Что такое матрица центра обработки данных?

Что такое матрица центра обработки данных?

В такой современной архитектуре центра обработки данных сетевые устройства развернуты на двух (а иногда и трех) уровнях с высокой степенью взаимосвязи, которые представляют собой матрицу. В отличие от традиционных многоуровневых архитектур, матрица центра обработки данных эффективно упрощает сетевую архитектуру, сокращая расстояние между конечными точками в центре обработки данных. Такой дизайн приводит к высочайшей эффективности и низкой задержке.

Архитектура матрицы Spine-and-Leaf центра обработки данных.

 

Матрицы центра обработки данных во всех случаях разделяют другую цель проектирования. Они обеспечивают высокий уровень подключения в физической сети и перемещают сложность обеспечения виртуализации сети, сегментации, растянутых сегментов Ethernet, мобильность рабочей нагрузки и другие сервисы в оверлей, который работает поверх матрицы. Сама матрица при сочетании с оверлеем называется нижним слоем.

Какие проблемы решают матрицы центра обработки данных?

По мере того как приложения становятся все более дезагрегированными, а проектирование микросервисов — шаблонным, такие же изменения претерпевает и трафик в центре обработки данных. Он резко перемещается между устройствами внутри и вне центра обработки данных (север–юг), а также между устройствами внутри центра обработки данных (восток–запад).

Организации, которые отказываются от монолитных приложений, также используют адаптивный подход к ИТ: они развертывают приложения быстрее с помощью небольших действий и реагируют на быстро меняющиеся требования к перемещению трафика. Кроме того, для адаптации к резким изменениям в доступных возможностях, которые могут потребоваться в перспективе, за счет небольшого набора физических серверов многие организации переходят на виртуализированные рабочие нагрузки, такие как контейнеры и виртуальные машины.

Сеть центра обработки данных с традиционной иерархической моделью не очень эффективна в этом плане. Поэтому многие организации заменяют такие сети более простыми и адаптивными матрицами центра обработки данных.

Как устроена матрица центра обработки данных?

Современные матрицы центра обработки данных обычно используют двухуровневую архитектуру Spine-and-Leaf, также известную как матрица Клоза. В такой матрице обычно применяется три этапа по мере прохождения данных через три устройства для достижения своей цели. Например, трафик «восток–запад» в центре обработки данных обычно перемещается в восходящем направлении из определенного сервера через Leaf-устройство к Spine-устройству, а затем в нисходящем направлении, через другое Leaf-устройство к целевому серверу.

В области проектировании матриц ядро сети отсутствует, что меняет основополагающий характер самой сети.

  • Несмотря на то что интеллектуальные функции можно перенести в ядро сети с традиционной иерархической моделью (например, для применения политики), в матрице с архитектурой Spine-and-Leaf такие функции перемещаются на границу сети. Они реализуются либо в Leaf-устройствах (например, в надстоечных коммутаторах), либо в конечных устройствах, подключенных к матрице (рабочие нагрузки). Spine-устройства выполняют для Leaf-устройств транзитную функцию.
  • Матрицы на базе архитектуры Spine-and-Leaf легко адаптируют элементы сети, в которых эффективен трафик «восток–запад», что отличается от процессов в сети с традиционной иерархической моделью.
  • Весь трафик в матрице с архитектурой Spine-and-Leaf, будь то «восток–запад» или «север–юг», становится одинаковым. Он обрабатывается тем же количеством устройств. Такой метод очень сильно упрощает создание матриц со строгими требованиями, предъявляемыми к задержкам и их колебаниям.

Масштаб матрицы на базе архитектуры Spine-and-Leaf ограничен количеством доступных портов.

В Leaf-устройствах:

  • Доступны нисходящие порты для подключения конечных устройств
  • Доступны восходящие порты для подключения к Spine-устройствам

В Spine-устройствах:

  • Доступны нисходящие порты для подключения к Leaf-устройствам

Однако расширить возможности матрицы с архитектурой Spine-and-Leaf можно очень просто. Нужно лишь добавить новые Spine- и Leaf-устройства к уже существующим. Такой подход позволяет горизонтально масштабировать матрицу на базе архитектуры Spine-and-Leaf аналогично серверам и сервисам посредством параллельного добавления устройств. Это отличается от процесса вертикального масштабирования в сетях с традиционной иерархической моделью путем расширения возможностей существующих устройств.

Помимо увеличения пропускной способности портов можно также увеличить общий уровень масштабирования матриц посредством создания нескольких матричных модулей с архитектурой Spine-and-Leaf и их межсоединения с дополнительным Spine-уровнем.

Пример схемы устройства крупномасштабной матрицы

Пример схемы устройства крупномасштабной матрицы.

 

Такой модульный подход обеспечивает следующие преимущества при использовании крупномасштабных матриц центра обработки данных:

  • Создание очень крупных матриц с помощью устройства одного типа в сети (проектирование по схеме одной единицы хранения)
  • Управление аппаратным и программным обеспечением разного поколения
  • Простые возможности по изменению направления перемещения трафика с помощью таких технологий, как сегментная маршрутизация

Внедрение устройств Juniper Networks

Решения для матриц центра обработки данных компании Juniper включают в себя два основных компонента.

  • Коммутаторы Juniper обеспечивают производительные платформы с высокой плотностью, необходимые для создания инновационных матриц центра обработки данных, количество портов в которых можно масштабировать до нескольких тысяч.
  • Совместное решение Juniper и Apstra позволяет легко управлять инфраструктурой вашего центра обработки данных. Apstra AOS позволяет автоматизировать и контролировать матрицу центра обработки данных, а также следить за ней, что упрощает эксплуатацию в день 0 и в последующий период.

Эти решения включают в себя физические и виртуализированные инфраструктуры, обеспечивают упрощенное управление, а также полностью соответствуют всем требованиям, предъявляемым к виртуализации, облачным вычислениям и большим данным.