Bus-RSN: Giải pháp tô-pô mạng liên kết dạng lai cho các trung tâm dữ liệu cỡ vừa, tiết kiệm chi phí và đáp ứng không gian mở
Tập 2020, Số 1, Tháng 6
Bus-RSN: Giải pháp tô-pô mạng liên kết dạng
lai cho các trung tâm dữ liệu cỡ vừa, tiết
kiệm chi phí và đáp ứng không gian mở
Kiều Thành Chung1 3, Vũ Quang Sơn2, Phạm Đăng Hải3, Nguyễn Khanh Văn3
1Trường Cao đẳng nghề Công nghệ cao Hà Nội
2Học viện Công nghệ Bưu chính Viễn thông
3Trường Đại học Bách khoa Hà Nội
Tác giả liên hệ: Kiều Thành Chung, [email protected]
Ngày nhận bài: 08/05/2020, ngày sửa chữa: 21/06/2020
Định danh DOI: 10.32913/mic-ict-research-vn.vyyyy.nx.xyz
Tóm tắt: Xây dựng và phát triển các trung tâm dữ liệu (DC – Data Center) kích thước vừa và nhỏ đang được các doanh
nghiệp Việt nam quan tâm. Một thách thức lớn ở đây là thiết kế tô-pô liên kết có chi phí triển khai thấp mà đảm bảo tính
linh hoạt cao như dễ mở rộng và đáp ứng điều kiện hạn chế về không gian như: kết hợp nhiều phòng máy chủ có diện
tích sàn bị giới hạn, không liền kề (đôi khi ở các tầng khác nhau trong tòa nhà). Các kiến trúc tô pô mạng liên kết được
ứng dụng phổ biến trên thế giới là không thực sự phù hợp cho những điều kiện thực tế đặc thù này. Trong bài báo này,
chúng tôi đề xuất một giải pháp tô-pô mạng liên kết dạng lai, ký hiệu Bus-RSN, có thiết kế đặc thù phù hợp cho việc lắp
đặt các DC cỡ vừa và nhỏ nhằm thỏa mãn các mục tiêu trên. Tô-pô đề xuất được tạo ra bằng cách lai kết hợp tô-pô dạng
Bus và tô-pô RSN (Random Shortcut Networks)[8], trong đó thành phần bus đóng vai trò là đường trục kết nối các vùng
máy chủ liên tục (tương ứng một phòng hay sàn) mà mỗi vùng được liên kết bằng một cấu trúc RSN, phù hợp với giới
hạn không gian riêng biệt của mỗi phòng máy chủ. Qua so sánh với các giải pháp tô-pô hiện có đáng quan tâm thông
qua thực nghiệm với công cụ phần mềm[1], chúng tôi thấy giải pháp đề xuất có thể đem lại một lựa chọn có tính thực
tiễn cao: giảm được chi phí thiết bị đáng kể trong khi yếu tố hiệu năng quan trọng nhất (đỗ trễ truyền tin) bị ảnh hưởng
giảm tương đối nhỏ. Chẳng hạn với một cấu trúc không gian gồm 2 sàn lắp đặt riêng biệt, Bus-RSN có thể tiết kiệm chi
phí thiết bị mạng đến 26% so với tô pô hiện đại hàng đầu là JellyFish[2] mà chỉ thua kém 12% về độ trễ truyền tin.
Từ khóa: tô-pô mạng, mạng liên kết dạng lai, thuật toán định tuyến, mạng ngẫu nhiên.
Title: Bus-RSN: An Interconnect Topology for Medium-Size Data Centers, Saving in Cable and Fitting to Incremental
Expansion to Non-continuous Space
Abstract: The demand of building Industrial Data Centers in small and medium sizes is growing significantly in Vietnam. One
faces a challenging task in designing interconnection topologies that are flexible and incremental, of initial cheap
cost, and suitable for being deployed in separate rooms. Existing popular interconnect topologies are not good enough
in these mentioned special conditions. In this paper, we propose a hybrid interconnect, dubbed Bus-RSN, that is
specially designed for these mentioned purposes. Simplistically speaking, this interconnect is created by combining a
Bus structure and a random shortcut network (RSN[8]) wherein the bus is used as a backbone to connect the separate
server rooms while each server room is locally connected by a RSN structure. Using our simulation-based software
tool[1] we compare our proposed interconnect with popular suitable existing ones, including JellyFish[2], and R3[3],
and obtain encouraging results: ours loses a bit in latency (12%) but saves a lot in cable cost (26%) comparing to
JellyFish, the popular for fast communication.
Keywords: network topology, hybrid-network, routing algorithm, random network.
I. GIỚI THIỆU
nghiệp Việt nam đang trở nên phổ biến, ví dụ như tại các
ngân hàng, thư viện dữ liệu số, trung tâm báo chí. Ngoài
phương án thuê địa điểm đặt máy chủ tại các DC lớn của
các doanh nghiệp công nghệ hàng đầu như Viettel, VNPT,
Nhu cầu xây dựng và phát triển riêng các hệ thống DC
(Data Center, viết tắt: DC) cỡ vừa và nhỏ tại một số doanh
20
Các công trình nghiên cứu phát triển Công nghệ Thông tin và Truyền thông
FPT ... , các doanh nghiệp đủ lớn cũng đang mở rộng thêm
Theo kết quả của một quá trình khảo sát tương đối công
phương án đầu tư xây dựng mới các DC cỡ nhỏ (khoảng
vài chục đến vài trăm máy chủ), nhằm chủ động trong việc
đầu tư, khai thác hệ thống. Ban đầu các DC này có thể
chỉ phục vụ hoạt động riêng của doanh nghiệp nhưng sau
đó nó có thể mở rộng lên khi doanh nghiệp mở rộng kinh
doanh và có thể kết hợp cho bên ngoài thuê bao khai thác.
Vì thế, nét đặc thù của xu hướng này là việc thiết lập không
gian cho DC cần mang tính linh hoạt, mềm dẻo để có thể
mở rộng dần, thích hợp với việc các DC có thể tăng trưởng
kích thước liên tục (từ cỡ nhỏ, vài chục đến hàng trăm máy,
lên cỡ vừa, hàng nghìn máy).
phu chúng tôi nhận thấy có 3 cách tiếp cận chính trong
thiết kế tô-pô mạng liên kết của một DC: theo dạng tô-
pô chuẩn tắc (regular topology), hoặc tô pô mạng ngẫu
nhiên (random network topology), hoặc tô-pô lai (hybrid
topology) là sự kết hợp những đặc thù từ cả hai dạng trước
đó.
Các tô-pô dạng chuẩn tắc phải tuân theo các qui ước
nghiêm ngặt như tính đối xứng giữa các đỉnh, hay các tính
chất cấu trúc đặc biệt riêng nên việc mở rộng qui mô là gần
như không thể; nói cách khác, các mạng liên kết đã được
thiết kế theo tô-pô dạng chuẩn tắc là sẽ gần như đóng với
mọi sự thay đổi. Với các tô-pô chuẩn tắc truyền thống, nếu
như bắt buộc phải thay đổi để tăng qui mô, gần như người
ta sẽ phải xây dựng lại cả hệ thống mạng. Các tô-pô thế
số cải thiện về khả năng mở rộng tuy nhiên vẫn còn kém
linh hoạt do vẫn cần đảm bảo tính đối xứng và bậc của
nút mạng là khá lớn. Muốn mở rộng qui mô, doanh nghiệp
sẽ cần phải thay thế toàn bộ các thiết bị chuyển mạch cũ
bằng loại mới với số cổng (port) cao hơn, thường là đắt
tiền hơn nhiều, dẫn đến chi phí mở rộng rất lớn. Ngoài ra
do Fat-Tree có bậc đỉnh cao, yêu cầu xây dựng DC trong
không gian là kết hợp của một số mặt sàn rời nhau sẽ gây
rất tốn kém về cáp mạng.
Khác với việc xây dựng các trung tâm dữ liệu lớn thường
bao gồm việc xây dựng những tòa nhà hay khu vực không
gian biệt lập với các điều kiện lý tưởng, việc phương án
xây dựng các DC vừa và nhỏ thường ưu tiên tính kinh tế
bằng cách khai thác các khoảng không gian còn trống hay
được chuyển đổi chức năng trong các tòa nhà doanh nghiệp
đã có sẵn. Những không gian mang tính huy động gom lại
này thường có những hạn chế như không đủ rộng lớn và
liên tục, có thể là sự kết hợp của nhiều phòng hay mặt sàn
sử dụng tách rời nhau (thậm chí có thể nằm trên nhiều tầng
tách biệt của một tòa nhà). Ở một số tình huống khác, một
DC cỡ nhỏ ban đầu có thể được phát triển dần dần về qui
mô và có thể “phình ra” vượt quá sự cho phép của không
gian thiết kế ban đầu. Thường là do khả năng huy động
nguồn vốn ban đầu, DC có thể có kích thước nhỏ và bố trí
lắp đặt trong một không gian vừa phải, nhưng nếu sau đó
hoạt động hiệu quả, doanh nghiệp có thể huy động thêm
vốn và muốn tìm cách mở rộng kích thước DC một cách
linh hoạt. Do đó không gian lắp đặt ban đầu có thể không
còn chỗ và phải tiến hành xem xét việc mở rộng sang khu
vực mới (mặt sàn mới) và cần tìm phương án giải quyết
việc kết nối giữa 2 khu vực sao cho hiệu quả nhất.
Tiếp cận tô-pô dạng mạng ngẫu nhiên ra đời chính nhằm
mục đích đảm bảo khả năng mở rộng qui mô tăng dần
điển hình và được giới học thuật quan tâm nhiều. Tuy nhiên
các tô-pô dạng này vẫn ít nhiều có tính đối xứng và bậc
đỉnh cao (JellyFish là một đồ thị ngẫu nhiên có bậc đỉnh
hằng số r cho trước) nên cũng đòi hỏi huy động cáp mạng
rất lớn nếu không gian lắp đặt không là một mặt sàn liên
tục duy nhất.
Một nhóm các giải pháp tô-pô lai cũng đã được đề xuất,
với tô-pô dựa trên cấu trúc siêu khối (hyper-cube) và thực
Do dựa trên cấu trúc siêu khối, nên một hạn chế đáng kể
của các dạng tô-pô này chính là sự mở rộng, ví dụ, nếu bổ
sung thêm một vài nút mạng trong một tô-pô thành phần,
thì các tô-pô thành phần khác cũng phải được bổ sung thêm
số lượng nút tương ứng để đảm bảo tính chuẩn và tính đệ
quy. Điều này có thể gây ra sự dư thừa nút mạng, gia tăng
không cần thiết về chi phí thiết bị và triển khai cài đặt mở
rộng. Hơn nữa, các tô-pô thành phần phải được triển khai
trên các phòng máy chủ có không gian đồng đều nhau.
Các DC có thể được mô hình hóa dưới dạng đồ thị
퐺(푉, 퐸) với 퐺 là tập các đỉnh biểu diễn cho các nút mạng
và 퐸 là tập các cạnh biểu diễn cho các liên kết giữa chúng,
được tạo ra bởi các luật liên kết được định trước. Trong bài
báo này, với 푁 = |푉| đỉnh cho trước, chúng tôi nghiên cứu
tìm cách sắp xếp 푁 đỉnh này vào không gian không liên tục
và luật liên kết giữa chúng để xây dựng một mô hình mạng
liên kết phù hợp nhất, tức là đạt được hiệu năng và tính
kinh tế thích hợp, cho dạng DC có tính dễ mở rộng tăng
dần đồng thời có thể bố trí lắp đặt trong một không gian
thiếu liên tục, tức là có thể là sự kết hợp của nhiều mặt sàn
(không gian lắp đặt liên tục) tách rời và có khoảng cách
nhất định giữa chúng. Chúng tôi trước hết khảo sát các mô
hình mạng liên kết đã được đề xuất thuộc thiết kế tô-pô
mạng liên kết hiệu năng cao, từ đó tìm cách phát triển một
dạng tô-pô kiểu mới phù hợp với thực trạng doanh nghiệp
nhỏ và vừa.
Theo khi khảo sát kỹ các tô-pô mạng liên kết đã biết
theo cả 3 nhóm tiếp cận nói trên, đặc biệt chú ý khảo sát
R3[3], chúng tôi rút ra kết luận là các thiết kế tô-pô mạng
được đề xuất trước đây hướng tới việc xây dựng các DC
21
Tập 2020, Số 1, Tháng 6
cỡ lớn và mặc dù không đề cập đến vấn đề không gian lắp
đặt của các phòng máy chủ, có một giả thiết ngầm định là
các cơ sở vật chất (không gian lắp đặt) được xây dựng sao
cho phù hợp với thiết kế tô-pô mạng tương ứng. Do đó hầu
hết các tô-pô mạng phổ biến, bao gồm cả các tô-pô lai loại
hiện đại hướng tới tính mở rộng, sẽ gặp khó khăn lớn trong
việc triển khai trên một địa bàn có tính chất thiếu liên tục
và không đồng nhất như đề cập trên.
thứ hai chỉ khoảng 12%; trong khi đó BR-HRA-2-4 là tiết
kiệm nhất về cáp mạng, chỉ là 18% khi so với JF-KSPR-2,
và do đó tổng giá thành dự kiến chỉ là 74% của JF-KSPR-2.
Bảng I
KẾT QUẢ THỰC NGHIỆM BUS-RSN ĐƯỢC THIẾT LẬP
2 ZONE, MỖI ZONE 4 BLOCKS TRÊN MẠNG 128 NÚT.
128 nút mạng
BR-HRA-2-4
JF-KSPR-2
R3-SPR-8
ARPL
2,95
2,90
4,78
3,12
Latency
326,45
289,89
534,62
344,28
Cable
1528,20
8273,20
3605.2
Total cost
731.804,30
986.491,50
826.216,60
784.523,55
Trong bài báo này, chúng tôi đề xuất Bus-RSN, một
mô hình tô-pô lai (hybrid topology) như là một giải pháp
chuyên dụng, đề xuất riêng cho bài toán xây dựng DC với
những yếu tố đặc thù nói trên. Kiến trúc này là sự kết hợp
hai dạng tô-pô: 1) Bus – cổ điển và tối giản, và 2) RSN
phát từ những quan sát thực tế phát triển DC trong nước
của chúng tôi. Với một trung tâm DC cỡ vừa hoặc nhỏ,
có thể lắp đặt trong không gian hợp thành từ nhiều phòng
(sàn) rời rạc; các ứng dụng khai thác cũng thường yêu cầu
một số lượng máy chủ phục vụ không lớn, phù hợp triển
khai trong một phòng máy chủ nào đó. Vì vậy giao thông1
qua lại của một ứng dụng khai thác thường xuyên sẽ là
giữa các máy chủ cùng phòng, là không lớn. Do đó, chúng
tôi đề xuất sử dụng cấu trúc Bus như là một “đường xương
sống” để liên kết các phòng máy chủ, đủ cho các nhiệm
vụ quản lý, kiểm soát mạng đồng thời thiết kiệm chi phí
cáp mạng và thiết bị liên quan. Đối với mỗi phòng máy
chủ, chúng tôi áp dụng mô hình liên kết ngẫu nhiên RSN
(phối hợp giữa cấu trúc lưới và các liên kết ngẫu nhiên)
để làm giảm đường kính mạng và vẫn cho phép tiết kiệm
cáp mạng. Bên cạnh đó, chúng tôi cũng thêm vào thiết kế
một dạng liên kết ngẫu nhiên giữa các phòng máy, được
bổ sung vào các nút mạng đặc biệt (gọi là bus-node) giữ
nhiệm vụ như các nút trung tâm của các khối đơn vị thành
phần của các mặt sàn phòng máy liên tục (chúng tôi dùng
các thuật ngữ block và zone để gọi các cấu thành mạng
nói trên). Những liên kết ngẫu nhiên loại này cho phép rút
ngắn đường kính mạng (graph diameter) và đảm bảo rằng
ngay cả khi các ứng dụng triển khai trên nhiều hơn một
mặt sàn (zone) thì vẫn được phục vụ hiệu quả.
RSN-SPR-2
3813,00
Rõ ràng những kết quả thực nghiệm như thế này cho thấy
giải pháp đề xuất của chúng tôi là rất đáng được xem xét
và có thể là một lựa chọn hữu ích cho các doanh nghiệp
trong nước đang xem xét thiết kế DC với các điều kiện đặc
thù đề cập.
Phần còn lại của bài báo được tổ chức như sau: phần
cùng với một số thiết lập mạng cụ thể theo điều kiện đặc
thù quan tâm và phần kết luận được trình bày trong phần
II. CÁC NGHIÊN CỨU LIÊN QUAN
1. Tô-pô mạng liên kết
liên kết giữa chúng. Trong phạm vi bài báo này, chúng tôi
tập trung vào tô-pô áp dụng cho DC mà trong đó các máy
chủ được kết nối với nhau thông qua cấu trúc mạng chuyên
dụng, sao cho đảm bảo các mục tiêu thiết kế cụ thể như
là chi phí thiết bị thấp, khả năng đáp ứng cao, và mở rộng
nhanh chóng.
Các tô-pô truyền thống trước đây được đề xuất áp dụng
cho DC với kích thước mạng nhỏ, ví dụ Grid, Torus,
HyberCube . Các dạng tô-pô này được gọi là các tô-pô
chuẩn tắc với các quy tắc chặt chẽ về mặt kết nối và đảm
bảo bậc đỉnh đều trên mọi nút. Tuy nhiên, khi kích thước
mạng (số nút mạng) tăng lên nhanh chóng do sự phát triển
mạnh của DC, các tô-pô truyền thống trở nên kém hiệu
quả khi không đáp ứng được khả năng mở rộng và tính
mềm dẻo. Cụ thể là việc bổ sung thêm các nút mạng,
tăng/giảm kích thước mạng có thể được tiến hành thường
xuyên, nhiều lần với quy mô đa dạng, nhưng vẫn phải đảm
bảo hiệu năng mạng. Với kích thước mạng ngày càng tăng,
tính mềm dẻo đòi hỏi cao thì các vấn đề như tiết kiệm chi
phí thiết bị và cáp kết nối, tiết kiệm năng lượng khi tải
thấp, trở thành những chủ đề đáng quan tâm. Có thể thấy
Thông qua đánh giá bằng thực nghiệm, chúng tôi thấy
BUS-RSN đạt được những hiệu quả tốt hơn đáng khích lệ
khi so sánh với những tô-pô cụ thể đại biểu quan trọng của
cùng thiết lập với những điều kiện đặc thù cụ thể đã đề cập.
Chẳng hạn như đối với một yêu cầu thiết lập mạng 128 nút
chuyển mạch (switch), lắp đặt trên 2 mặt sàn (zone) biệt lập
(cách nhau 15 mét) mỗi sàn có 4 khối đơn vị (block), Bảng
I cho thấy, thiết lập theo JellyFish (JF-KSPR-2) sẽ đạt được
hiệu năng cao nhất về độ trễ ước lượng (estimated latency)
nhưng hơn thiết lập theo BUS-RSN (BR-HRA-2-4) đứng
1Sự di chuyển của các gói tin giữa các nút mạng
2ví dụ như các máy tính toán hoặc các thiết bị chuyển mạch – switch
22
Các công trình nghiên cứu phát triển Công nghệ Thông tin và Truyền thông
vấn đề này được đề cập trong hàng loạt nghiên cứu gần đây
về việc thiết kế mạng liên kết trong DC như HELIOS[9],
Do vậy, các nhà nghiên cứu tích cực đề xuất những dạng
kiến trúc tô-pô mới phù hợp hơn cho các yêu cầu hiện
dụng switch 50 cổng, có thể bổ sung thêm 3602 máy chủ
nhưng phải thay thế toàn bộ các thiết bị switch ban đầu (48
cổng). Đây chính là hạn chế về khả năng mở rộng và làm
gia tăng chi phí thiết bị của Fat-Tree.
Một cách tiếp cận mới và hấp dẫn gần đây là sử dụng
các mô hình mạng ngẫu nhiên trong việc thiết kế các tô mô
mạng liên kết mà có thể đạt hiệu quả để cung cấp chất lượng
hiệu năng quan trọng như là tính linh hoạt (flexibility),
tính mở rộng (scalability) và tính thích nghi (adaptivity)
mà chúng là các đòi hỏi quan trọng đối với các tô pô DC
hiện đại như đã được đề cập. Thông thường, tô pô ngẫu
nhiên được xây dựng bằng việc bổ sung thêm các liên kết
ngẫu nhiên đối với một đồ thị cơ bản đơn giản và chính
tắc như dạng lưới 2-D; các liên kết ngẫu nhiên được tạo ra
bởi một phân bố xác suất nào đó, nhưng thường là phân
bố đều. Ví dụ như đồ thị liên kết ngẫu nhiên RSN, được
tạo ra bởi việc bổ sung các liên kết ngẫu nhiên giữa các
nút trên đồ thị cơ sở dạng lưới (grid). Mô hình xây dựng
đồ thị (và độ trễ truyền thông) giảm đáng kế so với các tô
pô mạng truyền thống (với cùng kích thước và cùng bậc
đỉnh). Hơn nữa, các tính chất quan trọng của việc mở rộng
một cách tự nhiên với mô hình mạng ngẫu nhiên, do đó,
xuất JellyFish sử dụng mô hình mạng ngẫu nhiên để hỗ trợ
mở rộng mạng và giá trị oversubcription đạt tỉ lệ 1:1. Tuy
nhiên, JellyFish phải sử dụng thuật toán định tuyến -SPR
với kích thước bảng định tuyến lớn và sử dụng các switch
có bậc đỉnh cao (ví dụ, 48 cổng).
Một vài đề xuất gần đây đối với các mạng dung lượng
cao khai thác cấu trúc cụ thể cho tô-pô và thuật toán định
tuyến tương ứng. Chúng bao gồm folded-Clos (hay còn gọi
với một số tô-pô cụ thể, việc bổ sung thêm số lượng máy
chủ trong khi phải đảm bảo các thuộc tính chặt chẽ của
cấu trúc sẽ phải thay thế một số lượng lớn các thành phần
mạng cũng như thực hiện lại việc thi công lại tuyến cáp.
MDCube[12] cho phép mở rộng mạng thêm vài nghìn máy
đến các kích thước mạng dự kiến, nhưng phải thiết kế bổ
sung các cổng kết nối dự phòng, điều này dẫn đến sự dư
thừa và chi phí lắp đặt tăng lên.
trong những mô hình hiệu quả đối với DC có kích thước
mạng lớn (ví dụ, có thể hỗ trợ kết nối lên đến 65536 máy
chủ với thiết bị switch có 64 cổng) với việc tổ chức cấu
trúc mạng thành 3 tầng riêng biệt, bao gồm tầng lõi (core
layer), tầng trung gian (aggregation layer) và tầng kết nối
trực tiếp các host (edge layer). Mặc dù bậc đỉnh của các nút
mạng trong mô hình Fat-Tree không đều nhau, tuy nhiên,
xét trong cùng một tầng, các nút có cùng bậc đỉnh và chúng
được kết nối với nhau theo quy luật một cách chặt chẽ. Do
vậy, Fat-Tree được xem là một regular topology thế hệ sau
so với các regular topology truyền thống (ví dụ như Torus,
Grid, HyperCube). Thiết kế của Fat-Tree đảm bảo tham số
oversubcription đạt 1:1, có nghĩa là đảm bảo tất cả các host
có khả năng kết nối tới bất kỳ host khác với băng thông
đường truyền kết nối đạt tối đa. Mặc dù Fat-Tree có nhiều
ưu điểm như đường kính mạng thấp, độ trễ truyền tin thấp,
hạn chế đáng kể. Do cấu trúc chặt chẽ, nên khả năng mở
rộng của Fat-Tree phụ thuộc vào số cổng thiết bị switch
được sử dụng trong việc kết nối mạng. Ví dụ, kích thước
3456, 8192, 27648 và 65536 tương ứng với số cổng switch
là 24, 32, 48 và 64. Trong trường hợp giả định có thể sử
trị oversubcription 1:1, tuy nhiên, bậc đỉnh của hai đại diện
này khá cao, dẫn đến chi phí thiết bị mạng cao. Fat-Tree
còn tồn tại bất lợi trong việc mở rộng mạng trong khi vẫn
phải đảm bảo các tính chất chặt chẽ của cấu trúc mặc dù
có lợi thế trong việc thực hiện định tuyến dễ dàng. Ngược
lại, JellyFish có nhược điểm về việc xây dựng luật định
tuyến do tính chất ngẫu nhiên của các liên kết, tuy nhiên,
JellyFish lại có khả năng hỗ trợ mở rộng mạng (đảm bảo
tính co giãn quy mô). Vậy có tồn tại một mô hình tô-pô có
thể kết hợp và khai thác được những ưu điểm của những
tô-pô trên (regular và ir-regular), đồng thời hạn chế những
nhược điểm của chúng?
Một dạng mô hình với ý tưởng dựa trên tô-pô lai đang
được quan tâm hiện nay là đồ thị hỗn hợp (compound
graph). Compound graph cấp 1 퐺(퐺1) là mạng liên kết
được tạo ra bởi 2 regular graph 퐺 và 퐺1, bằng cách thay
thế các nút của 퐺 bằng 퐺1 và các liên kết của 퐺 được
thay thế bởi các liên kết mới giữa 2 bản sao của 퐺1 tương
ứng với 2 nút của 퐺 mà nó thay thế. Compound graph cấp
cao hơn có thể được tạo ra từ các compound cấp thấp theo
phương pháp đệ quy. Ngoài việc giữ được tính chất ban đầu
3Các thiết kế DC đề xuất oversubcription như là một tham số để làm
giảm tổng chi phí của thiết kế đó. Oversubcription là tỉ lệ giữa tổng
băng thông, trong trường hợp tồi nhất, có thể đạt được giữa các hosts
đối với tổng băng thông cực đại của một cấu trúc tô-pô cụ thể. Ví dụ,
giá trị oversubcription 5:1 có nghĩa là băng thông của host chỉ đạt 20%.
Thông thường, các DC được thiết kế oversubcription từ 2.5:1 (tương đương
400Mbps) đến 8:1 (tương đương 125Mbps) đối với băng thông đường
truyền là cho mạng sử dụng switch thông thường Ethernet
23
Tập 2020, Số 1, Tháng 6
của 퐺, compound graph được bổ sung các thuộc tính tốt
của 퐺1. Vì vậy có nhiều DC được đề xuất theo hướng sử
đó, R3 là tô-pô đáng chú ý khi có cấu trúc khá phù hợp
với bài toán mà chúng tôi đưa ra.
tuyến tương ứng nhằm đảm bảo các tham số hiệu năng
mạng. Tuy nhiên, việc đưa ra được luật định tuyến chung
cho cấu trúc tô-pô lai trở nên khó khi mà các tô-pô regular
thường áp dụng các thuật toán định tuyến theo chiều DOR
ngẫu nhiên tỏ ra hiệu quả đối với kịch bản định tuyến rút
SPR tỏ ra kém hiệu quả đối với các tô-pô lai khi phải sử
dụng quá nhiều tài nguyên (bộ nhớ tại mỗi switch). Trong
trường hợp áp dụng kịch bản định tuyến rút gọn trên toàn
bộ cấu trúc tô-pô lai, việc định tuyến trở nên khó khăn
khi không xác định được luật định tuyến chung. Trong cả
hai trường hợp, việc định tuyến không mang lại hiệu quả
áp dụng hiệu quả trên dạng tô-pô lai. Ý tưởng chính của
cách tiếp cận này là kết hợp các thuật toán định tuyến khác
nhau để tối ưu hiệu năng mạng và công việc định tuyến
cũng được chia ra thành các trường hợp riêng biệt. Theo đó,
R3 được định tuyến với 2 trường hợp: định tuyến nội vùng
(intra-cluster, định tuyến giữa các nút mạng trong cùng một
vùng) và định tuyến liên vùng (inter-cluster, định tuyến giữa
các nút mạng thuộc hai vùng khác nhau). Trong trường hợp
intra-cluster, 2 nút thuộc cùng 1 cluster, gói tin được định
dụng hàm mục tiêu heuristic hiệu quả nhất hiện nay, được
áp dụng để tìm kiếm k đường đi ngắn nhất). Đối với inter-
cluster, 2 nút thuộc 2 cluster khác nhau, thuật toán định
tuyến được kết hợp bởi các kỹ thuật khác nhau: Thuật toán
Dijkstra và thuật toán định tuyến dựa trên tọa độ của các
nút.
R3 là tô-pô được tạo ra dựa trên mô hình compound
graph, bằng cách kết hợp 2 tô-pô: generalized hybercube
(GHC) và random r-regular graph (RRG, trong R3 được gọi
là cluster). Với GHC, R3 khá linh hoạt trong việc xây dựng
quy mô DC với số nút mạng cho trước. Ngoài ra, RRG là
tô-pô có đặc tính đường kính mạng nhỏ, linh hoạt trong
việc mở rộng... Trong khi sở hữu các tính chất trên, R3
vẫn tồn tại một số nhược điểm. Do được tạo bởi GHC nên
R3 cần có sự đánh đổi giữa đường kính mạng và bậc của
nút. Hơn nữa, do cấu trúc random của RRG và phải liên kết
nhiều RRG theo cấu trúc của GHC, nên việc truy vết các
liên kết của tô-pô này khá khó khăn. Nếu áp dụng R3[3]
đến chi phí dùng cho switch và cáp mạng tăng cao cùng
với khó khăn trong quá trình cài đặt và bảo trì.
2. Thuật toán định tuyến
Một vấn đề quan trọng trong việc đề xuất thiết kế tô-pô
là xây dựng thuật toán định tuyến tương ứng để khai thác
tối đa đặc tính tô-pô nhằm đảm bảo các yếu tố hiệu năng
mạng. Quá trình định tuyến xác định đường truyền tin giữa
các cặp nguồn – đích trong mạng. Các thuật toán định tuyến
SPR sử dụng thuật toán Dijkstra hoặc thuật toán tham lam
để xác định đường đi ngắn nhất giữa các cặp nguồn đích.
Do tính chặt chẽ của cấu trúc, các tô-pô dạng chuẩn tắc
thường dễ dàng áp dụng các thuật toán SPR, ví dụ, 2-D
ngẫu nhiên, ví dụ RSN, JellyFish, các thuật toán SPR tỏ
ra kém hiệu quả với đường kính lớn. Để khắc phục nhược
điểm đó, các thuật toán rút gọn (compact routing) được
đề xuất áp dụng cho các đồ thị ngẫu nhiên, ví dụ, thuật
việc khai thác thông tin định tuyến được lưu trữ tại các nút
mạng (bảng định tuyến tại các nút mạng). Ví dụ, thuật toán
TZ[20] khai thác thông tin của nút đại diện (landmark) của
tập các nút trong vùng mà nó đại diện, bằng cách định
tuyến từ nút nguồn tới nút đại diện gần nhất của nút đích,
và sau đó chuyển tiếp gói tin tới nút đích; hoặc thuật toán
giữa các vùng nút để chuyển tiếp thông tin. Các thuật toán
Compact không tuân theo định tuyến ngắn nhất, mà nó
khai thác các liên kết giữa các nút xa nhau, từ đó làm giảm
đường kính mạng và giảm trung bình độ trễ truyền tin.
Chúng tôi xem xét kỹ hơn và áp dụng cách tiếp cận kết
hợp nhiều thuật toán khác nhau khi định tuyến trong mô
hình Bus-RSN. Trong đó, chúng tôi áp dụng luật định tuyến
2 giai đoạn tương tự như thuật toán định tuyến rút gọn[20]
cho Bus-RSN. Giai đoạn 1, gói tin được định tuyến đến
bus-node gần nút đích nhất và giai đoạn 2 là gói tin được
đưa đến đích, chi tiết thuật toán được mô tả tại phần III.2
III. GIẢI PHÁP TÔ-PÔ LAI ĐỀ XUẤT
Xét bài toán xây dựng DC với quy mô ban đầu nhỏ, được
lắp đặt tại nhiều phòng/sàn riêng biệt, sao cho nó có khả
năng linh hoạt trong việc mở rộng mà đảm bảo thông số
hiệu năng cao hợp lý.
Ý tưởng cơ bản của chúng tôi là kết hợp lai giữa tô-pô
một cách phù hợp. Trước hết chúng tôi dự định kết nối các
phòng/sàn bằng tô-pô dạng Bus do có thể đáp ứng được
việc định tuyến và lắp đặt dễ dàng và hơn nữa lại linh hoạt
trong việc mở rộng DC trong lương lai: dễ dàng triển khai
Một vấn đề khá khó khăn trong cấu trúc tô-pô lai chính
là làm thế nào định tuyến gói tin giữa các nút mạng trong
nó. Với mỗi dạng tô-pô thành phần sẽ có kịch bản định
4Mạng liên kết với các nút được kết nối với nhau như 1 đường thẳng,
liên kết với các nút liền kề với nó, ngoại trừ nút đầu và nút cuối cùng.
24
Các công trình nghiên cứu phát triển Công nghệ Thông tin và Truyền thông
thêm các phòng máy chủ bằng việc thêm các nút mạng đại
diện của các phòng đó vào 2 đầu của đường Bus, như Hình
1-a. Tất nhiên, tô-pô này không cho hiệu năng mạng cao,
do đường kính mạng quá lớn, bên cạnh đó, mỗi phòng lại
có kích thước khác nhau, có số lượng nút mạng khác nhau;
do đó chúng tôi lựa chọn kiến trúc RSN (minh họa như
bảo tính linh hoạt vừa có đường kính mạng đủ nhỏ.
Hình 2. Mô hình tô-pô Bus-RSN
Hình 1. a. Bus topology với 5 node
b. RSN 4x4 tạo bởi grid graph và random link
1. Kiến trúc
Phần coi là “bus” trong tô-pô Bus-RSN tạo thành một
trục dọc “bus-way” liên kết nhiều sàn (không gian lắp đặt
của một phòng máy chủ) phân biệt có kích thước khác nhau.
Các sàn được ký hiệu là 푅푆푁푖 (ví dụ như 푅푆푁 và 푅푆푁 ,
1
2
trên đó có một số nút được chọn để tạo ra trục “bus” được
gọi là bus-node (trình bày dưới đây). Các 푅푆푁푖 được kết
nối với nhau thông qua Bus-way, được tạo bởi danh sách
các bus-node. Một gói tin di chuyển từ các nút thuộc 푅푆푁
1
đến các nút thuộc 푅푆푁 sẽ cần phải đi qua nhiều bus-node
2
trên Bus-way. Để tạo ra kết nối chặt hơn giữa các sàn (từ
đó hạ thấp đường kính đồ thị mạng), mô hình tô-pô này
cho phép bổ sung các random link (liên kết ngẫu nhiên)
giữa các bus-node trên Bus-way. Cấu trúc hoàn thiện của
tô-pô được chúng tôi trình bày sau đây.
Hình 3. Mô hình chi tiết của Bus-RSN
chọn làm đại diện của các block được đánh số thứ tự từ 1
đến 12 và tạo thành Bus-way. Ngoài các bus-link, là các
liên kết cơ bản giữa các bus-node, còn có các random link
kết nối 2 nút bất kỳ trên bus-node. Quá trình tạo thành một
tô-pô dạng Bus-RSN được mô tả dưới đây có kèm mã giả
(pseudo-code) minh họa bởi Algo 1.
Một cách khái quát, Bus-RSN được biểu diễn như đồ thị
퐺 = 퐺 ∪ 퐺 ∪ ... ∪ 퐺푚, mỗi đồ thị 퐺푖 = (푉푖, 퐸푖) là một
1
2
tô-pô dạng RSN được gọi là zone thứ i, ký hiệu 푧푖, ứng với
mỗi sàn – không gian liên tục biệt lập. Mỗi zone được chia
thành k khối có kích thước giống nhau được gọi là block.
Trong mỗi block, một nút được chọn làm nút đại diện cho
các nút khác, được gọi là bus-node, nằm ở vị trí trung tâm
block. Các bus-node được liên kết lần lượt với nhau để tạo
nên Bus-way. Sau khi Bus-way được tạo ra, các random
link có thể được tạo bổ sung giữa 2 bus-node bất kỳ.
tạo mạng liên kết Bus-RSN với M zone. Kích thước của
các zone và số block của zone đó được lưu trữ tại mảng
A[] và B[] tương ứng. Ví dụ zone-i có kích thước là A[i]
và có số block là B[i]. Các tham số đầu vào đều là các số
nguyên dương và là bội số của 2.
chia thành các block có kích thước bằng nhau. Các nút được
Quá trình tạo tô-pô Bus-RSN có thể được chia thành 4
giai đoạn như sau:
5Random link (liên kết ngẫu nhiên) là các liên kết kết nối giữa 2 nút
mạng ngẫu nhiên trong mạng liên kết
• Khởi tạo tô-pô RSN (퐺푒푛푒푟푎푡푒푅푆푁(퐴[푖]): các tô-pô
25
Tập 2020, Số 1, Tháng 6
Thuật toán 1: Thuật toán xây dựng mạng liên kết
theo mô hình Bus-RSN
Đầu vào: int M, số lượng zone của đồ thị;
int A[],lưu trữ kích thước của M zone;
int B[],lưu trữ số block của M zone;
Đầu ra : Tô-pô Bus-RSN
1 푖 = 0;
2 퐵푢푠푁표푑푒푠 ← ;
3 //khởi tạo danh sách bus-node của tô-pô
4 for (푖 = 0;푖 < 푀;푖 + +){
5
푍표푛푒 = 퐺푒푛푒푟푎푡푒푅푆푁(퐴[푖]);
푖
6
퐵푙표푐푘푠 = 퐷푖푣푖푑푒퐵푙표푐푘(푍표푛푒 , 퐵[푖]);
푖
7
퐵푢푠푁표푑푒푆푒푙푒푐푡푖표푛(퐵푙표푐푘푠);
푈푝푑푎푡푒(퐵푢푠푁표푑푒푠);
8
9 }
10 BuildBusWay(BusNodes);
Hình 4. Quá trình RSN được chia thành các block, chọn bus-node
và tạo Bus-way
RSN với kích thước cho trước được khởi tạo bởi thủ
cách thêm các random link (cho các cặp nút được lựa
chọn ngẫu nhiên theo phân bố đồng nhất) của tô-pô
cơ sở dạng lưới. Giai đoạn này tương ứng với Hình
4-a, RSN chưa được chia block và các bus-node chưa
được chọn.
• Phân chia tô-pô thành các khối: Sau khi được khởi
tạo tại giai đoạn 1, 푍표푛푒푖 của mạng được chia thành
B[i] block có kích thước lưới X*Y bằng nhau. Các
kích thước được chia sao cho X và Y là bội số của 2
và |푋 −푌| là nhỏ nhất. Ví dụ: Zone có kích thước 128
có 4 block có kích thước là 4*8.
• Lựa chọn bus-node: Ngay sau khi zone được chia
thành các block với kích thước giống nhau, các bus-
node sẽ được tiến hành chọn và được lưu trữ vào
mảng BusNodes[]. Các bus-node là nút ở trung tâm
của block, được thực hiện bởi BusNodeSelection() như
random link với nút khác được tạo trong quá trình
sinh RSN, link này sẽ bị xóa bỏ. Sau đó, các bus-
node mới được thêm vào danh sách BusNodes qua thủ
tục tại dòn 7.
• Xây dựng Bus-way và tạo random link giữa các bus-
node: dựa trên danh sách BusNodes[], được thực hiện
bởi thủ tục BuildBusWay(BusNodes) được minh họa ở
từ các zone, các bus-node được liên kết lần lượt với
nhau theo dạng tô-pô bus. Sau đó, các random link
được thêm vào giữa 2 bus-node bất kỳ theo phân bố
đồng nhất, nghĩa là các bus-node có bậc bằng nhau
Hình 5. Chi tiết về Non-bus-node và Bus-node
Ngoài ra, non-bus-node còn có r-random link liên kết với
các nút bất kỳ cùng zone với nó. Chúng tôi khuyến nghị
sử dụng non-bus-node với r=2 random link để bậc của các
nút không tăng lên quá cao. Trong các tô-pô khuyến nghị
như thế bậc của các non-bus-node là 6.
Trong phạm vi zone, bus-node cũng có thể được coi là
một non-bus-node. Ngoài nhiệm vụ như một non-bus-node,
bus-node giúp các zone liên kết với nhau, tạo sự liên thông
trong đồ thị với 4 grid link, 2 random link. Tuy nhiên, 2
random link này chỉ kết nối tới các bus-node khác. Nếu một
random link có 2 mút là 2 bus-node thuộc cùng một zone
thì nó sẽ tham gia tích cực vào định tuyến nội vùng, ngược
lại, nó giúp làm giảm đáng kể độ giải đường đi (hop-count)
trong định tuyến liên vùng. Ngoài ra, bus-node còn có các
bus-way link, dùng để liên kết các zone với nhau, tạo sự
liên thông cho mạng và thực hiện các nhiệm vụ điều khiển,
giám sát. Do vậy, bậc của bus-node là 8, như Hình 5.
Nút và liên kết giữa các nút
Bus-RSN có 2 loại nút: các bus-node đã đề cập và các
nút còn lại, gọi là non-bus-node. Do có cấu trúc cơ sở là
tô-pô dạng lưới, một non-bus-node có 4 liên kết lưới tức
grid-link giúp liên kết với 4 nút xung quanh, như Hình 5.
Khuyến nghị sử dụng trong thực tiễn
Bus-RSN được đề xuất cho các DC cỡ nhỏ và vừa phù
hợp mới xu hướng phát triển linh hoạt và tiết kiệm trong
26
Các công trình nghiên cứu phát triển Công nghệ Thông tin và Truyền thông
nước, nên với những điều kiện bối cảnh cụ thể đó chúng tôi
cũng khuyến nghị là các ứng dụng thuê bao máy chủ trên
DC nên được gán với nhóm các máy thuộc cùng một sàn.
Điều này là khá phù hợp vì các khách hàng của DC loại
này cũng thường có nhu cầu không quá lớn. Do đó liên kết
giữa các sàn dù chỉ thực hiện hạn chế trên Bus-way cũng sẽ
vẫn đảm bảo được nhu cầu truyền tin phục vụ cho quản lý,
kiểm soát điều khiển hệ thống (vốn giao thông có tỷ trọng
rất nhỏ so với giao thông dữ liệu ứng dụng). Việc sử dụng
kiến trúc bus tối giản như thế giúp giảm thiểu chi phí liên
kết giữa các sàn có thể ở khá xa nhau. Trong trường hợp
có ứng dụng yêu cầu số lượng máy chủ tương đối nhiều
và bắt buộc phải triển khai trên nhiều hơn 1 sàn, hệ thống
sẽ có thể bổ sung các random link giữa các zone phù hợp
sao cho đảm bảo yêu cầu mà không tốn kém (mục IV-2 sẽ
trình bày chi tiết thông qua một case-study cụ thể). Đây có
thể coi là ưu điểm chính của giải pháp tô-pô đề xuất nhờ
vừa đảm bảo tiết kiệm chi phí thiết bị và cáp mạng vừa
linh hoạt đáp ứng được yêu cầu cao hơn phát sinh.
1
1
Tham số 푧푖 của một nút được quyết định bởi zone quản lý
nút đó, được dùng để phân biệt các nút thuộc zone nào. Ví
dụ, với 2 nút u và v, nếu có 푍표푛푒푖푑 giống nhau thì chúng
cùng thuộc 1 zone, ngược lại, chúng thuộc 2 zone khác
1
2
một zone, cần phân biệt các block thuộc zone đó. Hai nút
푢, 푠 ∈ 푧 , nhưng 푢 ∈ 푏 cho nên 푏푢 là 1, còn 푠 ∈ 푏 nên
1
1
3
푏푠 là 3. Cuối cùng là 푁표푑푒푖푑 được dùng để phân biệt các
thuộc 푏 , 푧 , có 푁표푑푒푖푑 lần lượt là 2 và 8. Như vậy, tọa
1
1
độ của mỗi nút là riêng biệt, từ đó hỗ trợ quá trình định
tuyến trên DC.
Trong mô hình Bus-RSN, có 2 trường hợp định tuyến:
định tuyến nội vùng (intra-zone) và định tuyến liên vùng
(inter-zone). Khi 2 nút nguồn đích ở trong cùng một zone
(intra-zone), chúng tôi triển khai áp dụng thuật toán định
(compact routing), nên bảng định tuyến của các nút sẽ
không phải lưu quá nhiều thông tin. Ngoài ra, với đặc trưng
của mình, CORRA tận dụng tối đa các random link như là
các cầu nối giữa các vùng hàng xóm, từ đó cải thiện các
tham số hiệu năng của mạng. Khi sử dụng thuật toán định
tuyến này, non-bus-node sẽ thu thập thông tin các nút cùng
với các random link trong vùng hàng xóm của nó là tập
hợp các nút cách nút đang xét là 2 nút trung gian (hop)
nếu di chuyển bằng grid-link.
2. Giải pháp định tuyến cho Bus-RSN
tuy nhiên để có thể hoạt động được, cần có thuật toán định
giữa 2 nút mạng bất kỳ của Bus-RSN. Đầu vào của thuật
toán định tuyến là 2 nút mạng, đầu ra đường đi từ nút nguồn
đến nút đích. Đường đi giữa 2 nút mạng là danh sách các
nút mạng của tô-pô, được sắp xếp theo thứ tự gói tin đi qua
từ nút nguồn đến nút đích.
Trong trường hợp thứ 2, khi cặp nút nguồn đích ở 2 zone
khác nhau, gói tin cần đi qua bus-way. Bus-node có nhiệm
vụ giúp các zone liên kết với nhau nên chúng cần lưu thông
tin của các bus-node khác. Nói cách khác, bảng định tuyến
của non-bus-node u cần lưu thông tin của các nút, random
link trong vùng hàng xóm của u và các bus-node có trong
mạng. Bảng định tuyến của bus-node cần lưu thông tin của
các nút trong block mà nó đại diện cùng với các bus-node
khác có trong mạng.
Bảng II
ĐỊNH NGHĨA MỘT SỐ KÍ HIỆU ĐƯỢC SỬ DỤNG
Ký hiệu
푧푖
Diễn giải
Định danh zone id của nút 푖
Định danh block id 푖
Node id của nút 푖
푏푖
푖
푏푛푖
Bus-node 푖
Hai trường hợp có thể được đặc tả như sau.
Định tuyến nội vùng: Intra-zone: là khả năng xảy ra
푐푏푛푖
nBlock
Bus-node gần nút 푖 nhất
Số block trong một đồ thị RSN
khi hai nút cùng nằm trong một zone. Ví dụ, cặp nút nguồn
1
Với cách tổ chức kiến trúc Bus-RSN đã được trình bày,
là mô hình hướng đến các DC được xây dựng trên không
gian rời rạc (nhiều phòng, nhiều tầng khác nhau), nên trong
mô hình này sử dụng các random link để thu nhỏ đường
kính mạng. CORRA là thuật toán định tuyến ưu tiên sử
dụng các random link. Vì vậy CORRA có thể tận dụng đặc
điểm của mô hình mạng để có một DC có các tham số hiệu
hiệu chúng tôi sử dụng được chú thích trong Bảng II.
để có thể sử dụng tối đa các random link, từ đó hiệu năng
của mạng liên kết cũng được gia tăng.
Định tuyến liên vùng: Inter-zone: xảy ra khi cặp nút
nguồn đích thuộc 2 zone khác nhau, ví dụ 푆 ∈ 푧푖 và 푇 ∈ 푧
2
tôi chia quá trình định tuyến cho trường hợp này thành 2
giai đoạn. Giai đoạn 1, gói tin từ nút nguồn được định
tuyến đến bus-node gần nút đích nhất. Giai đoạn 2, gói tin
từ bus-node gần với nút đích nhất di chuyển đến nút đích.
Địa chỉ của một nút trong Bus-RSN bao gồm 3 thành
phần: định danh vùng 푍표푛푒푖푑 (푧푖), định danh của khối
퐵푙표푐푘푖푑 (푏푖), 푁표푑푒푖푑 (푖), được cấu trúc thành 푣(푧푖, (푏푖, 푖)).
27
Tập 2020, Số 1, Tháng 6
Thuật toán 2: Thuật toán định tuyến cho mô
hình Bus-RSN
Đầu vào: Bus-RSN;
source node 푆(푧 , (푏 , 푖));
푖
푖
destination node 푇(푧 , (푏 , 푗));
푗
푗
Đầu ra : Routing path from S to T
1 if (퐺푒푡푍표푛푒퐼푑(푆) = 퐺푒푡푍표푛푒퐼푑(푇)){
2
퐼푛푡푟푎푍표푛푒(푆, 푇);
3 }
4 else{
5
푃ℎ푎푠푒1(푆, 푐푏푛 );
푇
6
푃ℎ푎푠푒2(푐푏푛 , 푇);
푇
7 }
IV. ĐÁNH GIÁ BẰNG THỰC NGHIỆM
Để thuận tiện cho các độc giả chuyên ngành chúng tôi
tiếp tục sử dụng các thuật ngữ kỹ thuật phổ biến trong tiếng
Anh (có chú giải tiếng Việt trong xuất hiện lần đầu).
Bảng III
CÁC KÝ HIỆU TRONG CÁC HÌNH MINH HỌA THỰC NGHIỆM
Tô-pô
Bus-RSN
JellyFish
R3
Thuật toán định tuyến
Hybrid
K-shortest path
Shortest path
Shortest path
Ký hiệu
BR-HRA-2-4
JF-KSPR-2
R3-SPR-2
RSN-SPR-2
RSN
Chúng tôi tiến hành khảo sát các tham số hiệu năng
cơ bản của mạng liên kết, bao gồm diameter (đường kính
đồ thị), average routing path length – ARPL (độ dài trung
bình đường định tuyến), average latency (độ trễ truyền tin
trung bình giữa một cặp nút), routing table size (kích thước
bảng định tuyến), total cable length (tổng độ cài cáp mạng),
network cost (chi phí thiết bị và cài đặt mạng), của tô-
pô Bus-RSN cùng với các tô-pô quan trọng đã đề cập:
đánh giá có mô phỏng SSiNET[1].
Hình 6. Đánh giá tham số hiệu năng mạng bằng phân tích đồ thị
theo kịch bản 1
Trong kịch bản thử nghiệm 1, các tô-pô được thực hiện
khảo sát với cùng kích thước: 64, 128, 256, 512, được lắp
đặt ở 2 zone cách nhau 15m. Các zone của tô-pô Bus-RSN
được chia thành 4 block.
Chúng tôi sử dụng và giải thích các kí hiệu được sử dụng
gồm tên tô-pô, thuật toán định tuyến tương ứng, số zone
được sắp xếp. Riêng Bus-RSN có thêm tham số cuối là số
lượng block trong mỗi zone, ví dụ 4 có nghĩa là mỗi zone
zone để đảm bảo cấu trúc hyper-cube của nó và có số nút
mạng tương đương với các tô-pô còn lại. Các mạng liên kết
cũng được mô phỏng đặt vào các phòng (sàn) có địa điểm
khác nhau, cách nhau 15m.
kết. Có thể thấy JellyFish có kết quả tốt nhất, khi ở cả 4
kích thước, JellyFish cho diameter thấp nhất, dao động từ 4
đến 6 hop, tiếp theo đó là RSN-SPR và Bus-RSN. Điều này
có thể lý giải được bởi vì cấu trúc mạng của JellyFish là
hoàn toàn ngẫu nhiên cùng thuật toán định tuyến k-Shortest
kích thước. Tô-pô RSN với kích thước nhỏ nên khi sử dụng
thuật toán định tuyến SPR cho diameter khá nhỏ (xấp xỉ
JellyFish). R3 cho diameter cao nhất vì tô-pô có cấu trúc
1. Đánh giá hiệu năng mạng liên kết
Trong phần này, chúng tôi trình bày về các tham số hiệu
năng của các tô-pô sau khi được khảo sát theo 2 kịch bản.
28
Các công trình nghiên cứu phát triển Công nghệ Thông tin và Truyền thông
hyber-cube, nên sẽ cần nhiều hop hơn khi gói tin di chuyển.
Bus-RSN sử dụng thuật toán CORRA, thuật toán định tuyến
ưu tiên sử dụng random link, nên đường kính mạng của nó
cũng khá nhỏ, dao động trong khoảng 5.0 đến 7.7 khi kích
thước mạng thay đổi từ 64 đến 512.
Do cấu trúc mạng JellyFish bao gồm hoàn toàn là liên
kết ngẫu nhiên, ngoài ra nhờ sử dụng thuật toán định tuyến
k-Shortest Path, nên JellyFish có độ dài trung bình đường
định tuyến là thấp nhất trong 4 tô-pô. Bus-RSN và RSN cho
kết quả xấp xỉ JellyFish ở các kích thước thử nghiệm khi
kích thước mạng tăng từ 64 lên 512. Kết quả trong Hình 6-b
cho thấy, đối với các kích thước được thử nghiệm, JellyFish
không quá vượt trội so với Bus-RSN. Yếu tố chính khiến
độ dài trung bình đường định tuyến của Bus-RSN không
quá thua kém so với JellyFish đến từ kích thước của mạng
kết nối.
Độ trễ trung bình (tính theo ns- nano second) phụ thuộc
khá nhiều vào 2 yếu tố: đường kính mạng và độ dài trung
bình đường định tuyến. Trong mô hình tính toán, độ trễ
truyền tin được tính bằng tổng độ trễ tại các nút mạng
(tính theo số hop-count) và tổng độ trễ trên quãng đường
định tuyến (tính theo mét). Giá trị độ trễ thấp được xem
là hiệu quả. Như đã trình bày trên về đường kính và độ
dài trung bình đường định tuyến, nên JellyFish có độ trễ
thấp nhất, tiếp đến là Bus-RSN. Ở kích thước 64, độ trễ
của JellyFish khoảng 250 , trong khi đó Bus-RSN khoảng
256 . Nhìn chung, Bus-RSN có độ trễ cao hơn Jellyfish,
nhưng trung bình độ trễ toàn mạng là chấp nhận được, ví
dụ Bus-RSN có độ trễ trung bình cao hơn 12,61% so với
JellyFish ở kích thước mạng là 128. Kết quả độ trễ truyền
tin trung bình giữa một cặp nút của các tô-pô được trình
bày trong Hình 6-c.
Sau khi thực hiện khảo sát các tô-pô với kịch bản 1,
chúng tôi tiếp tục khảo sát với kích thước lớn hơn: 128,
256, 512, 1024. Trong kịch bản này, các tô-pô được lắp đặt
tại 8 zone, cách nhau đôi một 15m. Các zone của tô-pô
Bus-RSN được chia thành 4 block.
Hình 7. Đánh giá tham số hiệu năng mạng bằng phân tích đồ thị
theo kịch bản 2
tô-pô. Ta có thể thấy rằng 3 tô-pô Bus-RSN, R3, RSN với
các thuật toán định tuyến được sử dụng có đường kính mạng
xấp xỉ nhau, dao động từ 4 đến 7. RSN và JellyFish sử dụng
các thuật toán định tuyến mà bản chất là sử dụng đường
đi ngắn nhất nên không bất ngờ khi 2 tô-pô này có đường
kính mạng nhỏ. Bus-RSN sử dụng thuật toán CORRA, là
thuật toán định tuyến ưu tiên sử dụng các random link. Với
cấu trúc của Bus-RSN, các liên kết ngẫu nhiên xuất hiện ở
mọi node trong tô-pô làm cho đường kính mạng của mạng
nhỏ lại. R3 có đường kính mạng thấp vì các node mạng
của tô-pô này thuộc nhiều zone khác nhau. Nên khi định
tuyến, chúng phải đi qua nhiều nút biên trong R3), khiến
cho đường kính mạng của R3 lớn hơn các tô-pô còn lại.
Khi chia mạng kết nối thành nhiều zone các nhau, Bus-
RSN cho thấy lợi thế của mình với cấu trúc nhiều liên
kết ngẫu nhiên và thuật toán ưu tiên sử dụng chúng. Điều
này thể hiện trong hình 5, khi độ dài trung bình đường định
tuyến của Bus-RSN thấp nhất trong 4 tô-pô, dao động trong
khoảng từ 1.8 đến 2.5 với kích thước mạng từ 128 đến 1024.
Trong điều kiện hạn chế cáp mạng, số lượng kết nối giảm
xuống dẫn đến bậc của các nút mạng trong mạng JellyFish
giảm xuống khiến mô hình này mất lợi thế. độ dài trung
bình đường định tuyến của JellyFish hơn Bus-RSN khoảng
60% ở kích thước 128 và 20% ở kích thước 1024. RSN có
độ dài trung bình đường định tuyến xấp xỉ JellyFish. Do
cấu trúc mạng đã được giải thích ở phần đường kính mạng,
29
Tập 2020, Số 1, Tháng 6
R3 có độ dài trung bình đường định tuyến thấp nhất trong
các tô-pô với các kích thước được thử nghiệm.
trung bình giữa một cặp nút của các tô-pô. Độ trễ truyền
tin trung bình giữa một cặp nút là thông số phụ thuộc vào
đường kính mạng và độ dài trung bình đường đi định tuyến,
nên không khó hiểu khi Bus-RSN có độ trễ truyền tin trung
bình giữa một cặp nút tốt nhất trong các tô-pô với các kích
thước thử nghiệm từ khoảng 200ns ở kích thước 128 đến
400ns ở kích thước 1024. Có thể thấy, với các kích thước
nhỏ, Bus-RSN có lợi thế đối với JellyFish.
2. Đánh giá chi phí triển khai
Sau khi khảo sát các tham số hiệu năng, chi phí để xây
dựng các DC theo các mô hình tô-pô trên được chúng tôi
đánh giá theo 2 kịch bản đã được đưa ra.
Với kịch bản 1, các tô-pô được thực hiện khảo sát với
cùng kích thước: 64, 128, 256, 512, được lắp đặt ở 2 zone
cách nhau 15m. Các zone của tô-pô Bus-RSN được chia
thành 4 block.
Hình 8. Tổng chiều dài cáp và tổng chi phí triển khai kết nối theo
kịch bản 1
Tổng chiều dài cáp (Total Cable length) là lợi thế đặc thù
của Bus-RSN. Do cấu trúc của Bus-RSN là các zone tách
biệt được kết nối thông qua 1 bus-way, cho nên khi DC
được lắp đặt tại các phòng khác nhau sẽ chỉ tốn thêm chi
cáp nối cho việc lắp đặt bus-way. Nhưng đối với JellyFish,
khi xây dựng theo mô hình này, các liên kết ngẫu nhiên sẽ
bị kéo dài khi DC phải lắp đặt tại các phòng (sàn) riêng
biệt.
Chi phí trung bình cho việc cài đặt các kết nối giữa hai
nút mạng bên trong một tủ mạng yêu cầu chi phí 2.5$ và
6.5$ đối với kết nối giữa hai nút mạng ở hai tủ mạng khác
nhau. Chi phí cho mỗi mét cáp quang là 퐶표푠푡_푝푒푟_푚 =
10/푚, và mỗi đầu nối 퐶표푛푛푒푐푡표푟_퐶표푠푡 = 188$. Vậy chi
phí cho kết nối này được tính bằng (10∗5+188∗2) ∗1.25+
6.5 = 539$. Tổng chi phí để xây dựng DC được tính theo
công thức:
như vậy. Thử nghiệm cho thấy Bus-RSN có kết quả tốt
nhất khi sử dụng ít cáp nối và thấp hơn JellyFish, thấp hơn
81,53% ở kích thước mạng 128 nút.
푇표푡푎푙_퐶표푠푡 = 퐶푎푏푙푒_푐표푠푡+
푠푤푖푡푐ℎ_푝표푟푡 ∗ 500 ∗ 푛푒푡푤표푟푘_푠푖푧푒
Chi phí đầu tư cho thiết bị mạng chiếm một phần quan
trọng trong chi phí cài đặt mạng liên kết. Để đơn giản hóa
mô hình tính toán, chúng tôi lựa chọn chi phí cho một thiết
bị chuyển mạch ở mức 500$ cho mỗi cổng (port) dựa trên
của thiết bị chuyển mạch đó trong mạng liên kết. Chi phí
cài đặt mạng còn bao gồm cả chi phí cho các dây nối tức
cáp mạng (cable) dùng để liên kết các thiết bị với nhau.
Chi phí dành cho một kết nối bằng giá trị của dây nối đó
(bao gồm chi phí dây nối, và chi phí đầu kết nối) cộng
thêm 25% chi phí trung bình dành cho nhà sản xuất (chi
phí sản xuất, phân phối, tiền lãi) và chi phí để lắp đặt thực
tế (installation cost).
Sau đây chúng tôi thử khảo sát chi phí cho một số trường
hợp ứng dụng có thể gặp trong thực tiễn (case studies). Đầu
khuyến nghị sử dụng), khi mà có ứng dụng khai thác yêu
cầu sử dụng vượt quá số lượng máy chủ trong một phòng,
ví dụ như cần tất cả các máy chủ tại vùng 푧 và một phần
1
máy chủ trong vùng 푧 . Trong trường hợp đó, Bus-RSN
2
cung cấp khả năng linh hoạt trong việc kết nối giữa hai
vùng xác định bằng cách thay đổi một số kết nối trong
vùng 푧 tới một số nút mạng trong vùng 푧 . Bằng cách
1
2
thay thế các thiết bị switch (chuyển mạch) tại các bus-node
từ loại 8 cổng lên 12 cổng, làm gia tăng các cầu kết nối tới
các bus-node khác trong vùng 푧 . Đồng thời cấu hình lại
địa chỉ của các nút được chọn trong vùng đó, sao cho tương
đồng với các địa chỉ các nút trong vùng nhưng không cần
퐶푎푏푙푒_푐표푠푡 = (퐶푎푏푙푒_푙푒푛푔푡ℎ ∗ 퐶표푠푡_푝푒푟_푚+
퐶표푛푛푒푐푡표푟_퐶표푠푡) ∗ 1.25 + 퐼푛푠푡푎푙푙푎푡푖표푛_퐶표푠푡
2
30
Các công trình nghiên cứu phát triển Công nghệ Thông tin và Truyền thông
thay đổi vị trí (địa lý) của các nút đó. Có thể thấy rõ là,
việc thay thế switch cũng như chi phí cho cáp mạng so với
tổng chi phí xây dựng DC là không đáng kể và các switch
được thay thế có thể tận dụng lại trong việc mở rộng DC
sau này. Ví dụ, yêu cầu tính toán cần zone 푧 và block 푏 ,
1
5
푏 , thuộc zone 푧 . Với tính linh hoạt của Bus-RSN, hiệu
6
2
suất tính toán có thể tăng lên bằng cách thêm liên kết giữa
các bus-node thuộc zone 푧 và bus-node của block 푏 và
1
5
푏 . Như vậy, chúng ta chỉ cần thay 2 switch có 8 port, 1
6
switch tương ứng với bus-node thuộc zone 푧−1 và 1 switch
tương ứng với bus-node của 푏 hoặc 푏 , bằng loại switch
5
6
12 port. Với cấu hình hiện tại, mỗi bus-node khi liên kết
đến zone khác cần 15m cáp mạng. Chi phí cho sự thay
đổi này là: 12*500*2 + 15*10 = 12.150 (USD), so với chi
phí xây dựng ban đầu là chỉ tăng thêm khoảng 2,2% – khá
khiêm tốn!
Chúng tôi tiếp tụ khảo sát chi phí với kịch bản 2.
Được thiết kế để phù hợp với các không gian phân biệt
nên Bus-RSN sử dụng cáp mạng ít nhất trong 4 tô-pô
mạng với các kích thước được thử nghiệm, 1344 m ở kích
thước 128 và 14861 ở kích thước 1024. Với kích thước 128,
JellyFish sử dụng nhiều hơn 5.89 lần số lượng cáp mạng
mà Bus-RSN cần, con số này là 6.5 với kích thước 1024.
Kết quả chi tiết được thể hiện trong Hình 9-a.
Hình 9. Tổng chiều dài cáp và tổng chi phí triển khai kết nối theo
kịch bản 2
các tô-pô mạng dựa trên kịch bản thí nghiệm. Trong cùng
một điều kiện (chi phí lắp đặt, chi phí vật liệu. . . ) Bus-RSN
là tô-pô có chi phí thấp nhất. Do các mạng kết nối có cùng
số lượng switch, Bus-RSN sử dụng ít cáp mạng nhất (Hình
7) nên không khó hiểu khi Bus-RSN có chi phi lắp đặt
tiết kiệm nhất trong kịch bản thử nghiệm, khoảng 726.573
USD ở kích thước 64 và 5.914.163 USD ở kích thước 1024.
Trong khi đó, chi phí cần cho mô hình JellyFish hơn 38.9%
so với Bus-RSN.
và khoảng cách khác nhau, các mặt sàn có kích thước 푧 ,
1
푧
và 푧 lần lượt là 32 nút và 푧 là 128, tổng nút toàn
3 4
2
mạng là 224 nút. Kết quả thực nghiệm cho thấy, Bus-RSN
sử dụng ít cáp mạng hơn 83,19% và đạt tổng chi phí thấp
hơn 11,2% khi so sánh với JellyFish. Lý do chính là bởi số
lượng cáp kết nối giữa các nút mạng liên vùng của tô-pô
nhiều và tỏ ra bất lợi khi kết nối giữa các phòng máy chủ
đặt cách xa nhau. Do vậy, mô hình Bus-RSN phù hợp với
điều kiện triển khai thực tế khi các phòng lắp đặt máy chủ
được bố trí ở xa nhau và có kích thước khác nhau.
Chúng tôi tiến hành khảo sát kỹ hơn, mô phỏng việc lắp
đặt DC trên các sàn tương tự thực tế bằng 2 cấu hình. Cấu
hình 1 với DC được triển khai trong 4 zone có khoảng cách
đồng đều nhau và cách nhau 15 mét. Trong cấu hình 2, giả
sử rằng, ban đầu DC được lắp đặt 2 zone 푧 và 푧 cạnh
Bảng IV
TỔNG CÁP MẠNG TRONG TRƯỜNG HỢP KHÁC
NHAU VỀ KHOẢNG CÁCH GIỮA CÁC ZONE
1
2
nhau, với khoảng cách cáp kết nối là 15 mét (cùng tầng, ví
dụ tầng 1). Sau đó, DC được mở rộng với 푧 được lắp đặt
3
Cấu hình 1 (15 mét đều)
Tổng nút
64
128
256
512
BR-HRA-4-4
653,95
1.734,40
3.145,05
7.404,80
JF-kSPR-4
3.304,90
7.819,10
18.042,40
46.776,40
Tỉ lệ %
19,79%
22,18%
17,43%
15,83%
ở tầng trên (ví dụ tầng 2), cách tầng 2 là 15m. Cuối cùng,
DC tiếp tục được mở rộng với 푧 , 15m cao hơn tầng 3.
4
Với thiết kế 4 zone, tổng chiều dài cáp của Bus-RSN thấp
hơn nhiều chiều dài cáp của JellyFish, chỉ bằng 22,18% và
17,43% với kích thước 128 và 256 (Bảng 4), tương ứng.
Với cấu hình 2, khoảng cách giữa các zone tăng lên đáng
kể, thì tổng chiều dài cáp của Bus-RSN vẫn duy trì mức
thấp hơn của Jellyfish, ví dụ chỉ chiếm 22,75% tại kích
thước mạng 256.
Cấu hình 2 (khoảng cách không đều)
64
798,70
1.870,25
3.293,95
7.563,20
3.422,60
8.220,60
19.058,40
49.048,10
23,34%
22,75%
17,28%
15,42%
128
256
512
Ngoài ra, chúng tôi thực nghiệm với 4 sàn có kích thước
31
Tập 2020, Số 1, Tháng 6
V. KẾT LUẬN
Nghiên cứu này được tài trợ bởi Quỹ Phát triển khoa học
và công nghệ Quốc gia (NAFOSTED) trong đề tài mã số
102.02-2017.316.
Trong bài báo này, chúng tôi đề xuất mô hình tô-pô lai
Bus-RSN nhằm giải quyết bài toán xây dựng DC của các
doanh nghiệp nhỏ và vừa. Với đặc thù thiết kế nhắm đến
tính kinh tế và linh hoạt, Bus-RSN có thể lắp đặt trong
không gian gồm nhiều phòng/sàn phân biệt. Ngoài ra, chi
phí đầu tư ban đầu để xây dựng DC theo mô hình này phù
hợp với các doanh nghiệp có nguồn vốn hạn hẹp. Tính linh
hoạt trong khả năng mở rộng giúp doanh nghiệp có thể mở
rộng DC một cách dễ dàng.
TÀI LIỆU THAM KHẢO
[1] Kiều Thành Chung, Nguyễn Tiến Thành, Nguyễn
Khanh Văn, ”Một tiếp cận thiết kế công cụ phần mềm
đánh giá hiệu năng mạng liên kết kích thước lớn”,
Chuyên san Các công trình Nghiên cứu và Phát triển
Công nghệ thông tin và Truyền thông, 2019
[2] Singla, Ankit and Hong, Chi-Yao and Popa, Lu-
cian and Godfrey, P Brighten, "Jellyfish: Networking
data centers randomly", Presented as part of the
9th {USENIX} Symposium on Networked Systems
Design and Implementation ({NSDI} 12), 225-238,
2012
Các kết quả thí nghiệm được chúng tôi tổng hợp và trình
bày chi tiết tại phần IV. Với những kết quả đạt được, có thể
thấy rằng, Bus-RSN là một mô hình mạng tiềm năng khi
sở hữu các tham số hiệu năng tốt và chi phí lắp đặt khiêm
tốn.
Trong kịch bản thử nghiệm 1, các tham số hiệu năng:
đường kính mạng, average path length và độ trễ truyền tin
trung bình giữa một cặp nút không phải là điểm mạnh Bus-
RSN khi đạt giá trị kém hơn của JellyFish nhưng không
phải là kém nhiều, ví dụ độ trễ kém 12,61% khi so với
JellyFish ở kích thước mạng 128, nhưng độ trễ này là chấp
nhận được trong các ứng dụng nhỏ, DC vừa và nhỏ.
[3] Luo, Lailong and Guo, Deke and Li, Wenxin and
Zhang, Tian and Xie, Junjie and Zhou, Xiaolei, "Com-
pound graph based hybrid data center topologies",
Frontiers of Computer Science, 9, 6, 860-874, 2015
[4] Al-Fares, Mohammad and Loukissas, Alexander and
Vahdat, Amin, "A scalable, commodity data center
network architecture", ACM SIGCOMM computer
communication review, 38, 4, 63-74, 2008
[5] Lebiednik, Brian and Mangal, Aman and Tiwari,
Niharika, "A survey and evaluation of data center net-
work topologies", arXiv preprint arXiv:1605.01701,
2016
Tuy nhiên, khi thực hiện kịch bản thử nghiệm 2, Bus-
RSN cho thầy kết quả tốt khi các tham số hiệu năng và chi
phí đều tốt nhất. Ví dụ: độ dài trung bình đường định tuyến
của JellyFish hơn Bus-RSN khoảng 60% ở kích thước 128
và 20% ở kích thước 1024.
[6] Guo, Deke and Chen, Tao and Li, Dan and Liu,
Yunhao and Liu, Xue and Chen, Guihai, "BCN: Ex-
pansible network structures for data centers using hi-
erarchical compound graphs",2011 Proceedings IEEE
INFOCOM, 61-65, 2011
[7] Guo, Chuanxiong and Wu, Haitao and Tan, Kun and
Shi, Lei and Zhang, Yongguang and Lu, Songwu,
"Dcell: a scalable and fault-tolerant network structure
for data centers", Proceedings of the ACM SIG-
COMM 2008 conference on Data communication, 75–
86, 2008
[8] Koibuchi, Michihiro and Matsutani, Hiroki and
Amano, Hideharu and Hsu, D Frank and Casanova,
Henri, "A case for random shortcut topologies for
HPC interconnects", 2012 39th Annual International
Symposium on Computer Architecture (ISCA), 177–
188, 2012
[9] Farrington, Nathan and Porter, George and Radhakr-
ishnan, Sivasankar and Bazzaz, Hamid Hajabdolali
and Subramanya, Vikram and Fainman, Yeshaiahu and
Papen, George and Vahdat, Amin, "Helios: a hybrid
electrical/optical switch architecture for modular data
centers", Proceedings of the ACM SIGCOMM 2010
conference, 339–350, 2010
Trong cả 2 kịch bản thử nghiệm, tổng chiều dài cáp và chi
chí thiết bị tiết kiệm của Bus-RSN đều tốt hơn so với các
tô-pô trên. Trong kịch bản thử nghiệm 1, tổng trung bình
cáp ít hơn 81,53% và nhờ thế tổng chi phí giảm 23,08%
khi so với JellyFish ở kích thước mạng 128. Với kịch bản
2, JellyFish sử dụng nhiều cáp mạng hơn 5.89 lần số lượng
cáp mạng mà Bus-RSN cần ở kích thước 128, con số này
là 6.5 ở kích thước 1024.
Cấu trúc mạng có thể lắp đặt với switch thương mại cùng
với số lượng cáp mạng nhỏ dẫn đến chi phí để đầu tư xây
dựng DC theo mô hình Bus-RSN là khá tiết kiệm so với
các mô hình khác. Như vậy, mô hình Bus-RSN tiềm năng,
phù hợp với các DC cỡ vừa và nhỏ, mà trong đó không
đòi hỏi tốc độ tính toán thật cao (chấp nhận độ trễ) nhưng
đảm bảo chi phí lắp đặt thấp.
Trong phạm vi của bài báo này, mô hình Bus-RSN mới
chỉ được phân tích và đánh giá thông qua các thông số hiệu
năng cơ sở (yếu tố đồ thị) mà chưa được thử nghiệm trong
môi trường giả lập thực tế. Trong tương lai, chúng tôi dự
định sẽ đánh giá các yếu tố hiệu năng nâng cao như thông
lượng và điện năng tiêu thụ của mạng để có thể đưa ra
đánh giá đầy đủ nhất về mô hình Bus-RSN.
Ghi nhận
32
Các công trình nghiên cứu phát triển Công nghệ Thông tin và Truyền thông
[10] Guo, Chuanxiong and Lu, Guohan and Li, Dan and
Wu, Haitao and Zhang, Xuan and Shi, Yunfeng and
Tian, Chen and Zhang, Yongguang and Lu, Songwu,
"BCube: a high performance, server-centric network
architecture for modular data centers", Proceedings
of the ACM SIGCOMM 2009 conference on Data
communication, 63–74, 2009
[11] Gyarmati, László and Trinh, Tuan Anh, "Scafida: A
scale-free network inspired data center architecture",
ACM SIGCOMM Computer Communication Review,
40, 5, 4–12, 2010
[12] Wu, Haitao and Lu, Guohan and Li, Dan and Guo,
Chuanxiong and Zhang, Yongguang, "MDCube: a
high performance network structure for modular data
center interconnection", Proceedings of the 5th inter-
national conference on Emerging networking experi-
ments and technologies, 25–36, 2009
[13] Greenberg, Albert and Hamilton, James R and Jain,
Navendu and Kandula, Srikanth and Kim, Changhoon
and Lahiri, Parantap and Maltz, David A and Patel,
Parveen and Sengupta, Sudipta, "VL2: a scalable
and flexible data center network", Proceedings of the
ACM SIGCOMM 2009 conference on Data commu-
nication, 51–62, 2009
[14] Shin, Ji-Yong and Wong, Bernard and Sirer, Emin
Gu¨n, "Small-world datacenters", Proceedings of the
2nd ACM Symposium on Cloud Computing, 1–13,
2011
[15] Yu, Ye and Qian, Chen, "Space shuffle: A scalable,
flexible, and high-bandwidth data center network",
2014 IEEE 22nd International Conference on Network
Protocols, 13–24, 2014
[16] Fujiwara, Ikki and Koibuchi, Michihiro and Matsutani,
Hiroki and Casanova, Henri, "Skywalk: A topology for
HPC networks with low-delay switches", 2014 IEEE
28th International Parallel and Distributed Processing
Symposium, 263–272, 2014
[17] Kim, John and Dally, Wiliam J and Scott, Steve
and Abts, Dennis, "Technology-driven, highly-scalable
dragonfly topology", 2008 International Symposium
on Computer Architecture, 77–88, 2008
ings of the ACM SIGCOMM 2010 conference, 327–
338, 2010
[20] Thorup, Mikkel and Zwick, Uri, "Compact routing
schemes", Proceedings of the thirteenth annual ACM
symposium on Parallel algorithms and architectures,
1–10, 2001
[21] Thanh, Chung Kieu and The, Anh Mai and Bui,
Cuong and Pham, Hai D and Nguyen, Khanh-Van, "An
efficient compact routing scheme for interconnection
topologies based on the random model", Proceedings
of the Eighth International Symposium on Information
and Communication Technology, 189–196, 2017
[22] Dally, William James and Towles, Brian Patrick,
"Principles and practices of interconnection net-
works", 2004
[23] Kieu, Thanh-Chung and Nguyen, Khanh-Van and
Truong, Nguyen T and Fujiwara, Ikki and Koibuchi,
Michihiro, "An interconnection network exploiting
trade-off between routing table size and path length",
2016 Fourth International Symposium on Computing
and Networking (CANDAR), 666–670, 2016
[24] Aljazzar, Husain and Leue, Stefan, "K : A heuristic
*
search algorithm for finding the k shortest paths",
Artificial Intelligence, 175, 18, 2129–2154, 2011
[25] Mudigonda, Jayaram and Yalagandula, Praveen and
Mogul, Jeffrey C, "Taming the Flying Cable Monster:
A Topology Design and Optimization Framework for
Data-Center Networks.", USENIX Annual Technical
Conference, 2011
SƠ LƯỢC VỀ CÁC TÁC GIẢ
Kiều Thành Chung
Tốt nghiệp kỹ sư Công nghệ
Thông tin năm 2003, tại Trường
Đại học Bách Khoa Hà Nội
(HUST), Thạc sĩ Công nghệ
Thông tin năm 2010. Năm
2016, tác giả nghiên cứu tại
Viện Công nghệ Thông tin
Quốc Gia Nhật Bản (NII). Hiện
nay là Nghiên cứu sinh tại Viện
[18] Niranjan Mysore, Radhika and Pamboris, Andreas and
Farrington, Nathan and Huang, Nelson and Miri, Par-
dis and Radhakrishnan, Sivasankar and Subramanya,
Vikram and Vahdat, Amin, "Portland: a scalable
fault-tolerant layer 2 data center network fabric",
Proceedings of the ACM SIGCOMM 2009 conference
on Data communication, 39–50, 2009
Công nghệ Thông tin và Truyền
thông (SoICT)-HUST. Lĩnh vực nghiên cứu: mạng
liên kết, thuật toán định tuyến.
[19] Wang, Guohui and Andersen, David G and Kaminsky,
Michael and Papagiannaki, Konstantina and Ng, TS
Eugene and Kozuch, Michael and Ryan, Michael, "c-
Through: Part-time optics in data centers", Proceed-
33
Tập 2020, Số 1, Tháng 6
Vũ Quang Sơn
Sinh ngày: 09/06/1999
Hiện là sinh viên ngành công
nghệ thông tin tại Học viện
Công nghệ Bưu chính Viễn
thông.
Tác giả đang học tập và nghiên
cứu tại SEDIC-LAB thuộc
Trường Đại học Bách Khoa Hà
Nội.
Các lĩnh vực mà tác giả hiện
đang nghiên cứu: mạng liên kết,
thuật toán định tuyến và ứng dụng mô phỏng giả lập
truyền tin.
Nguyễn Đăng Hải
Tốt nghiệp trường Đại học Bách
khoa Hà Nội năm 1995; nhận
bằng Thạc sĩ Tin học tại Viện
tin học Pháp ngữ năm 1997;
nhận học vị Tiến sĩ Khoa học
Máy tinh của trường Thực hành
Công nghệ cao – Cộng hòa
Pháp năm 2010. Hiện là Giảng
viên chính tại bộ môn Khoa
học Máy tính, Viện Công nghệ
thông tin và truyền thông, trường Đại học Bách khoa
Hà Nội. Lĩnh vực nghiên cứu: tính toán hiệu năng
cao, mô phỏng song song và phân tán, hệ điều hành
nhúng.
Nguyễn Khanh Văn
Tốt nghiệp Kỹ sư Tin học tại Đại
học Bách Khoa năm 1992, Thạc
sỹ Khoa học Máy tính tại Đại
học Wollongong (Úc) năm 2000,
Tiến sĩ Khoa học Máy tính tại
Đại học California-Davis (Mỹ)
năm 2006. Hiện là Phó Giáo sư,
giảng dạy và nghiên cứu tại Viện
Công nghệ thông tin và truyền
thông, Đại học Bách khoa Hà
Nội. Lĩnh vực nghiên cứu: thuật toán và các mô hình
lý thuyết trong tính toán phân tán và mạng máy tính
(mạng liên kết, mạng cảm biến không dây), an toàn
thông tin.
34
15 trang
13360
Free
Bạn đang xem tài liệu "Bus-RSN: Giải pháp tô-pô mạng liên kết dạng lai cho các trung tâm dữ liệu cỡ vừa, tiết kiệm chi phí và đáp ứng không gian mở", để tải tài liệu gốc về máy hãy click vào nút Download ở trên
File đính kèm:
- bus_rsn_giai_phap_to_po_mang_lien_ket_dang_lai_cho_cac_trung.pdf
