Huỳnh Vũ Trường Duy – CB121161 HUỲNH VŨ TRƢỜNG DUY BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƢỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI - HUỲNH VŨ TRƢỜNG DUY KỸ THUẬT TRUYỄN THÔNG CÁC PHƢƠNG PHÁP TIẾT KIỆM NĂNG LƢỢNG TRONG MẠNG DATA CENTER LUẬN VĂN THẠC SĨ KỸ THUẬT CHUYÊN NGÀNH KỸ THUẬT – TRUYỀN THƠNG KHỐ 2012B Hà Nội – Năm 2014 Huỳnh Vũ Trường Duy – CB121161 BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƢỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI HUỲNH VŨ TRƢỜNG DUY CÁC GIẢI PHÁP TIẾT KIỆM TRONG MẠNG DATA CENTER LUẬN VĂN THẠC SĨ KỸ THUẬT CHUYÊN NGÀNH KỸ THUẬT TRUYỀN THÔNG NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC : PGS.TS NGUYỄN HỮU THANH Hà Nội – Năm 2014 Huỳnh Vũ Trường Duy – CB121161 CỘNG HOÀ XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM Độc lâp – Tự – Hạnh phúc BẢN NHẬN XÉT LUẬN VĂN THẠC SĨ - Đề tài: Các giải pháp tiết kiệm mạng Data Center - Tác giả: Huỳnh Vũ Trường Duy, Viện đào tạo sau đại học – Đại học Bách Khoa Hà Nội - Chuyên ngành: Điện Từ - Viễn Thông - Người hướng dẫn: PGS-TS Nguyễn Hữu Thanh - Đơn vị: Viện đào tạo sau đại học – Đại học Bách Khoa Hà Nội Nhận xét: Tổng quan chung: Ưu điểm, nhược điểm luận văn nội dung, hình thức; thái độ, trách nhiệm tác giả trình thực luận văn Kết luận: Tôi đồng ý (không đồng ý) để tác giả ………… bảo vệ luận văn trước Hội đồng chấm luận văn thạc sĩ Hà Nội, Ngày tháng năm 2010 Người nhận xét (Ký tên ghi rõ họ tên người hướng dẫn) Xác nhận quan ngƣời nhận xét (dùng cho người nhận xét trường ĐHBKHN) Huỳnh Vũ Trường Duy – CB121161 LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan luận văn nghiên cứu Các số liệu, kết nêu luận văn trung thực chưa công bố luận văn khác Các số liệu mơ thích, trích dẫn từ tài liệu cụ thể Hà Nội ngày tháng năm 2014 Học viên thực Huỳnh Vũ Trƣờng Duy Huỳnh Vũ Trường Duy – CB121161 LỜI CẢM ƠN Luận văn Thạc sĩ kỹ thuật thực Trường Đại Học Bách Khoa Hà Nội Em xin chân thành cảm ơn PGS-TS Nguyễn Hữu Thanh trực tiếp tận tình hướng dẫn giúp đỡ giúp đỡ, tạo điều kiện thuận lợi cho em suốt trình làm luận án Em xin cảm ơn Ban Giám Hiệu thầy Viện điện tử - viễn thông Trường Đại Học Bách Khoa Hà Nội, động viên, tạo điều kiện thuận lợi để em hoàn thành luận án Cuối cùng, em xin bày tỏ long biết ơn sâu sắc tới tồn thể gia đình, bạn bè ln động viên, khích lệ tin thần để em đủ nghị lực hoàn thành luận án Huỳnh Vũ Trường Duy – CB121161 LỜI NÓI ĐẦU Trung tâm liệu có nguồn gốc phịng máy tính lớn lứa tuổi đầu ngành cơng nghiệp máy tính Hệ thống máy tính đầu phức tạp để vận hành trì, địi hỏi mơi trường đặc biệt để hoạt động Nhiều loại cáp cần thiết để kết nối tất thành phần phương pháp để thích ứng tổ chức đặt , chẳng hạn kệ tiêu chuẩn để gắn kết thiết bị, sàn nâng , máng cáp (cài đặt cao tầng cao) Ngoài ra, máy tính lớn địi hỏi nhiều lượng phải làm mát nước để tránh nóng An ninh quan trọng máy tính bị đắt tiền , thường sử dụng cho mục đích qn Do đó, hướng dẫn thiết kế để kiểm soát truy cập vào phịng máy tính nghĩ Trong bùng nổ ngành cơng nghiệp máy vi tính, đặc biệt năm 1980, máy tính bắt đầu triển khai khắp nơi, nhiều trường hợp có khơng quan tâm đến yêu cầu hoạt động Tuy nhiên, công nghệ thông tin (IT) hoạt động bắt đầu phát triển phức tạp, công ty lớn nhận thức cần thiết để kiểm soát nguồn lực CNTT Với đời Linux gia tăng Unix tương thích hệ điều hành máy tính năm 1990, MS-DOS cuối mở đường cho hệ điều hành đa nhiệm Windows có khả năng, máy tính bắt đầu để tìm địa điểm họ phịng máy tính cũ Chúng gọi "máy chủ" hệ điều hành chia sẻ thời gian Unix chủ yếu dựa mơ hình client-server để tạo điều kiện chia sẻ nguồn tài nguyên độc đáo nhiều người dùng Sự sẵn có thiết bị mạng không tốn kém, kết hợp với tiêu chuẩn cho mạng cáp cấu trúc, làm cho sử dụng thiết kế theo cấp bậc mà đặt máy chủ phòng đặc biệt công ty Việc sử dụng thuật ngữ " trung tâm liệu ", áp dụng cho phòng máy tính thiết kế đặc biệt , bắt đầu cơng nhận phổ biến thời gian Các công ty cần kết nối Internet nhanh hoạt động không ngừng để triển khai hệ thống thiết lập diện Internet Nhiều công ty bắt đầu Huỳnh Vũ Trường Duy – CB121161 xây dựng sở vật chất lớn, gọi trung tâm liệu Internet ( IDC ), cung cấp doanh nghiệp với loạt giải pháp cho hệ thống triển khai hoạt động.Trung tâm liệu cho điện toán đám mây gọi trung tâm liệu điện toán đám mây (CDCs) Nhưng ngày nay, phân chia điều khoản gần biến họ tích hợp vào thuật ngữ " trung tâm liệu " Ở Việt Nam, trung tâm liệu (Data Center - DC) ngày trở thành mối quan tâm hàng đầu doanh nghiệp, công ty viễn thông Và vấn đề tiết kiệm lượng mạng Data Center vấn đề mà công ty hay doanh nghiệp quan tâm Đây lý em lại chọn đề tài Huỳnh Vũ Trường Duy – CB121161 MỤC LỤC TRANG LỜI CAM ĐOAN LỜI CẢM ƠN LỜI NÓI ĐẦU DANH MỤC HÌNH ẢNH 10 DANH MỤC BẢNG 12 DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT 12 CHƢƠNG : GIỚI THIỆU VỀ DATA CENTER 13 DATA CENTER VÀ XU HƢỚNG THIẾT KẾ HIỆN NAY 13 1.1 DATA CENTER LÀ GÌ 13 1.2 XU HƢỚNG THIẾT KẾ DATA NGÀY NAY 13 1.2.1 MỘT SỐ NHƢỢC 14 1.2.2 XU HƢỚNG THIẾT KẾ NGÀY NAY 14 VẤN ĐỀ NĂNG LƢỢNG TRONG DATA CENTER 15 CHƢƠNG II: CẤU TRÚC CỦA MẠNG DATA CENTER 21 TOPOLOGY CỦA DATA CENTER 22 1.1 TOPOLOGY ĐIỂN HÌNH 22 1.2 TOPOLOGY THU GỌN 23 1.3 TOPOGY MỞ RỘNG 24 HỆ THỐNG CABLE DATA CENTER 25 2.1 CẤU TRÚC 25 2.2 ĐƢỜNG CABLE HORIZONTAL 26 2.3 ĐƢỜNG CABLE BACKBONE 28 2.4 TIÊU CHUẨN TIA-942 31 2.5 SỰ DỰ PHÒNG CHO DATA CENTER 37 CHƢƠNG III: CÁC GIẢI PHÁP TIẾT KIỆM NĂNG LƢỢNG 41 TÓM TẮT 41 GIỚI THIỆU 41 ELASTICTREE 42 Huỳnh Vũ Trường Duy – CB121161 3.1 VÍ DỤ : 42 3.2 TỐI ƢU HÓA : 44 3.3 PHẦN MỀM KIỂM TRA : 47  OPENFLOW LÀ GÌ? 47 3.4 QÚA TRÌNH THIẾT LẬP VÀ ĐO ĐẠC: 63 PHÂN TÍCH ĐIỆN TIẾT KIỆM 65 4.1 MƠ HÌNH LƢU LƢỢNG : 66 4.2 PHÂN TÍCH MẠNH MẼ 72 HIỆU NĂNG : 71 5.1 SỰ XẾP HÀNG ĐƢỜNG CƠ SỞ : 74 5.2 LƢU LƢỢNG ĐỒNG BỘ, BIẾN ĐỔI NHU CẦU 76 5.3 THIẾT LẬP GIỚI HẠN AN TOÀN 77 THẢO LUẬN 79 THAM KHẢO 80 Huỳnh Vũ Trường Duy – CB121161 DANH MỤC HÌNH ẢNH TRANG Hình 1: Data center - Trung tâm dự liệu 13 Hình 2: Các máy chủ mơ hình trung tâm liệu Caylay 16 Hình 3: Mỗi máy chủ nhận gói liệu từ nguồn chuyển đến máy chủ gần gần đích đến cuối 18 Hình 4: Topology Data Center 23 Hình 5: Topology Data Center thu gọn 24 Hình 6: Topology Data Center mở rộng 25 Hình 7: Cấu trúc sở hệ thống Cable Data Center 26 Hình 8: Đường cable Horizontal mơ hình Star-topology 28 Hình 9: Đường cable Backbone mơ hình Star-topology 30 Hình 10: Mơ hình dự phịng sở hạ tầng viễn thơng 38 Hình 11: System Diagram 42 Hình 12 : Data Center Networks : ElasticTree 43 Hình 13: Các bước mà lưu lượng đến thiết bị chuyển đổi OpenFlow 48 Hinh 14 : Ví dụ mạng lưới thiết bị chuyển mạch thương mại OpenFlow kích hoạt 50 Hinh 15 : Xử lý gói tin OpenFlow switch 53 Hình 16 : Thử nghiệm thiết lập đo thơng số mơ hình 55 Hình 17 : Đo chuyển đổi chậm trễ 56 Hinh 18 : Ba lớp trung tâm liệu cấu trúc liên kết 59 10 Huỳnh Vũ Trường Duy – CB121161 ma trận, the greedy bin-packer đơi khơng tìm thấy nhiệm vụ đáp ứng đầy đủ dòng để liên kết Hình 27 : phân tán tiết kiệm điện với ma trận lƣu lƣợng ngẫu nhiên Mỗi điểm đồ thị tƣơng ứng với khối lƣợng công việc trung tâm liệu trung bình đƣợc cấu hình sẵn, cho k = fat tree (Trích ElasticTree: Saving Energy in Data Center Networks, trang 8) c Sine-wave Demand: Như thấy trước đây, việc sử dụng trung tâm liệu thay đổi theo thời gian, hàng ngày, theo mùa hàng năm Hình 28 cho thấy thời gian sử dụng khác nhau; tiết kiệm lượng từ ElasticTree mà theo đường sử dụng Để nguyên biến thiên gần ngày, giả định u = 1/2 (1 + sin (t)), thời điểm t, phù hợp quy mô để lặp lại lần ngày Đối với mơ hình dao động hình sin yêu cầu lưu lượng này, mạng lưới điện giảm lên đến 64% lượng tiêu thụ ban đầu, mà không bị tải gây tắt nghẽn Các nhà nghiên cứu lưu ý hầu hết tiết kiệm lượng tất mơ hình truyền thơng xuất phát từ tắt điện chuyển mạch Các thiết bị mạng xa tỷ lệ với lượng, với thiết bị chuyển mạch chí hồn tồn nhàn rỗi (sử dụng 0%) tiêu thụ 70-80% lượng nạp đầy đủ họ (sử dụng 69 Huỳnh Vũ Trường Duy – CB121161 100%) [22], tắt điện chuyển mạch mang lại khoản tiết kiệm lượng Hình 28 : tiết kiệm điện cho thay đổi lƣu lƣợng truy cập hình sin k = fat tree cấu trúc liên kết, với thấp cho máy chủ ma trận lƣu lƣợng đầu vào nhu cầu có 10 giá trị rời rạc (Trích ElasticTree: Saving Energy in Data Center Networks, trang 8) d Lƣu lƣợng Trung tâm liệu thực tế: Để đánh giá tiết kiệm lượng với tải trọng làm việc trung tâm liệu thực tế, họ thu thập hệ thống giám sát mạng từ trung tâm liệu sản xuất lưu trữ ứng dụng thương mại điện tử Các máy chủ trung tâm liệu tổ chức mơ hình tầng máy chủ ứng dụng, máy chủ tập tin máy chủ sở liệu Hệ thống hoạt động báo cáo(The System Activity Reporter) (SAR) cơng cụ có sẵn Linux có CPU, nhớ mạng lưới thống kê, bao gồm số lượng byte truyền nhận từ 292 máy chủ Họ thống kê trung bình khoảng thời gian 10 phút khoảng ngày tháng tư năm 70 Huỳnh Vũ Trường Duy – CB121161 2008 Lưu lượng tổng hợp thông qua tất máy chủ khác từ đến 12 Gbps lúc đưa (Hình 29) Khoảng 70% lưu lượng truy cập rời khỏi trung tâm liệu 30% lại phân phối đến máy chủ trung tâm liệu Để tính tốn tiết kiệm lượng từ ElasticTree cho 292 máy chủ, cần k = 12 fat tree Kể từ thử nghiệm họ hỗ trợ k = k = fat tree có kích thước , họ mơ hiệu ứng ElasticTree cách sử dụng tối ưu hóa greedy bin-packing Một fat tree với k = 12 hỗ trợ lên đến 432 máy chủ , từ 292 máy chủ, họ giả định 140 máy chủ lại tắt Công tắc cạnh liên kết với máy chủ hỗ trợ -off giả định tắt; nhà nghiên cứu khơng bao gồm chi phí họ việc tính tốn lượng định tuyến sở Hình 29 : E-commerce website: 292 production web servers over days Traffic varies by day/weekend, power doesn’t.(Trích ElasticTree: Saving Energy in Data Center Networks, trang 2) Dịch vụ thương mại điện tử không tạo đủ lưu lượng mạng để yêu cầu cấu trúc liên kết chia đôi băng thông cao fat tree Tuy nhiên, thời gian đặc điểm khác quan tâm để đánh giá ElasticTree, phải hiệu lực 71 Huỳnh Vũ Trường Duy – CB121161 với số lượng tương ứng lớn lưu lượng mạng Do đó, họ mở rộng lưu lượng truy cập tăng lên gấp 20 Các yếu tố quy mô khác nhau, cho trung tâm liệu khác nội so với bên trung tâm liệu tỷ lệ lưu lượng (bên ngoài), họ đưa quan sát tiết kiệm lượng khác nhau, 25-62% Qua trình bày kết tiết kiệm lượng họ hình 30 Các quan sát thị so sánh với hình 29 lượng tiêu thụ mạng sau đường cong tải lưu lượng Mặc dù thiết bị mạng cá nhân tỷ lệ thuận với lượng, ElasticTree giới thiệu tương xứng lượng vào mạng Hình 30 : Tiết kiệm lƣợng cho trung tâm liệu sản xuất (trang web thƣơng mại điện tử), giám sát khoảng thời gian ngày, sử dụng k = 12 fat tree Họ cho thấy tiết kiệm cho mức độ khác tổng thể lƣu lƣợng, với 70% mệnh bên ngồi DC (Trích ElasticTree: Saving Energy in Data Center Networks, trang 9) Các nhà nghiên cứu nhấn mạnh tiết kiệm lượng mạng khối lượng công việc phụ thuộc Trong họ khám phá tiết kiệm trường hợp tốt trường hợp xấu kịch lưu lượng sử dụng giám sát 72 Huỳnh Vũ Trường Duy – CB121161 từ trung tâm liệu sản xuất, mạng lưới trung tâm cao sử dụng liệu "không nhàn rỗi" công việc không hưởng lợi từ chạy ElasticTree 4.2 Phân tích mạnh mẽ: Thông thường mạng trung tâm liệu chứa số chênh lệch lưu lượng, dư thừa cấu trúc liên kết, để chuẩn bị cho lưu lượng tăng lên cố mạng Trong trường hợp này, mạng sử dụng nhiều thiết bị chuyển mạch liên kết cần thiết cho khối lượng công việc sản xuất thường xuyên Xem xét trường hợp có Minimum Spanning Tree (MST) cấu trúc liên kết fat tree bật ( tất liên kết khác thiết bị chuyển mạch tắt) ; tập hợp chắn giảm thiểu điện tiêu thụ Trong hình 31 , mở rộng MST fat tree với chuyển mạch hoạt động bổ sung, thay đổi kích cỡ cho cấu trúc liên kết MST cấu hình địi hỏi chuyển đổi cạnh bổ sung cho pod , công tắc phụ cốt lõi , phép tập hợp lõi cấp chuyển đổi để thất bại mà không ngắt kết nối máy chủ MST cấu hình cho phép hai thất bại lớp lõi tập hợp, khơng kết nối Như kích thước mạng tăng lên, chi phí gia tăng bổ sung khả chịu lỗi trở thành phần không đáng kể tổng số lượng mạng Đối với mạng lưới lớn , tiết kiệm giảm % cho spanning tree thêm cấp độ tập hợp cốt lõi Biểu đồ cho thấy chi phí gia tăng khả chịu lỗi thấp 73 Huỳnh Vũ Trường Duy – CB121161 Hình 31 : Chi phí điện dự phịng (Trích ElasticTree: Saving Energy in Data Center Networks, trang 9) Hình 32 trình bày số lượng cho k = 12 fate tree cấu trúc liên kết họ thêm biên độ an toàn tải trọng làm viẹc Họ nhận thấy chi phí lượng bổ sung tối thiểu, cải thiện khả mạng lưới để thu hút lưu lượng truy cập bất ngờ tăng 74 Huỳnh Vũ Trường Duy – CB121161 Hình 32 : Điện tiêu thụ mạng trung tâm liệu mạnh mẽ với biên độ an tồn, nhƣ dự phịng (Trích ElasticTree: Saving Energy in Data Center Networks, trang 9) Hiệu năng: Trong phần này, họ xác định số lượng xuống cấp hiệu từ lưu lượng chạy tập hợp mạng, thấy làm để giảm thiểu tác động tiêu cực với biên độ an tồn 5.1 Sự xếp hàng đƣờng sở: Hình 33 cho thấy thiết lập để đo độ sâu đệm chuyển mạch thử nghiệm họ qua báo cáo, xếp hàng xảy ra, hiểu biết giúp họ ước tính số lượng bước nhảy nơi gói tin bị trì hỗn Trong trường hợp ngăn tải (không hiển thị) hinh máy tính dành riêng cho thời gian chờ gửi gói thị vào chuyển mạch, nơi mà gửi quay trở lại với hình Các gói tin tối ưu hóa thời gian lõi, họ ghi lại độ trễ gói tin nhận Thử nghiệm hữu ích chủ yếu để xác định số lượng máy tính gây biến đổi độ trễ Trong trường hợp đơn nút cổ chai, hai máy gửi 0,7 Gbps lưu lượng không đổi tỷ lệ với cổng đầu chuyển đổi nhất, kết nối thông qua chuyển đổi thứ hai đến người nhận Đồng thời với việc lưu lượng truy cập máy phát điện gói, hình độ trễ gửi gói tin thị Trong trường hợp hai nút cổ chai, ba máy chủ gửi 0,7 Gbps, lần gói thị gửi Hình 33: Queue Test Setups with one (left) and two (right) bottlenecks (Trích ElasticTree: Saving Energy in Data Center Networks, trang 10) 75 Huỳnh Vũ Trường Duy – CB121161 Bảng cho thấy phân bố độ trễ gói liệu gửi qua chuyển mạch Quanta, cho tất ba trường hợp Ko có lưu lượng , độ trễ ban đầu 36 us Trong trường hợp nút cổ chai nhất, đường đệm làm đầy lập tức, gói kinh nghiệm 474 us đệm chậm trễ Đối với trường hợp nút cổ chai đơi, hầu hết gói liệu bị trì hỗn hai lần, đến 914 us, phần nhỏ theo đường nút cổ chai Chuyển đổi HP (dữ liệu không hiển thị) theo khuôn mẫu, với độ trễ tối thiểu tương tự khoảng 1500 us chiều sâu đệm Tất trường hợp có biến đổi đo lường thấp Bottlenecks Media Std Dev 36.00 2.94 473.97 7.12 914.45 10.50 Bảng : Độ trễ đƣờng sở cho xếp hàng kiểm tra cài đặt riêng (Trích ElasticTree: Saving Energy in Data Center Networks, trang 10) 5.2 Lƣu lƣợng đồng bộ, Biến đổi nhu cầu: Trong hình 34, họ cho thấy tổng số thời gian trễ cho loạt lưu lượng thống nhất, nơi tất lưu lượng truy cập qua lõi đến pod khác nhau, máy chủ gửi lưu lượng Để cho phép mạng để đạt trạng thái ổn định, đo lường bắt đầu 100 ms sau gói tin gửi đi, tiếp tục kết thúc kiểm tra, 900 ms sau Tất kiểm tra sử dụng gói 512 byte; kích cỡ gói khác mang lại kết tương tự Đồ thị bao gồm lưu lượng truy cập máy phát điện gói từ nhàn rỗi đến Gbps, gói thị gửi theo đường truyền lưu lượng Nếu giải pháp họ khả thi, có nghĩa là, tất dịng liên kết số tiền khả mình, sau thấy khơng có gói tin giảm, với độ trễ quán thấp 76 Huỳnh Vũ Trường Duy – CB121161 Hinh 34 : Độ trễ so với nhu cầu, với lƣu lƣơng thống (Trích ElasticTree: Saving Energy in Data Center Networks, trang 10) Thay vào đó, quan sát đỉnh nhọn mức 0.25 Gbps, 0,33 Gbps 0,5 Gbps Những đột biến tương ứng với điểm mà băng thông liên kết có sẵn vượt quá, số lượng nhỏ Ví dụ, ElasticTree nén bốn 0,25 Gbps chảy dọc theo đơn Gbps liên kết, chi phí Ethernet (lời nói đầu, khoảng cách khung hình, CRC) gây đệm để điền vào Gói nhận giảm xuống đáng kể bị trì hỗn Ví dụ thúc đẩy nhu cầu biên độ an toàn tài khoản cho chi phí xử lý, xuất đột ngột lưu lượng truy cập, tải bền vững tăng Vấn đề không sụt giảm xảy ra, mà cịn tất gói vào liên kết kinh nghiệm tải chậm trễ đáng kể Tiếp theo, họ cho thấy họ cố gắng để đạt nhìn sâu sắc để thiết lập ngưỡng an toàn, dự trữ lực, mà hiệu suất cao lên đến tình trạng tải lưu lượng biết 77 Huỳnh Vũ Trường Duy – CB121161 5.3 Thiết lập giới hạn an tồn: Hình 35 36 cho thấy sụt giảm độ trễ chức tình trạng tải lưu lượng , cho thay đổi biên độ an toàn Biên độ an toàn số lượng công suất dự trữ liên kết cách tối ưu, biên độ an toàn cao cung cấp bảo hiểm hiệu quả, cách trì hỗn thời điểm mà giảm bắt đầu xảy ra, độ trễ trung bình bắt đầu suy giảm Tình trạng tải lưu lượng số lượng mà máy chủ gửi nhận vượt ma trận lưu lượng ban đầu Tình trạng tải cho máy chủ trải tất dịng gửi máy chủ Ví dụ, số không tải, giải pháp với biên độ an toàn 100 Mbps ngăn chặn 900 Mbps dòng kết hợp từ qua liên kết Nếu máy chủ gửi dòng (như khu vực) 100 Mbps tải, dòng tăng lên 25 Mbps Mỗi điểm liệu đại diện cho trung bình ma trận lưu lượng Trong tất ma trận, máy chủ gửi đến máy chọn ngẫu nhiên, với tổng băng thông chọn thống 0,5 Gbps Tất kiểm tra hoàn chỉnh giây Hình 35: Sự sụt giảm tình trạng q tải với biên độ an tồn khác (Trích ElasticTree: Saving Energy in Data Center Networks, trang 11) 78 Huỳnh Vũ Trường Duy – CB121161 Hình 36 : Độ trễ so với tình trạng tải với biên độ an tồn khác (Trích ElasticTree: Saving Energy in Data Center Networks, trang 11 ) Sự sụt giảm : Ở hình 35 cho thấy khơng có sụt giảm để tải nhỏ (lên đến 100 Mbps), theo sau tỷ lệ phần trăm giảm ngày tăng tình trạng tải tăng lên Mức tỷ lệ phần trăm phần sau 500 Mbps, số dòng đỉnh Gbps tạo khơng có lưu lượng thêm Theo dự kiến, tăng độ an tồn trì hỗn thời điểm mà hiệu suất làm giảm Độ trễ: Trong hình 36, độ trễ cho thấy xu hướng tương tự sụt giảm , trừ tình trạng tải tăng lên đến 200 Mbps, có hiệu lực hiệu rõ rệt Một số dòng vượt tải mức cao, điều khơng phải để nói biên độ nhỏ đạt vượt lớn hơn, kể từ sụt giảm tăng lên, họ bỏ qua dịng tính tốn độ trễ Giải thích : Với khu vực, nhà điều hành mạng chọn biên độ an toàn cân mục tiêu cạnh tranh hiệu suất hiệu lượng Ví dụ, nhà điều hành mạng quan sát từ lịch sử khứ mà trung bình lưu lượng truy cập khơng thay đổi theo 100 Mbps khoảng 10 phút Xem độ trễ trung bình 100 họ chấp nhận Giả định ElasicTree chuyển đổi sang tập hợp 10 phút, nhà điều hành nhìn vào tình trạng tải 100 Mbps khu vực Sau họ tìm 79 Huỳnh Vũ Trường Duy – CB121161 thấy biên độ an toàn nhỏ với đầy đủ hiệu năng, trường hợp 150 Mbps Sau nhà điều hành có số đảm bảo thay đổi lưu lượng truy cập mong đợi, mạng đáp ứng tiêu chuẩn hiệu suất mình, tiêu thụ số tiền tối thiểu Thảo luận: Ý tưởng việc vô hiệu hóa sở hạ tầng mạng quan trọng trung tâm liệu coi điều cấm kỵ Bất kỳ hệ thống quản lý lượng động mà cố gắng để đạt tỷ lệ tương xứng lượng cách tắt điện tập hợp thành phần nhàn rỗi phải chứng minh thành phần hoạt động đáp ứng tải trọng cung cấp nay, thay đổi tải tương lai gần Tiết kiệm điện phải có giá trị, ảnh hưởng hiệu suất phải tối thiểu, khả chịu lỗi phải không Hệ thống phải sản xuất tính khả thi tập mạng định tuyến cho tất máy chủ, mở rộng lên tới trung tâm liệu với hàng chục ngàn máy chủ Để kết thúc báo , họ cho thấy họ xây dựng ElasticTree, mà thơng qua trung tâm liệu tồn quản lý lưu lượng kiểm soát, giới thiệu tương xứng lượng mạng không tỷ lệ thuận với lượng Kết ban đầu họ (bao gồm phân tích, mơ phỏng, phần cứng nguyên mẫu) chứng minh cân hoạt động, mạnh mẽ, lượng; tham số biên độ an tồn cung cấp cho quản trị mạng kiểm sốt cân Khả ElasticTree để đáp ứng với gia tăng đột ngột lưu lượng giới hạn chậm trễ khởi động chuyển đổi, hạn chế giải quyết, tương đối đơn giản, cách thêm vào chế độ ngủ để chuyển mạch Không giống lựa chọn chi phí, tốc độ độ tin cậy mua xe, với ElasticTree lựa chọn hai cung cấp hiệu suất, độ bền, hiệu lượng Trong giai đoạn sử dụng từ thấp đến , cho loạt mơ hình thơng tin liên lạc (như thường thấy trung tâm liệu), ElasticTree trì sức mạnh hiệu suất, giảm hóa đơn tiền điện 80 Huỳnh Vũ Trường Duy – CB121161 TÀI LIỆU THAM KHẢO: [1] R Pries, M Jarschel, D Schlosser, M Klopf, and P Tran-Gia, “Power Consumption Analysis of Data Center Architectures,” in GreenNets, Colmar, France, October 2011 [2] N McKeown, T Anderson, H Balakrishnan, G Parulkar, L Peterson, J Rexford, S Shenker, and J Turner, “OpenFlow: Enabling Innovation in Campus Networks,” ACM SIGCOMM Computer Communication Review, vol 38, no 2, p 69, 2008 [3] ONF,”Open Networking Foundation” https://www.opennetworking.org/, 2011 [4] M Jarschel, S Oechsner, D Schlosser, R Pries, S Goll, and P TranGia, “Modeling and Performance Evaluation of an OpenFlow Architecture,” in 23rd International Teletraffic Congress (ITC 2011), San Francisco, CA, USA, September 2011 [5] T Benson, A Akella, and D Maltz, “Network Traffic Characteristics of Data Centers in the Wild,” in Internet Measurement Conference (IMC),Me [6] “OpenFlow Switch Specification, Version 1.2,” https://www.opennetworking.org, December 2011 [7] B Heller, S Seetharaman, P Mahadevan, Y Yiakoumis, P Sharma, S Banerjee, and N McKeown, “Elastic Tree: Saving Energy in Data Center Networks,” in 7th USENIX Symposium on Networked System Design and Implementation (NSDI), San Jose, CA, USA, April 2010, pp 249–264 [8] M Casado, D Erickson, I A Ganichev, R Griffith, B Heller, N McK81 Huỳnh Vũ Trường Duy – CB121161 eown, D Moon, T Koponen, S Shenker, and K Zarifis, “Ripcord: A Modular Platform for Data Center Networking,” EECS Department, University of California, Berkeley, Tech Rep UCB/EECS-2010-93, June 2010 [9] S Das, G Parulkar, P Singh, D Getachew, L Ong, and N McKeown, “Packet and Circuit Network Convergence with OpenFlow,” in Optical Fiber Conference (OFC/NFOEC’10), San Diego, CA, USA, March 2010 [10] R Braga, E S Mota, and A Passito, “Lightweight DDoS Flooding Attack Detection Using NOX/OpenFlow,” in 35th Annual IEEE Conference on Local Computer Networks, Denver, CO, USA, October 2010, pp 416–423 [11] R Sherwood and K.-K Yap, “OFlops Switch Benchmark,” http://www.openflowswitch.org/wk/index.php/Oflops, 2011 [12] “Cbench Controller Benchmarker,” http://www.openflowswitch.org/wk/index.php/Oflops, 2010 [13] A Bianco, R Birke, L Giraudo, and M Palacin, “OpenFlow switching: Data Plane Performance,” in IEEE ICC, Cape Town, South Africa, May 2010 [14] D Să unnen, Performance Evalulation of OpenFlow Switches,” Semester Thesis at the Department of Information Technology and Electrical Engineering, ETH Ză urich, February 2011 [15] A R Curtis, J C Mogul, J Tourrilhes, P Yalagandula, P Sharma,and S Banerjee, “Devoflow: Scaling flow management for high- performance etworks,” 82 Huỳnh Vũ Trường Duy – CB121161 SIGCOMM Comput Commun Rev., vol 41,no 4, pp 254–265, August 2011 [Online] Available: http://doi.acm.org/10.1145/2043164.2018466 [16] Endace, “DAG 7.5G2 Datasheet.” [17] M R Nascimento, C E Rothenberg, C N A Correa, S C de Lucena, and M F Magalhaes, “Virtual Routers as a Service: The RouteFlow Approach Leveraging Software-Defined Networks,” in 6th International Conference on Future Internet Technologies 2011 (CFI 11), Seoul, Korea, June 2011 lbourne, Australia, November 2010 [18] ElasticTree: Saving Energy in Data Center Networks , Brandon Heller⋆, Srini Seetharaman†, Priya Mahadevan⋄, Yiannis Yiakoumis⋆, Puneet Sharma⋄, Sujata Banerjee⋄, Nick McKeown⋆ [19] On the Usability of OpenFlow in Data Center Environments, Rastin Pries, Michael Jarschel, Sebastian Goll University of Wă urzburg, Institute of Computer Science, Wă urzburg, Germany Email: fpries,michael.jarschel,gollg@informatik.uni-wuerzburg.de [20] Energy Efficiency in the Future Internet: A Survey of Existing Approaches and Trends in Energy-Aware Fixed Network Infrastructures Raffaele Bolla, Member, IEEE, Roberto Bruschi, Member, IEEE, Franco Davoli, Senior Member, IEEE, and Flavio Cucchietti [21] OpenFlow platform, Jad Naous, David Erickson, G Adam Covington, Guido Appenzeller, Nick McKeown, Stanford University, March 18, 2009 83 ... III: CÁC GIẢI PHÁP TIẾT KIỆM NĂNG LƢỢNG TRONG MẠNG DATA CENTER Tóm tắt: Mạng nguồn tài nguyên chia sẻ kết nối CNTT quan trọng sở hạ tầng.Tuy nhiên , tiết kiệm lượng có ý nghĩa kết cải thiện khả mạng. .. ta tìm hiểu Mạng Data Center ta phải tiết kiệm lượng mạng Data Center DATA CENTER VÀ XU HƢỚNG THIẾT KẾ HIỆN NAY: 1.1 Data Center gì? Data center (trung tâm liệu) - Nơi tập trung nhiều thành phần... Horizontal Distribution Area  Các yêu cầu cho vùng hỗ trợ Data Center: Các vùng hỗ trợ Data Center đặt bên Computer Room để chuyên biệt với việc hỗ trợ phương tiện Data Center Đó trung tâm hoạt động,