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AI-ML 数据中心负载平衡概述
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12-Nov-24
当 AI-ML 数据中心处理大象流时，就会出现重大的负载平衡挑战。如果大象流不能在整个网络中正确平衡负载，很可能会导致流量拥塞。当确实发生流量拥塞时，无效的负载平衡可能会无意中将流量引导到已经拥塞的链路，从而使问题更加复杂。Junos OS 演化版提供了多种类型的负载平衡配置，这些配置针对大象流的挑战进行了优化。
作为网络管理员，您可以在网络上配置三种主要类型的负载平衡：
静态负载平衡 （SLB） — 在 SLB 中，您可以将某些类型的流量配置为始终使用特定链路。SLB 是最基本的负载平衡类型。
动态负载平衡 （DLB） — DLB 根据流量队列的大小和本地链路带宽利用率动态选择流量的链路。在重新路由流量之前，DLB 还会检查链路的运行状况。DLB 在避免流量拥塞方面比 SLB 更有效。
DLB 具有多种允许自定义的模式和类型，包括：
选择性 DLB — 针对每个数据包的某些场景选择性启用 DLB，而对其他场景使用 SLB。
Flowlet 模式 — 在 Flowlet 模式下，DLB 使用非活动计时器跟踪流的状态。当特定流的非活动计时器过期时，DLB 会重新检查该链路是否仍适用于该流。如果链路不再最佳，DLB 将选择新的出口链路。
响应性路径重新平衡 — 即使启用 了 flowlet 模式 ，也可以对 DLB 使用此增强功能将流量移动到质量更好的链路。
全局负载平衡 （GLB）—GLB 是对 DLB 的改进。DLB 仅考虑本地链路带宽利用率，而 GLB 可以在下一跳 （NNH） 级别查看链路的带宽利用率。GLB 可以重新路由流量，以避免网络中比 DLB 检测到的更远的流量拥塞。
您可以在 AI-ML 数据中心交换矩阵中并行使用这些不同的负载平衡技术。
