「数据中心」Cisco数据中心架构:Spine and Leaf架构

简介: 「数据中心」Cisco数据中心架构:Spine and Leaf架构

图4显示了典型的两层脊椎和叶子拓扑。


图4. 典型的脊椎和叶子拓扑

在这个两层Clos体系结构中,每个较低层交换机(叶层)都连接到全网格拓扑中的每个顶层交换机(脊椎层)叶层由连接到服务器等设备的访问交换机组成。spine层是网络的主干,负责互连所有的leaf交换机。每个叶子开关都连接到织物中的每个脊椎开关。该路径是随机选择的,使得业务负载在顶层交换机之间均匀分布。如果其中一个顶级交换机发生故障,它只会略微降低整个数据中心的性能。

如果发生链路的超额订阅(即,如果一次生成的流量超过了活动链路上可聚合的流量),则扩展容量的过程是简单的。可以增加一个额外的spine交换机,并且可以将上行链路扩展到每个leaf交换机,从而增加层间带宽并减少超额订阅。如果设备端口容量成为一个问题,可以通过将新的叶子交换机连接到每个spine交换机并将网络配置添加到交换机来添加它。易扩展性优化了IT部门扩展网络的过程。如果较低层交换机与其上行链路之间没有发生超额订阅,则可以实现非阻塞体系结构。

对于spine和leaf架构,无论哪一个leaf交换机连接到哪一个服务器,它的流量总是必须通过相同数量的设备才能到达另一个服务器(除非另一个服务器位于同一个leaf上)。这种方法将延迟保持在可预测的水平,因为负载只需跳到一个spine开关和另一个leaf开关就可以到达目的地。

相关文章
|
5月前
|
机器学习/深度学习 数据处理 数据安全/隐私保护
DPU:数据中心与计算架构的革新引擎
【2月更文挑战第3天】
1106 1
DPU:数据中心与计算架构的革新引擎
|
5月前
|
数据中心 网络架构 Python
【计算巢】数据中心的网络架构设计原则
【5月更文挑战第31天】探讨数据中心网络架构设计原则:稳定性是基础,需抵御各种挑战;强调扩展性,适应业务发展;追求高效,确保数据传输速度;注重灵活性,灵活应对变化。简单Python代码示例展示网络节点连接。设计时需具备长远眼光,综合考虑技术方案,以构建坚固高效的信息桥梁。同学们,要持续学习和探索,为信息世界贡献力量!
70 2
|
5月前
|
存储 网络协议 数据库
数据中心网络架构的需求原则及策略
【5月更文挑战第15天】本文讨论了数据中心建设的重要性,它能提升用户体验,保证业务连续性和数据安全。
|
5月前
|
Dubbo Cloud Native 应用服务中间件
【Dubbo3 终极特性】「云原生三中心架构」带你探索 Dubbo3 体系下的配置中心和元数据中心、注册中心的原理及开发实战(中)
【Dubbo3 终极特性】「云原生三中心架构」带你探索 Dubbo3 体系下的配置中心和元数据中心、注册中心的原理及开发实战(中)
151 1
|
5月前
|
存储 并行计算 网络协议
|
存储 Linux API
「网络架构」OpenStack 脊页网络(Spine Leaf Networking) 介绍
「网络架构」OpenStack 脊页网络(Spine Leaf Networking) 介绍
|
存储 监控 网络协议
「数据中心」数据中心脊页架构:数据中心结构管理、自动化和总结
「数据中心」数据中心脊页架构:数据中心结构管理、自动化和总结
|
网络协议 网络虚拟化 数据中心
「数据中心」脊叶网络架构:Cisco VXLAN MP-BGP EVPN脊叶网络
「数据中心」脊叶网络架构:Cisco VXLAN MP-BGP EVPN脊叶网络
|
2月前
|
机器学习/深度学习 存储 监控
利用机器学习技术优化数据中心能效
【7月更文挑战第36天】在数据中心管理和运营中,能源效率已成为关键性能指标之一。随着能源成本的不断上升以及环境保护意识的增强,开发智能化、自动化的解决方案以降低能耗和提高能源利用率变得尤为重要。本文探讨了如何应用机器学习技术对数据中心的能源消耗进行建模、预测和优化,提出了一个基于机器学习的框架来动态调整资源分配和工作负载管理,以达到节能的目的。通过实验验证,该框架能够有效减少数据中心的能耗,同时保持服务质量。
|
5月前
|
存储 大数据 数据处理
探索现代数据中心的冷却技术
【5月更文挑战第25天】 在信息技术迅猛发展的今天,数据中心作为其核心基础设施之一,承载了巨大的数据处理需求。随着服务器密度的增加和计算能力的提升,数据中心的能耗问题尤其是冷却系统的能效问题日益凸显。本文将深入探讨现代数据中心所采用的高效冷却技术,包括液冷解决方案、热管技术和环境自适应控制等,旨在为数据中心的绿色节能提供参考和启示。
下一篇
无影云桌面