数据中心的网络架构与布线架构

简介:

网络架构与布线架构

在数据中心的网络架构中,通常服务器上行端口采用 TCP/IP 的协议进行数据传输,上行的整体网络层可能会包括接入层交换、汇聚层交换、核心层交换、路由等,对于这部分全部采用 TCP/IP 协议进行数据传输的网络层我们可以统称为 LAN 网络,传统数据中心的 LAN 网络层如下图所示。

LAN 网络层

LAN 网络层

随着云计算数据中心采用的大量虚拟化技术后,LAN 网络层也有新的架构出现,虚拟化I/O 技术发展,有助于较好的改善网络节点的延时。低延时的网络是云计算的数据中心发展的基本要求,根据这样的要求越来越多的数据中心采用了 Fabric 类型的网络架构,从而也促使网络架构从传统的三层网络架构减为二层网络架构,而各网络设备之间的连接关系将会变得更加复杂,如图 3.2.1-2 所示。由于数据中心的密度的增加,传统的 HDA 与 EDA 将有融合的发展趋势,采用 TOR 的架构模式下 HDA 与 EDA 将不再可以明确区分,两个区域已经融会在一起。

LAN 二层网络架构

LAN 二层网络架构

LAN/SAN/网络拓扑与布线系统构成对应关系

一个典型数据中心的网络架构通常由几个元素构成:设置一个或多个的进线间,采用冗余设计引入线路与通信业务联接至路由设备层,安全设备层(如防火墙等安全设备);之后,下联核心交换层,直至汇聚层和接入层交换机设备;交换机设备接入主机/服务器/小型机设备,便构成了数据中心的LAN 网络。对于存储网络SAN来说, 构成的元素较为简单:主要由主机/服务器/小型机设备、SAN交换设备及存储设备构成。主机/服务器/小型机设备下联SAN交换机设备,之后进一步下联存储设备。

对于数据中心LAN和SAN共存的网络,布线的规划可以采用两种方案 ,方案一是为LAN与SAN组建各自的主配线区域,这种方式配线管理清晰,但是服务器的布线系统需要采用两个路由,布线数量需要事先规划。方案二是SAN与LAN网络共用一个主配线区域,主机/服务器/小型机设备所在的设备配线区向一个主配线区布线,设备配线区的布线连接至SAN和LAN的数量可以相互调配,可以提高布线利用率,但布线的管理没有方案一那么清晰。工程中采用的组网方案要根据数据中心规模加以比较后选择。如果数据中心主机/服务器/小型机设备数量较大,如大于25台以上的规模时,建议为SAN建立单独的主配线区。在上述设备数量很少的情况下,则可以采用SAN与LAN布线合并主配线区的方案。

(1) SAN和LAN合用主配线区的方案构成图,如图所示。

SAN和LAN合用主配线区网络构成

SAN和LAN合用主配线区网络构成

(2) 主干系统

数据中心的主干系统,指的是主配线区(MDA)到水平配线区(HDA),多个主配线区之间的骨干布线系统。如果数据中心包含中间配线区(IDA),则主配线区到中间配线区,中间配线区到水平配线区之间的布线系统也被定义为主干系统。主干系统好比数据中心的大动脉,对整个数据中心来说至关重要。从某种程度上决定了数据中心的规模和扩容的能力。所以主干系统一般在设计之初就需要留有一定的余量,不论是系统的容量还是系统占用的空间都要给将来升级留足空间。这样将来数据中心升级的时候才能保证最大限度的平滑升级。

主配线区被认为是数据中心的核心,一般设置在计算机房的中心或者比较靠近核心位置,这样能够尽量减少到各水平配线区之间的距离。

在设计之初,主配线区就需要留有足够的设备与缆线安装空间,一般建议至少保留50%以上的空间做为将来升级的空间。避免将来升级的时候遇到空间不足的困扰。推荐光/电的配线架分放在不同的机柜内。在主配线区推荐采用高密度的配线产品,尽可能的减少对空间的占用。在某些应用场合还需要考虑机柜的走线和理线空间能够满足容量的要求。

1) 方案一

是把所有的主配线区、水平配线区和设备配线区的光、电端口通过光缆和对绞电缆连接到一个集中的交叉连接配线设备。这样的设计将所有的设备机柜可以保持锁定状态。任何时候都没有必要去打开一个设备机柜,除非有硬件的变化。集中配线设备也可以实施智能配线功能, 通过自动监测和跟踪,添加和变更来提高系统安全性。

另外,所有有源设备的端口都可以被利用,通过划分VLAN,网络可根据需要来分割。

系统连接方式如图所示。

集中设置方案

集中设置方案

2) 方案二

在主配线区和水平配线区分别设置独立的配线机柜,配线设备采用交叉连接方式。水平配线区设置LAN交换机与配线机柜,通过水平缆线连至设备区服务器;主配线区设置核心网络交换和存储交换设备机柜和配线机柜,通过主干缆线连至水平配线区。配线设备按照交换设备的容量来确定端口数量。系统连接方式如图所示。

分布设置方案

分布设置方案

与方案一相比,此方案减少了缆线的总量,虽然有一些闲置的设备端口存在,但在ISP或其他环境下为不断变化的环境提供了灵活性,可以随着时间的推移,扩大或缩减存储/网络的要求。


本文作者:佚名

来源:51CTO

相关文章
|
11天前
|
机器学习/深度学习 PyTorch 算法框架/工具
PyTorch 中的动态计算图:实现灵活的神经网络架构
【8月更文第27天】PyTorch 是一款流行的深度学习框架,它以其灵活性和易用性而闻名。与 TensorFlow 等其他框架相比,PyTorch 最大的特点之一是支持动态计算图。这意味着开发者可以在运行时定义网络结构,这为构建复杂的模型提供了极大的便利。本文将深入探讨 PyTorch 中动态计算图的工作原理,并通过一些示例代码展示如何利用这一特性来构建灵活的神经网络架构。
32 1
|
2月前
|
机器学习/深度学习 算法 网络架构
【YOLOv8改进 - Backbone主干】EfficientRep:一种旨在提高硬件效率的RepVGG风格卷积神经网络架构
【YOLOv8改进 - Backbone主干】EfficientRep:一种旨在提高硬件效率的RepVGG风格卷积神经网络架构
|
2月前
|
机器学习/深度学习 计算机视觉 异构计算
【YOLOv8改进 - Backbone主干】ShuffleNet V2:卷积神经网络(CNN)架构
【YOLOv8改进 - Backbone主干】ShuffleNet V2:卷积神经网络(CNN)架构
|
16天前
|
边缘计算 负载均衡 5G
边缘计算问题之数据中心内部和外部网络如何解决
边缘计算问题之数据中心内部和外部网络如何解决
15 1
|
18天前
|
边缘计算 物联网 5G
软件定义网络(SDN)的未来趋势:重塑网络架构,引领技术创新
【8月更文挑战第20天】软件定义网络(SDN)作为新兴的网络技术,正在逐步重塑网络架构,引领技术创新。随着5G、人工智能、边缘计算等技术的不断发展,SDN将展现出更加广阔的应用前景和市场潜力。未来,SDN有望成为主流网络技术,并在各行各业推动数字化转型。让我们共同期待SDN技术带来的更加智能、安全和高效的网络体验。
|
21天前
|
运维 安全 SDN
网络拓扑设计与优化:构建高效稳定的网络架构
【8月更文挑战第17天】网络拓扑设计与优化是一个复杂而重要的过程,需要综合考虑多方面因素。通过合理的拓扑设计,可以构建出高效稳定的网络架构,为业务的顺利开展提供坚实的支撑。同时,随着技术的不断进步和业务需求的不断变化,网络拓扑也需要不断优化和调整,以适应新的挑战和机遇。
|
22天前
|
存储 人工智能 运维
深度解析 | 什么是超融合数据中心网络?
深度解析 | 什么是超融合数据中心网络?
|
2月前
|
运维 负载均衡 监控
|
7天前
|
网络协议 安全 网络性能优化
OSI 模型详解:网络通信的七层架构
【8月更文挑战第31天】
61 0
|
1月前
|
机器学习/深度学习 算法 网络架构
神经网络架构殊途同归?ICML 2024论文:模型不同,但学习内容相同
【8月更文挑战第3天】《神经语言模型的缩放定律》由OpenAI研究人员完成并在ICML 2024发表。研究揭示了模型性能与大小、数据集及计算资源间的幂律关系,表明增大任一资源均可预测地提升性能。此外,论文指出模型宽度与深度对性能影响较小,较大模型在更多数据上训练能更好泛化,且能高效利用计算资源。研究提供了训练策略建议,对于神经语言模型优化意义重大,但也存在局限性,需进一步探索。论文链接:[https://arxiv.org/abs/2001.08361]。
23 1

热门文章

最新文章

下一篇
DDNS