კომპანია Amazon-მა ქსელურ დიზაინში უმნიშვნელოვანეს ტექნოლოგიურ მიღწევას მიაღწია, რომელსაც გასული წლის ბოლოდან თავის მონაცემთა ცენტრებში აქტიურად ნერგავს. კომპანიის განცხადებით, ახალმა ტექნოლოგიამ მკვეთრად გაზარდა მონაცემთა გადაცემის სიჩქარე და შეამცირა ენერგიის მოხმარება, რაც მას ღრუბლოვან (cloud) ბაზარზე დიდ უპირატესობას სძენს.
ახალი არქიტექტურა ეფუძნება „კვაზი-შემთხვევით“ (quasi-random) დიზაინს, რომელიც ტრადიციული სტრუქტურირებული ქსელების ელემენტებს შემთხვევითი (random) ქსელების მაღალ მწარმოებლურობასთან აერთიანებს. Amazon Web Services-ის (AWS) ინჟინრებისა და მკვლევრების გუნდმა, აკადემიური წრეებიდან მოწვეულ სპეციალისტებთან ერთად, ამ პრობლემაზე მუშაობა 2023 წელს დაიწყო. მათ ასევე შექმნეს სპეციალური აპარატურა ShuffleBox, რომელიც ავტომატურად ანაწილებს კაბელებს ამ ტიპის ქსელისთვის.
„ქსელის ფაქტობრივი გაბრტყელებით ჩვენ აღმოვფხვრით ის შეფერხებები, რომლებიც ტრადიციულ ქსელურ დიზაინებს ახასიათებს. ვფიქრობთ, ჩვენ ერთადერთები ვართ, ვინც ეს მასშტაბურად შეძლო“, — აცხადებს მეტ რედერი, AWS-ის ქსელური ინჟინერიის ვიცე-პრეზიდენტი.
1980-იანი წლებიდან მოყოლებული, საკომუნიკაციო ქსელები ძირითადად „fat-tree“ ტოპოლოგიით იქმნებოდა, რაც ითვალისწინებდა კომუტატორებისა და როუტერების რამდენიმე ვერტიკალურ დონეს. მიუხედავად იმისა, რომ ეს დიზაინი საიმედოა, ის ხისტი და არაეფექტურია, განსაკუთრებით ფიზიკური კაბელების მართვის კუთხით. Amazon-ის გლობალური მონაცემთა ცენტრები ამჟამად 20 მილიონი კილომეტრის ოპტიკურ-ბოჭკოვანი კაბელითაა დაკავშირებული.
2012 წელს ილინოისის უნივერსიტეტის მკვლევრებმა წარადგინეს კონცეფცია Jellyfish — შემთხვევითი გრაფების ტოპოლოგია, რომელიც უფრო მოქნილი და ეფექტური იყო, თუმცა მისი პრაქტიკული რეალიზაცია კაბელების ქაოტურობისა და მონაცემთა რთული მარშრუტიზაციის გამო ვერ ხერხდებოდა. Google ამას ოპტიკური კომუტაციით (OCS) ებრძოდა, რაც ზრდიდა საინჟინრო სირთულესა და ხარჯებს.
Amazon-ის გუნდმა გამოსავალს „ქაოსის მართვითა“ და კვაზი-შემთხვევითი მიდგომით მიაგნო, რასაც ეწოდა RNG (Resilient Network Graphs). ახალი დიზაინი არ არის განკუთვნილი გენერაციული AI-ის ტრენინგისთვის, არამედ მიმართულია ყოველდღიური ინფრასტრუქტურის ოპტიმიზაციაზე.
შედეგად, ტრადიციულ ქსელებთან შედარებით, RNG დიზაინი იყენებს 69%-ით ნაკლებ როუტერსა და კომუტატორს, უზრუნველყოფს 33%-ით მაღალ გამტარუნარიანობას, 40%-ით ამცირებს ენერგიის მოხმარებას და 27%-ით დაბლა წევს საოპერაციო ხარჯებს. RNG-ის პირველი დანერგვა დუბლინის მონაცემთა ცენტრში მოხდა, ახლა კი ტექნოლოგია გერმანიასა და ესპანეთში ფართოვდება და ახალი ცენტრების სტანდარტად იქცევა.
წყარო: wired.com
