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网络数据中心网络学习

资源共享 为了实现资源共享,网络必须虚拟化并安全隔离。网络的技术本质是“编址+路由”, Overlay 的编址是在数据报文编址上叠加一层租户标识,现在通常使用VxLan技术。 数据中心网络 1. 传统的三层网络架构 三层网络架构起源于园区网络,传统的大型数据中心网络沿用了它。 核心层(Core Layer): 核心交换机负责对进出数据中心的流量进行高速转发,同时为多个汇聚层提供连接性。 2. 传统的三层网络架构的缺陷 - 无法支持大二层网络构建 - 无法支持流量的无阻塞转发(特别是东西流量) 3 数据中心的流量分类 南北向流量:数据中心之外的客户端与数据中心内部服务器之间的流量,或者数据中心内部服务器访问外部网络的流量 东西向流量:数据中心内部服务器之间的流量 跨数据中心流量:不同数据中心之间的流量 4 Clos 架构 clos 架构是贝尔实验室(Charles Clos)博士在《无阻塞交换网络研究》论文中提出的。

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译著:云原生数据中心网络

分布式应用架构的演变是一场由应用程序领舞,网络配合的双人舞,当应用程序开始翩翩起舞时,传统的网络已经无法跟上其灵活的步伐,于是现代数据中心网络的故事就开始了。 这本《云原生数据中心网络》是目前市面上可以找到的介绍云计算底层网络技术的最好的中文书籍之一。原版作者 Dinesh G. Dutt 是 VXLAN 的发明者,对于云原生数据中心网络有着深刻的见解。 如果你想要学习或者构建一个现代化的云原生数据中心网络,或者想简单验证一下你对现代云原生数据中心网络的一些想法,那么这本书正是你所需要的。 不管你是在搭建一个多租户的私有云,还是一个运行机器学习的网络,或者一个企业数据中心,本书作者都介绍了必要的步骤,以帮助你设计费用合理、高容量、易于管理、敏捷且可靠的数据中心。 本书是网络架构师、数据中心运营人员,以及网络和容器化应用开发人员的理想之选。书中有机地结合了理论知识与实践操作,介绍了构建和运维一个健壮的、可扩展的网络基础设施所需的架构和协议。

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    数据中心」Cisco数据中心脊页架构:覆盖(Overlay)网络

    现代虚拟化数据中心结构必须满足某些要求,以加快应用程序部署并支持DevOps需求。 尽管网络覆盖的概念并不新鲜,但在过去几年中,人们对网络覆盖的兴趣有所增加,因为它们有可能满足其中的一些要求。随着专门为数据中心构建的新封装帧格式的引入,人们对覆盖网络的兴趣也增加了。 网络覆盖是由共享底层物理网络的互连节点组成的虚拟网络,允许部署需要特定网络拓扑的应用程序,而无需修改底层网络(图5)。 ? 重叠寻址:数据中心中使用的大多数重叠技术允许虚拟网络ID具有唯一的作用域和标识单个专用网络。此作用域允许租户之间的MAC和IP地址可能重叠。覆盖封装还允许底层基础设施地址空间与租户地址空间分开管理。 思科大规模可扩展数据中心(MSDC)第3层脊椎和叶网络 每个部分概述了撰写本文时最重要的技术组件(封装;终端主机检测和分发;广播、未知单播和多播通信转发;底层和覆盖控制平面、多租户支持等)、通用设计和设计注意事项

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    数据中心网络架构—VL2

    一、背景 随着网络技术的发展,数据中心已经成为提供IT网络服务、分布式并行计算等的基础架构。数据中心应用范围愈加广泛,应用需求不断增加,业务数据量达T/P级以上。 另外,如视频、金融业务数据等对服务质量、时延、带宽都有严格要求,因此构建数据中心网络时,对于数据中心网络的性能要求很高。 ◆ 网络:服务器可以和数据中心的其他服务器进行通信。 二、树形数据中心网络架构 在传统数据中心中使用最多的为树形架构,如图1所示。 三、 VL2数据中心网络架构 VL2数据中心网络架构由微软提出,在观察了多个实际数据中心中的流量后,总结数据中心流量特点,设计了一个虚拟2层的网络架构。 使用CLOS架构,新的数据中心内部寻址方式以及VLB、ECMP等算法实现的具有灵活性,高性能,高利用率的数据中心网络架构。

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    浅谈数据中心网络泛洪技术

    导语 泛洪在数据中心网络中是一种常见现象,很多时候泛洪转发都是良性的,对网络无影响。 泛洪技术不需要网络设备维持网络的拓扑结构和相关路由表项,仅要求接收到信息的节点以广播方式转发数据包,然后级联设备传递下去。泛洪在数据中心网络中是一种常见现象,很多时候泛洪转发都是良性的,对网络无影响。 数据中心网络要具有一定的网络带宽冗余,避免流量出现短时的泛洪,将带宽打满,影响到正常流量的交互。 长时间的流量泛洪对网络的伤害是巨大的,消耗掉大量的网络带宽资源,让正常的网络业务无法转发,甚至导致整个数据中心网络陷入瘫痪。 为了抵御泛洪攻击的入侵,数据中心网络可以针对不同类型的泛洪制定相应预防措施。

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    网络节点表示学习论文笔记03—基于异构网络节点表示的推荐系统

    网络节点表示学习(NRL)是一个不错的方案,但大多数NRL算法都基于同构网络设计,因此在将其应用在异构网络时,需要做许多改进。 本文中的算法使用基于Meta-Path的随机游走、节点过滤、特征融合、矩阵分解等技术,设计了基于异构网络的推荐算法,取得了很好的效果。 本文中,我们提出一种新奇的基于异构网络节点表示学习的异构网络推荐方法:HERec。为了学习网络节点的表示,我们设计了一种基于Meta-Path的随机游走方法来生成许多有意义的节点序列。 这篇论文将推荐问题建模为Network Embedding的问题,users、items及其attributes都被看成是网络中的节点网络中的边表示它们之间的关系(比如某用户看了某部电影),最终的目的是为每个 图的左侧是一个异构网络,包含三种节点:User、Movie和Director。

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    数据中心网络的SDN用户价值

    类型各异的网络信息,成为了数据中心网络的巨大挑战。 1)数据中心网络的变迁 数据中心网络架构的改变是业务发展推动的结果。在网络拓扑结构上,为了减少带宽收敛比,增加网络性能。 2012年7月,VMware重金收购Nicira进军数据中心网络市场,其他传统网络巨头如Cisco、Juniper等也纷纷收购相关创业公司,迅速切入数据中心网络市场。 在横向扩展的云数据中心网络架构下,数据中心网络拓扑都具备明显的层次化特点。因此可以利用服务器的空闲磁盘空间,对读取的数据进行缓存,大大增加每个文件的副本数量。 虚拟数据中心网络的开销包含计算资源开销和带宽开销两部分。为了设计优化虚拟数据中心网络开销的虚拟机迁移方案,需要网络控制器能够感知虚拟机之间的通信流量或带宽需求。

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    数据中心下的光网络

    受制于目前数据中心的规模问题以及异地容灾的需求,往往一个应用会分布在多个数据中心之内,导致在不同的云数据中心之间往往会产生几十甚至上百G的带宽需求。 在这样的背景下,光网络开始逐渐走入了互联网企业的视野。 云数据中心对于光网络的需求 一直以来光网络都是运营商的专利,其他行业鲜有涉足,在近几年才开始逐渐在互联网行业开始应用。 互联网对于光网络的需求有其自己的独特的需求,以下为大家进行简单的列举: 超大带宽 对于云数据中心来讲,对于光网络的第一需求就是提供超大容量的带宽管道。 国内的互联网企业的传输网络应用大致起步于08-09年,BAT都在其核心节点城市建设了数据中心间的城域传输网络,并且随着核心数据中心节点的不断扩张,开始尝试组建城际的传输干线。 结语 互联网产业高速发展的今天,数据中心之间的通信需求使得光网络在互联网企业得到大量的应用,而互联网的特性也给光网络提出了更高的要求。

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    数据中心数据中心脊页架构:思科FabricPath Spine和Leaf网络

    FabricPath提供了新的功能和设计选项,使网络运营商能够创建以太网结构,从而提高带宽可用性,提供设计灵活性,并简化和降低网络和应用程序部署和操作的成本。 底层网络 FabricPath spine和leaf网络在MAC帧封装中使用第2层FabricPath MAC,在底层网络中使用FabricPath IS-IS作为控制平面。 覆盖网络 FabricPath没有覆盖网络的覆盖控制平面。覆盖网络中的终端主机信息是通过会话学习的泛洪学习机制来学习的。 第三层路由功能 FabricPath是一种第2层网络结构技术,它允许您通过在第2层添加更多的spine节点和leaf节点来轻松地扩展网络容量。但大多数网络都不是纯的第二层网络。 FabricPath网络是一个第二层网络,第三层svi位于第二层FabricPath交换机的顶部。使用VRF lite,FabricPath网络支持的VLAN数量为4096。 ? 图9.

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    网络节点表示学习论文笔记01—AAAI2018超网络节点表示学习

    , DHNE)模型去对含有不可分超边的超网络节点向量表示。 例如:三个或者更多对象被超边关联在一起,组成一个超网络。当超边不可分解时(任何超边中节点的子集无法组成另一个超边),这些超网络给已有的网络嵌入方法带来了很大的挑战。 为了分析网络,许多方法被提出来,其中网络嵌入方法在近年引起了越来越多的兴趣。大多数已有的算法多是为了传统成对网络(一条边只连接两个节点对)设计。 这个方法的复杂度相对于节点个数是线性的,因此可以应用于大规模网络中。 为了保留网络结构,作者设计了一个 Autoencoder,通过重构节点的邻居结构来学习节点表示,也就说有相似邻居的节点将有相似的向量表示,每一种节点类型对应一个autoencoder。

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    数据中心网络虚拟化技术 概要

    数据中心网络作为数据中心的核心部件,对多租户、多应用的生产环境的支持是必不可少的。 近几年,数据中心网络虚拟化技术得到了学术界和工业界的广泛关注。特别是随着SDN技术的快速发展,各种SDN控制平台大多集成了网络虚拟化的相关部件。 首先,以概要的形式介绍数据中心网络及其所面临的挑战,从而说明数据中心网络虚拟化技术的必要性和紧迫性。 这一章的主要目的是通过对平台的介绍,使大家对数据中心网络虚拟化技术有一些感性认识,并了解其主要功能。 再次,通过上面的分析之后,我们将明确构建一个数据中心网络虚拟化平台需要解决哪些关键问题。 数据中心网络虚拟化技术的一个重要的功能即灵活的构建服务链,从而确保不同的数据流流经不同的网络功能部件、采用不同的服务策略。

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    前浪:传统数据中心网络模型

    本文将先与大家分享传统数据中心网络模型。 01数据中心网络建设的基本要求 数据中心网络建设基本要求可以归纳为四点: a) 带宽和流量模型的适配 “南北”流量通常指的是进入和离开数据中心的流量。 02传统web时代的网络架构 首先我们要明确一点:大二层网络基本上针对的是数据中心场景,旨在解决数据中心虚拟机动态迁移这一特定需求。 xSTP的问题 xSTP可以解决大二层网络的环路问题,但由于xSTP的收敛性能等原因(如果xSTP的节点过多,那么整网的收敛速度会呈指数级下降),所以一般情况下xSTP的网络要求其交换机数量不能超过100 所谓网络设备虚拟化技术,就是将相互冗余的两台或多台物理网络设备组合在一起,虚拟化成一台逻辑网络设备,在整个网络中只呈现为一个节点。 只要网络设备虚拟化与链路聚合技术相配合,就可以把原来的多节点、多链路的结构变成逻辑上单节点、单链路的结构,从而有效避免环路问题。

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    数据中心网络虚拟化 隧道技术

    如何实现不同租户和应用间的地址空间和数据流量的隔离是实现数据中心网络虚拟化首先需要解决的几个问题之一。所谓地址空间的隔离是指不同租户和应用之间的网络(ip)地址之间不会产生相互干扰。 具体来说,VXLAN采用MAC-in-UDP的封装方式对二层网络进行扩展。目前在数据中心内应用VXLAN技术最广泛的场景即是实现虚拟机在三层网络范围内的自由迁移。 使用VXLAN之后,原来局限于同数据中心、同物理二层网、同VLAN的虚拟机迁移可以不再受这些限制,可以按需扩展到虚拟二层网络上的任何地方。 NSH头包括两部分内容:1)服务路径相关信息(服务节点要利用它来选择服务路径上的下一个服务节点),2)为途径的网络设备和服务设备提供所需的元数据。 NVGRE最初由微软公司提出,其目的是为了实现数据中心的多租户虚拟二层网络,其实现方式是将以太网帧封装在GRE头内并在三层网络上传输(MAC-in-IP)[3]。

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    Apache Cassandra多节点数据中心集群配置以及日常操作

    Cassandra是去中心化的集群架构,没有传统集群的中心节点,各个节点地位都是平等的,通过Gossip协议维持集群中的节点信息。 为了使集群中的各节点在启动时能发现其他节点,需要指定种子节点(seeds),各节点都先和种子节点通信,通过种子节点获取其他节点列表,然后和其他节点通信。 endpoint_snitch 对于跨数据中心的集群,此参数的值必须为GossipingPropertyFileSnitch;如果为SimpleSnitch,所有节点都会加入一个数据中心。 启动种子节点 启动支节点 管理keyspace 键空间(Keyspace)是用于保存列族,用户定义类型的对象。 键空间(Keyspace)就像RDBMS中的数据库,其中包含列族,索引,用户定义类型,数据中心意识,键空间(Keyspace)中使用的策略,复制因子等。

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    OpenStack icehouse系列之网络节点搭建

    OpenStack icehouse系列之网络节点搭建 我们接着上一篇博文OpenStack icehouse系列之控制节点搭建继续往下开始搭建下面是环境介绍。 网络节点:ml2、openvswitch、DHCP、l3、metadata 控制节点:mysql、keystone、glance、nova、neutron、dashboard、cinder 计算节点:nova-compute 、qemu-kvm、openvswitch、ml2 keystone:验证 glance:镜像 nova:计算 neutron:网络 Network setup (网络节点安装) 1.安装软件 apt-get True 10.重启openvswitch服务 service openvswitch-switch restart 11.创建桥接 ovs-vsctl add-br br-int      VM-内部网络 ovs-vsctl show :查看 ovs-vsctl add-br br-ex      VM-外部网络ovs-vsctl del-br br-int:删除 12.关联网卡 ovs-vsctl add-port

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    数据中心网络SDN解决思路探讨

    在业务类型多样及流量需求规模巨大的情况下,腾讯数据中心网络主要存在如下挑战: 首先,从响应业务的角度来看,数据中心网络链路带宽资源有限,难以满足业务临时性的大容量传输需求,通常需要业务部门自行搭建 昂贵的数据中心网络专线带宽浪费过半,而业务部门又苦于数据中心间专线带宽不够,如何提高DCI(Data Center Interconnect,数据中心互联)链路利用率成为一个难题。 网络也是一样,任何智能网络都是建立在稳定、可靠的基础设施之上的。 在数据中心网络上,需要选择稳定、可靠的网络设备和主备链路,选择设备节点的异地备份,选择具备良好扩展性的路由协议。 Controller不仅仅能看到某条物理专线的带宽,还能看到整个资源池,总体调度是池里的资源,可以判断哪里有网络带宽资源,甚至联动业务应用的计算按照网络资源情况把计算放到有资源的节点进行处理。 1 技术实现 1.1 概述 腾讯下一代数据中心网络将会实现资源自动池化、业务应用自动化管理网络资源、业务应用自动感知网络资源等特征。

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    Google魔镜之旅,进击的数据中心网络

    在他的keynote上给我们回顾了这家搜索引擎巨头在数据中心网络上前进的步伐。 ? 随后,他讨论了在往届ONS上Google分享的SDN案例,包括B4、Google的SD-WAN、网络虚拟化服务Andromeda。这一次,他给我们分享了Google数据中心的内部网络。 几年前,传统网络架构已经不能满足Google数据中心的规模上的需求。“我们买不到一个数据中心系统能够满足我们的分布式系统的需求。”Vahdat说道。 “这些传统网络仅仅是不能满足我们数据中心带宽的需求。”对Google而言,可买的路由器的最大空间限制了我们网络的规模。 就这样在近10年,Google创建的B4和Andromeda在数据中心网络中扮演了非常重要的角色。 数据中心的流量在2007年到2014年之间增长了近50倍,Google任然考虑到可伸缩性至关重要。

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    OpenStack Juno系列之网络节点搭建

    OpenStack Juno系列之网络节点搭建 neutron节点搭建 ------------------ 添加转发 vi  /etc/sysctl.conf net.ipv4.ip_forward= admin_user = neutron admin_password = NEUTRON_PASS metadata_proxy_shared_secret = METADATA_SECRET 到控制节点上编辑 service_metadata_proxy = True metadata_proxy_shared_secret = METADATA_SECRET 重启服务 service nova-api restart 回到neutron节点

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    什么是超融合数据中心网络

    数据中心网络连接数据中心内部通用计算、存储和高性能计算资源,服务器间的所有数据交互都要经由网络转发。 为什么会产生超融合数据数据中心网? 现状:数据中心内有三张网络 数据中心内部有三类典型的业务:通用计算(一般业务)、高性能计算(HPC)业务和存储业务。 每类业务对于网络有不同的诉求,比如:HPC业务的多节点进程间通信,对于时延要求非常高;而存储业务对可靠性诉求非常高,要求网络0丢包;通用计算业务规模大,扩展性强,要求网络低成本、易扩展。 通用的无损网络的拥塞控制算法DCQCN(Data Center Quantized Congestion Notification),需要网卡和网络进行协作,每个节点需要配置数十个参数,全网的参数组合达到几十万 的超融合数据中心网络,基于开放以太网,通过独特的AI算法,可以使以太网络同时满足低成本,0丢包和低时延的诉求。超融合数据中心网络成为AI时代的数据中心构建统一融合的网络架构的最佳选择。

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    相关性网络节点度分析

    网络分析中的节点度(node degree)是指和该节点关联的边的条数,或者说连接的个数,又称关联度;显然网络节点越多,节点度越大,为了去除网络规模的影响,使得不同网络可以相互比较,可以使用度中心性( 度中心性是在网络分析中刻画节点中心性的最直接度量指标,其值为该节点节点度除以该节点最大可能节点度,也即该节点实际连接数占与其他节点可能连接总数目的比例,如下所示: 其中g为节点总数,度中心性取值范围0 在一个网络节点度越大就意味着这个节点的度中心性越高,该节点网络中就越重要。 “点对”的“中间”)、特征向量中心性(eigenvectorcentrality,通过相邻点的重要性来衡量该节点的重要性)等,在相关网络中一般使用不到,相关网络中也可以使用加权的节点度(也即相关系数绝对值之和 ,可以反映网络的异质性,也即节点之间的连接状况是否均匀,理论上高关联度节点越多网络结构越复杂,做图结果如下所示: 接下来我们可以筛选出度中心性高的节点,来看那些物种或者环境因子在相关性网络中的影响较大

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