云计算数据中心网络如何应对服务器虚拟化?.doc

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1、云计算数据中心网络如何应对服务器虚拟化?一、什么是服务器虚拟化?虚拟化实际上是一个广义的术语,在计算机方面通常是指计算元件在虚拟的架构上而不是真实的架构上运行。虚拟化技术的一个典型应用就是服务器虚拟化技术,在服务器虚拟化技术中,同一台物理服务器上可以同时运行多个操作系统,可以通过虚拟化技术的应用,模拟出多台逻辑上的服务器设备,而且每一个操作系统中可以运行独立的应用系统。服务器虚拟化技术可以实现服务器物理资源到逻辑资源的转变,让一台服务器变成几台甚至上百台相互隔离的虚拟服务器,或者让几台服务器变成一台服务器来用,使用户不再受限于物理上的界限,而是让CP

2、U、内存、磁盘、I/O等硬件变成可以动态管理的“资源池”,来灵活的进行资源的分配和调整。二、服务器虚拟化给数据中心网络带来的挑战服务器虚拟化的应用虽然给企业带来新的活力,但就像一部电脑,虽然更换了一个强劲的CPU,但是如果其他关键配置没有做出相应的改变,那么其瓶颈依然存在,最终无法发挥出最优的效率,数据中心也是如此,服务器虚拟化技术的应用给网路带来的影响,使得与其紧密相关的网络资源同样需要进行针对性的调整:l服务器的利用率从20%提高到80%,服务器端口流量大幅提升,对数据中心网络承载性能提出了巨大的挑战,对网络可靠性要求也更高;l多种应用部署在同一

3、台物理服务器上运行,使网络流量在同一台物理服务器上产生叠加,流量模型更加不可控;l服务器虚拟化技术的应用必然伴随着虚拟机的迁移,这种迁移需要一个苛刻的网络环境来保障;l虚拟机的部署和迁移,使得安全策略的部署变得复杂和无助,需要一个动态的机制来对数据中心进行防护。三、数据中心网络解决之道l端到端万兆网络解决服务器虚拟化带来的性能挑战虚拟化给网络带来了性能挑战,但提升网络的整体性能需要有的放矢。首先需要明确网络的瓶颈究竟在哪里。根据目前大量的案例和实践总结分析,数据中心网络主要面临两个瓶颈:一是数据中心的核心交换设备,它做为数据中心所有业务系统之间,以及

4、业务系统和用户之间的交换枢纽,将会是所有流量汇集的地方,所以网络核心的性能压力最大,是可能的瓶颈所在。另一个就是安全设备,安全设备的性能往往落后于网络设备一个级数,而其在企业数据中心的部署又是必不可少的防护措施,所以如何突破安全的性能瓶颈至关重要。网络技术和数据中心的发展,同样推动了数据中心级交换机的出现,目前数据中心级的核心交换机(例如:H3C的S12500和Cisco的Nexus7000)已经成为了数据中心网络核心的宠儿。基于CLOS的多级交换架构,使其具备了10T以上的交换容量,能够支持高密度的万兆端口和未来的100GE标准,具有更好的扩展性,

5、能够很好的缓解数据中心网络核心的交换压力,解决核心网络性能瓶颈。另一方面,虽然部门高端安全设备已经搭建在10G平台之上,但依然不能满足对其在性能上的高要求,所以目前最好的解决方法就是将万兆的安全设备与网络设备结合部署,通过在网络设备中部署支持安全模块实现性能累加,该方式在当前的数据中心建设中已经逐渐成为了主流方案,不但可以解决安全设备带来的性能瓶颈,而且可以解决安全系统部署在可靠性上和空间上遇到的种种难题。因此,在数据中心网络部署时,核心交换设备建议部署基于100G平台数据中心设备,以保障网络的性能和可靠性;在汇聚层通过部署万兆交换机及嵌入式安全业务

6、模块,来消除安全系统的性能瓶颈,并提供更好的扩展性(如图1所示)。图1.高性能数据中心网络部署l分布式缓存应对虚拟环境下的突发流量冲击绝大多数应用系统的流量模型都有一定周期性(即流量波峰的出现时间),就像乘坐电梯一样,通常都是上下班时间客流最多,其他时间电梯基本处于空闲状态。但突发流量已经成为了数据中心网络系统面对的最棘手的问题之一,其难点在于业务的变化使得无法准确评估出其出现的峰值、精确的时间。服务器实现虚拟化后,多个应用的叠加产生的突发流量就更加难以衡量和控制。所带来的直接影响就是造成网络拥塞,严重的甚至会导致业务中断。要解决这个问题,首先需要分

7、析哪里会产生拥塞?网络的拥塞只有两种情况,一种是多个端口向一个端口发送数据的情况,另一种就是高速端口向低速端口发送数据的情况。找出拥塞节点并增加其带宽,可以解决一部分问题,但是对于数据中心中复杂的业务模型和应用的变更而言并不适用,更加实际和行之有效的方法就是利用分布式缓存技术。所谓分布式缓存技术,主要是相对于传统设备的出端口缓存技术而言的。传统的网络设备,缓存都是部署在设备的出端口,该技术可以缓解网络中高速端口向低速端口发送数据时产生的拥塞,但是对于网络中存在的多个端口向一个端口发送数据的情况却是无能为力。分布式缓存通过对传统的出端口缓存机制进行改良

8、,将端口缓存置于入端口,这样的实现方式可以灵活的根据入端口数量来动态的调整可用缓存的容量,可以很好的解决数据

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