中心在用機架數全國占比約為40%。在上架率方面，國內數據中心總體平均上架率為50%左右。東部沿海省市的上架率基本達到60%以上，而西部各省的上架率僅在30%左右，東西部差距仍然較大。如圖1所示，54%的數據中心為直接接入骨干網(wǎng)，34%的數據中心接入城域網(wǎng)。從機架分布和上架率情況來(lái)看，在現有的網(wǎng)絡(luò )條件下，數網(wǎng)協(xié)同還無(wú)法支撐全國數據中心的布局優(yōu)化，亟待破局。

圖1 全國數據中心網(wǎng)絡(luò )接入情況

  數據中心網(wǎng)絡(luò )不斷演進(jìn)數據中心內部網(wǎng)絡(luò )高效協(xié)同不同類(lèi)型的應用對數據中心網(wǎng)絡(luò )有著(zhù)不同的要求。前端網(wǎng)絡(luò )通常采用TCP協(xié)議，IP/以太網(wǎng)絡(luò )技術(shù)成為前端網(wǎng)絡(luò )主流技術(shù)，成本低、擴展性好;存儲網(wǎng)絡(luò )一直在追求大帶寬高吞吐以充分發(fā)揮存儲盤(pán)和CPU的效率，上世紀90年代末采用同時(shí)期比Ethernet速率更高的FC技術(shù)。進(jìn)入20世紀，隨著(zhù)更高速率的SSD的規模應用，特別是近來(lái)高速率、低時(shí)延的NVMe技術(shù)的出現，存儲需要更高速、更高效的網(wǎng)絡(luò );計算網(wǎng)絡(luò )主要采用InfiniBand專(zhuān)網(wǎng)，典型代表為HPC等高性能業(yè)務(wù)，低時(shí)延是其極致追求。但隨著(zhù)RoCE技術(shù)的深入發(fā)展，Ethernet在計算網(wǎng)絡(luò )中的應用也逐漸普遍。

  鑒于以太網(wǎng)是生態(tài)最完整、應用最廣泛的網(wǎng)絡(luò )技術(shù)路線(xiàn)，為了降低數據中心網(wǎng)絡(luò )的TCO，前端網(wǎng)絡(luò )、存儲網(wǎng)絡(luò )和計算網(wǎng)絡(luò )三張網(wǎng)絡(luò )的技術(shù)歸一到以太網(wǎng)是不可避免的，這就是開(kāi)放數據中心委員會(huì )ODCC開(kāi)展的研究項目“數據中心三網(wǎng)合一”。如圖2所示，利用三網(wǎng)合一技術(shù)，可以大幅降低數據中心網(wǎng)絡(luò )的TCO，并顯著(zhù)降低組網(wǎng)和運維工作的復雜性。

圖2 數據中心三網(wǎng)合一

  DCI網(wǎng)絡(luò )建設加快云計算在發(fā)展過(guò)程中，無(wú)論是云服務(wù)商的自身業(yè)務(wù)，還是客戶(hù)的應用需求，均需要高效、可靠的專(zhuān)用網(wǎng)絡(luò )進(jìn)行支撐。DCI能增強云服務(wù)商內部的數據中心間互聯(lián)，數網(wǎng)協(xié)同通過(guò)專(zhuān)用網(wǎng)絡(luò )連接云或數據中心。

  當前，包括Google、阿里等業(yè)界領(lǐng)先的云服務(wù)商均在進(jìn)行DCI網(wǎng)絡(luò )的建設。Google已經(jīng)建成B4網(wǎng)絡(luò )，用以連接其分布于全球不同地區的數據中心。根據公開(kāi)資料，B4網(wǎng)絡(luò )采用軟件定義網(wǎng)絡(luò )進(jìn)行實(shí)現，建設水平相對較高，且在流量調度等方面已經(jīng)發(fā)揮重要作用。

  近年來(lái)，在強大的網(wǎng)絡(luò )能力的支撐下云計算發(fā)展迅速。隨著(zhù)共有云和私有云的不斷發(fā)展，網(wǎng)絡(luò )基礎設施需要通過(guò)優(yōu)化網(wǎng)絡(luò )結構確保網(wǎng)絡(luò )的靈活性、智能性和可運維性，提供差異化的網(wǎng)絡(luò )服務(wù)，更好地適應云計算應用的需求。

  未來(lái)數據中心的六大發(fā)展建議數網(wǎng)協(xié)同是云計算和網(wǎng)絡(luò )發(fā)展到一定階段的必然結果，也將成為未來(lái)一段時(shí)間的重點(diǎn)發(fā)展方向。面對這一重要趨勢，筆者對未來(lái)數據中心的發(fā)展有六大發(fā)展建議。

  一是充分考慮資源環(huán)境條件因素，合理進(jìn)行數據中心布局，夯實(shí)數網(wǎng)協(xié)同發(fā)展的基礎。數據中心作為“新基建”的一部分，更多的是要承擔包括云計算、大數據、人工智能等在內的各類(lèi)上層應用的基礎設施的作用，更好地適應上層應用的發(fā)展需求。

  二是通過(guò)推動(dòng)區域數據中心直聯(lián)促進(jìn)區域數字經(jīng)濟發(fā)展。隨著(zhù)5G的部署應用加速，傳統的東西向流量將會(huì )演變?yōu)槟媳毕蛄髁康谋l(fā)式增長(cháng)。因此，將傳統的以行政區劃組網(wǎng)轉變?yōu)橐訧DC為核心組網(wǎng)，并結合IDC流量流向進(jìn)一步優(yōu)化網(wǎng)絡(luò )結構形成數網(wǎng)協(xié)同發(fā)展將成為大勢所趨。

  三是通過(guò)網(wǎng)絡(luò )擴容和數據中心專(zhuān)線(xiàn)建設，推動(dòng)三大經(jīng)濟區域數據流動(dòng)，提高整體的信息化活力。京津冀、長(cháng)三角、大灣區為我國三個(gè)經(jīng)濟發(fā)展最發(fā)達的地區，三個(gè)地區存在著(zhù)密集的經(jīng)濟和人才交互，2019年京滬高鐵全年全線(xiàn)運送旅客達到2.15億人次。擴大三個(gè)區域之間的網(wǎng)絡(luò )帶寬、降低時(shí)延將對三個(gè)區域之間更多的應用交互起到積極的促進(jìn)作用。

  四是通過(guò)定向網(wǎng)絡(luò )直聯(lián)提高能源富足地區的網(wǎng)絡(luò )質(zhì)量，將能源由電力輸出轉變?yōu)橥ㄟ^(guò)網(wǎng)絡(luò )輸出。不管是西氣東輸，還是南水北調，進(jìn)行的都是全國性的資源調配。對于數據中心資源也是如此。我國內蒙、甘肅、寧夏、青海等地區能源豐富，年均氣溫較低，非常適合數據中心建設。實(shí)現能源富足地區到一線(xiàn)城市的網(wǎng)絡(luò )擴容和時(shí)延降低，對于我國整體資源的調配將起到間接的推動(dòng)作用，通過(guò)將算力在光纖上進(jìn)行輸出也將大大降低國家整體的資源轉移成本。

  五是需要加快本地互聯(lián)網(wǎng)骨干直聯(lián)點(diǎn)建設，推動(dòng)提升多個(gè)運營(yíng)商之間的互訪(fǎng)網(wǎng)絡(luò )質(zhì)量。直聯(lián)點(diǎn)的建設減少了全國流量傳遞過(guò)程中的繞轉，提高了區域內流量互通效率和安全性。隨著(zhù)數網(wǎng)協(xié)同的深入發(fā)展，有必要繼續推動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)骨干直聯(lián)點(diǎn)的建設，使運營(yíng)商之間的流量互訪(fǎng)更為暢通。

  六是基于5G實(shí)現更廣泛的網(wǎng)絡(luò )接入。5G的部署會(huì )給用戶(hù)帶來(lái)高帶寬、低時(shí)延的業(yè)務(wù)體驗。邊緣計算將是5G的重要使用場(chǎng)景，一方面，可以滿(mǎn)足更多場(chǎng)景下網(wǎng)絡(luò )接入等用戶(hù)方需求;另一方面，邊緣接入將給數據中心帶來(lái)更大的數據流量，需要通過(guò)邊緣數據中心等設施進(jìn)行提前處理。在數網(wǎng)協(xié)同的趨勢下，5G和數據中心將會(huì )緊密協(xié)同，共同發(fā)展。

  小結

  面向數網(wǎng)協(xié)同這一重點(diǎn)趨勢，業(yè)界需攜起手來(lái)，共同推動(dòng)區域網(wǎng)絡(luò )直聯(lián)、專(zhuān)用數據中心網(wǎng)絡(luò )通道建設、定向網(wǎng)絡(luò )直聯(lián)和本地網(wǎng)絡(luò )直聯(lián)點(diǎn)等方面的建設，使以數據中心為中心的網(wǎng)絡(luò )質(zhì)量大幅提升，數網(wǎng)協(xié)同將能更好地適應并支撐上層應用的發(fā)展，最終助力“新基建”加速落地。

  作者：郭亮 中國信息通信研究院云計算與大數據研究所副總工程師；何寶宏 中國信息通信研究院云計算與大數據研究所所長(cháng)