データセンターの光相互接続ネットワーク：エンド{-から- end end Perspective

現代のデジタル景観は、計算リソースがどのように編成、管理、および利用されるかについて、前例のない変化を目撃しました。この革命の中心には、データセンターがあります。これは、相互に関連した世界のバックボーンとして機能する洗練されたエコシステムです。指数関数的なデータの成長とますます複雑なアプリケーションの時代に進むにつれて、データセンターの設計とネットワークアーキテクチャの従来のパラダイムは、革新的なソリューションを要求する重要な課題に直面しています。

データセンターは、単純なサーバーファームから、基本的なWebサービスから高度な人工知能アプリケーションまで、あらゆるものをサポートする複雑で高度に組織化された環境に進化しています。クラウドコンピューティング、ビッグデータ分析、および実際の-時間処理要件の出現により、これらの施設内のトラフィックパターンとパフォーマンスの期待が基本的に変化しました。この進化により、より洗練された相互接続テクノロジーが緊急の必要性が生まれ、光ネットワーキングが次の-生成データセンターアーキテクチャの重要なイネーブラーとして浮上しています。

ビデオストリーミング、衛星画像、ピア-から-のピアデータ送信、およびストレージシステムの広範な採用と迅速な強化により、インターネットトラフィックが大幅に増加しました。データセンター環境での光ドメインソリューションの価値提案を完全に理解するには、これらの新たなアプリケーションが-データセンターと- inter -データセンタートラフィックパターンの両方にどのように影響するかを包括的に分析する必要があります。

ビデオストリーミングなどの絶対的な交通量の増加を生み出すアプリケーションを超えて、医療スキャン、仮想現実、物理シミュレーションなど、他の多数のアプリケーションが増えているデータを取得、保存、処理しています。私たちの環境でのセンサーの増殖は、成長するデータセットの収集と分析を続けており、プロセッサの計算機能を継続的に改善し、この傾向がさらに加速しています。

これらのアプリケーションは、送信中にオンラインで処理されるか、その後のオフライン処理のために保存される大規模なデータセットを生成します。私たちの世界は指数関数的に増加しているデータを生み出しており、研究者は、モバイルコンピューティング、パーソナルメディア、機械学習、ロボット工学などのフィールドをさらに進めるために、これらの大規模なデータセットを処理するための最適な方法を積極的に求めています。

コンピュータービジョンアプリケーションは、インタラクティブモードと表示変数、データ-依存性実行特性を備えた特定のレイテンシ要件を備えた計算-集中的なワークロードを表します。一般に、これらのアプリケーションには、並列処理アーキテクチャを支持する特性があります。ビデオ検出アプリケーションの計算タスク分解は、最終的なイベント検出決定のために結果が集約モジュールに送信され、入力ビデオストリームが異なる分析モジュールに複製される方法を示しています。

異なるサブタスク間の帯域幅の要件は大きく異なり、ビデオデータ送信パイプラインは、送信分析結果よりもかなり高い帯域幅を必要とします。同時に、迅速な分析を必要とするデータの量は膨大になりました。

上記で説明したように、新興アプリケーションはますます高い帯域幅の要求を促進しています。科学的なコンピューティングアプリケーションから検索エンジンやMapReduceアプリケーションまで、すべて大規模な-クラスター通信帯域幅が必要です。したがって、- intra -クラスターデータセンタートラフィック（East {-西の交通としても知られています）は、北-南のトラフィック（トラフィックに出入りするトラフィックを超えるレートで成長しています。

2011年には、Microsoftデータセンターの東-西と北-南の交通の比率が4：1に近づいた。データセンターのスケールとアプリケーションの帯域幅要件が継続的に増加しているため、理想的なすべての-から-に近いネットワークを実現することは、すべての接続性が非常に大きな課題となっています。従来のデータセンターは通常、ツリー-ネットワークアーキテクチャを採用しています。{-}ラックの相互接続帯域幅は-ラック帯域幅を超え、-}サブスクリプション比の上にネットワークを作成します。

データセンターは、理論的には、ストレージおよびコンピューティングシステムの大規模な-スケールの拡張を可能にしますが（商業標準または低-コストプロセッサに基づく）、このアーキテクチャは、-帯域幅のローカル通信（隣接するノード通信）を大規模-スケールグローバルコミュニケーションではなく帯域幅の帯域幅のローカル通信（隣接するノード通信）に有利にします。その結果、より高い通信効率を達成するために、並列プログラムの展開がますます困難になり、-サブスクライブされたネットワークアーキテクチャに対応するための適切なコンピューティングノードへの適応が必要です。

従来の階層ツリートポロジーは、理解して実装するのが簡単ですが、スケーラビリティとパフォーマンスを制限する固有のボトルネックを作成します。これらの設計に固有のオーバー-サブスクリプション比は、アプリケーションがより均一で、任意のノードペア間の高い-帯域幅の接続を必要とするため、ますます問題となっています。

Close Networks、Fat -ツリー、メッシュ構成などの高度なネットワークトポロジは、両分割帯域幅の改善と-サブスクリプション比を超えて削減されます。これらのトポロジは、光相互接続テクノロジーを使用して実装された場合、-理想的なすべての-から-の近くで、最新の並列アプリケーションの通信要件に合ったすべての接続パターンを提供できます。

これらの高度なトポロジの実装には、洗練された光スイッチングおよびルーティング機能が必要です。光回路スイッチング、光パケットスイッチング、およびハイブリッドエレクトロ-光学アプローチは、パフォーマンス、複雑さ、コストの観点から異なる取引-オフを提供します。適切な光学ネットワーキングテクノロジーの選択は、特定のアプリケーション要件とパフォーマンス目標に大きく依存します。