Mellanox:一切以数据为中心 重构网络世界

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简介:

前不久,作为一家世界领先的高性能计算、数据中心端到端互连方案提供商,Mellanox (中文名称:迈络思)在京举办了一场“云启AI” Mellanox高速以太网沟通会。在会上,Mellanox正式推出拥有全球最佳可扩展能力的200G和400G开放式以太网交换机解决方案——Spectrum-2。

数据赋能,智网为先

据了解Spectrum-2创造了数据中心可扩展性的新记录,比市场上主流产品高出10倍以上,能效可达1. 3倍,从而降低数据中心的运营成本。此外,Spectrum-2的可编程能力也达到新水平,并优化了路由功能,皆在构建基于以太网的最高效的计算和存储基础架构。

Mellanox

Mellanox公司亚太及中国区市场开发高级总监刘通向记者介绍了Spectrum-2的诞生背景。他告诉记者,人们正被越来越多的数据、应用、联接设备所环绕,在全球范围内数据逐渐呈指数级增长趋势,人们需要更高的数据传输速度,更强的数据处理能力,以及更好的数据安全。

“数据增长对Mellanox而言是一个非常好的成长机会。”刘通表示,从网卡、芯片、交换机,到网线、收发器、光模块,Mellanox可以为大数据时代提供一个最佳的网络互联的端到端的解决方案,来满足更快的传输速度和更强的数据处理能力。在市面上几乎看不到哪一家公司能够像Mellanox一样,自研所有芯片,然后制造所有计算、存储、网络设备,做成端到端的网络解决方案,提供给客户。“未来无论用户需要的是10G、25G、40G、50G、100G、200G甚至400G,Mellanox都是唯一一家公司能够提供所有这些网络速率的公司,也是唯一一家能够提供端到端这这么多网络速率的公司,也是唯一一家能够专注做智能网络设备的公司,这其中既包括智能网卡和智能交换机,还包括智能芯片SOC设备。”

颠覆传统数据中心以CPU为核心架构

刘通透露,Mellanox在数据中心领域已经赢得很多客户的认可,在全世界前六大银行里面有五家用到Mellanox高速网去支持金融后台的数据中心。全球前十大超大规模的公司里面有九家全部用的是Mellanox解决方案。刘通强调,这不是某一个业务部门在应用Mellanox产品,而是在这些“巨无霸”型企业中的数百万台数据中心在使用Mellanox。此外一些数据也非常能佐证Mellanox的实力:全球前十大石油公司中有九家,全球前五大制药公司有三家,甚至世界排名前十大汽车公司,都在使用Mellanox的解决方案。

记者发现,这些公司都有一个共性:他们产生着大量数据,业务的高速增长需要更先进的数据中心架构去处理更多的数据。为什么他们会选择Mellanox?刘通表示,Mellanox认为传统以CPU为核心的数据中心,正在向以数据为核心的数据中心架构去转移。过去数据中心任务单一,处理的数据量小,所以以CPU为核心可以满足业务需求。但是今天人们面临着高速增长的业务类型和数据量,传统以CPU为核心的架构无法突破,效率极大受限。“这正是全球知名企业会选择Mellanox的原因,因为他们需要变革数据中心,不能再以CPU为核心去考虑数据中心的架构,而是要以数据为中心。因为我们要分析数据去产生价值,只有以数据为核心,才是IT,才是数据中心这些人应该考虑的核心所在。”

以数据为中心重构数据中心

“如果按照传统数据中心规则,所有节点都需要排队等待CPU去处理数据,之后才开始分析数据,这势必造成一个瓶颈。”Mellanox经过分析发现,只有流动的数据才能产生价值,它是从一个地方转移到另外一个地方,经过大家共享之后,经过分析才能产生价值。Mellanox认为,网络在这里面起到了一个至关重要的作用,于是提出了一个新的概念——网络内计算,In-Network computing,即让网络变成一个数据处理的单元,跟数据相关的计算都在网络内完成。

Mellanox

通过网络的云计算,即通过网络内的一些器件,包括网卡和交换机来完成一些数据的计算。Mellanox观察到应用延迟已经下降到了十分之一,从原来的30微秒变为3微秒。“这是一种新的数据中心架构的传输方式,也是Mellanox的核心技术要点一。”

刘通举例道,在数据中心智能网卡上Mellanox采用新的网络传输协议RDMA,而不是用传统的TCP,因为RDMA会节省更多的CPU资源,同时使数据传输的效率更高。它的传输方式非常简洁,再也没有红色的CPU去介入,数据传输就是从应用缓存到应用缓存,绕过了很多不必要的环节,从而使得通讯、数据传输的速度更快,那么这样应用程序的处理速度也会更快。

记者还了解到,Mellanox的解决方案已经在国内得到多家企业的认可,百度、阿里巴巴、金山云都是Mellanox的忠实客户,未来Mellanox还将继续重构以数据为中心的创新型数据中心,为更多企业客户创造更多数据价值。


本文作者:周雪

来源:51CTO

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