北京
AWS 已開始在其云基礎設施中部署一種全新的數據中心網絡架構，以更扁平化的系統取代沿用數十年的設計模式。
AWS 表示，新系統能夠提供更高的吞吐量和更低的能耗。
該架構名為彈性網絡圖（RNG），目前已在 AWS 愛爾蘭、德國和西班牙的數據中心投入使用。
AWS 表示，該設計現已成為大多數新建數據中心的標準網絡方案，并支持其大部分云工作負載。
與 GPU 或 AI 加速器相比，數據中心網絡如同幕后英雄，常被人忽視。然而，它在云性能中扮演著至關重要的角色，決定著信息在龐大的服務器集群中傳輸的效率。隨著云和 AI 工作負載日益繁重，網絡瓶頸帶來了一大堆難題。
幾十年來，超大規模數據中心一直依賴一種名為胖樹拓撲（fat-tree topology）的層級結構。在這種設計中，數據流經過多層交換機和路由器傳輸，這些交換機和路由器則以樹狀層級結構排列。
這是一種胖樹網絡拓撲。圖中的每個節點都代表一臺擁有 4 個端口的路由器，其中 T1 到 T12 這些節點各自保留 2 個端口，用來連接服務器。
這種模式的缺點在于，它將數據流集中在幾條有限的路徑上，容易導致擁塞，即使其他地方有未使用的網絡容量。
AWS 工程師于是采用了一種基于隨機圖理論（random graph theory）的替代方案。隨機圖理論這個概念在學術研究界已被探究多年，但應用于實際環境中很困難。
圖中展示了 12 臺路由器（T1 至 T12）在兩種網絡中的連接方式：左側是胖樹網絡，右側是扁平網絡。每臺路由器都有 4 個端口，其中 T1 至 T12 各自保留 2 個端口，用來連接服務器。
新設計不再以固定的層級排列路由器，而是通過分布式路徑網狀網連接諸網絡設備，從而在端點之間創建多種可能的路徑。
據 AWS 聲稱，與傳統設計相比，新架構可將數據吞吐量提高多達 33%，網絡設備的功耗降低了 40%。
ShuffleBox 和 Spraypoint
這一轉變需要解決幾個工程技術難題，這些難題一直以來阻礙著隨機圖網絡在超大規模數據中心的部署。
一大挑戰是管理數據中心內數量龐大的光纜。
AWS 估計其全球基礎設施包含約 2000 萬公里長的光纖。隨機網絡設計帶來的布線模式遠比傳統架構復雜得多，這使得部署和維護困難重重。
為了解決這個問題，AWS 開發了一種名為 ShuffleBox 的無源光設備。該硬件無需電源，實現電纜互連標準化，同時保持網絡的準隨機結構。
圖中有三個服務器機房，用虛線方框表示；每個機房配有兩個 ShuffleBox，用梯形表示。ShuffleBox 的一側連接服務器，也就是黃色圓點；另一側只負責連接其他 ShuffleBox。
AWS 表示，這種方法簡化了部署，并允許在數據中心之間一致地復制該架構。
然而，在擁有數千條可能路徑的網絡中路由傳輸數據帶來了另一個挑戰。
傳統的路由方法通常選擇數量有限的優選路徑。
AWS 轉而開發了一種名為 Spraypoint 的協議，該協議將數據流分配到眾多可用路徑上，然后再將其傳向目的地。
ShuffleBox 和 Spraypoint 的結合能夠更好地利用網絡容量，同時降低數據流集中在幾個特定點的可能性。
圖中展示了一個采用該路由協議的示例網絡。橙色節點是目標路由器（t），黃色節點組成路徑點環（wi），藍色節點和灰色節點則分別代表內環（ri）和外環（oi）。該說明來自 AWS 對 RNG/Spraypoint 路由機制的介紹。
AWS 報告稱，RNG 所需的網絡硬件比以往的設計大幅減少。
AWS 數據顯示，網絡設備減少了 69%，而與網絡相關的基礎設施成本最多可降低 45%。
AWS 還估計運營成本可降低約 27%。
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