数据中心桥接:为何其对现代企业网络至关重要
你是否知道数据中心内的一根电缆可以发挥多种作用?借助数据中心桥接技术,它能够实现这一点。
数据中心桥接允许在同一根物理电缆上同时传输以太网流量和存储流量。这带来了诸多重要优势,例如降低网络复杂性、加速故障排查以及提升数据中心的物理安全性。
让我们一同探讨数据中心桥接如何通过引入关键功能来改造传统网络架构。
什么是数据中心桥接?
数据中心桥接是以太网技术的一种扩展,使以太网电缆能够同时管理标准局域网 ( LAN ) 和存储区域网 ( SAN ) 的流量。 这一功能意义重大,因为传统上以太网主要用于局域网流量传输,而 SAN 基础设施通常使用光纤通道电缆。虽然以太网也可用于 SAN,但通常需要专门用于 SAN 的以太网电缆,与局域网电缆分开。 然而,通过数据中心桥接,局域网与存储区域网流量可以在同一根电缆上融合,这意味着两种连接类型的流量均能经由单根以太网电缆传输。 数据中心桥接主要基于一系列标准 ( including 802.11Qbb, 802.1Qaz, 802.1Qau, 802.1AB ),这些标准由电气和电子工程师协会 ( IEEE ) 制定,该协会负责推广技术标准等活动。该技术已存在十余年,但其采用率有所不同,许多数据中心尚未充分利用其优势。
数据中心桥接的优势
乍一看,在同一根以太网电缆上传输多种类型数据的能力似乎并无大碍,但在若干关键方面,这却意义非凡。数据中心桥接带来了以下机遇: 简化电缆管理 :在数据中心布线方面,少即是多。电缆越少,服务器、网络交换机、存储阵列等设备间的连接便更易管理,便于跟踪各条线缆的走向。 更高的可靠性 :同样,较少的电缆也使问题排查和根因追踪变得更加简便。 改善物理安全性 :减少整体电缆数量意味着设施内的绊倒风险更低,这对数据中心安全来说尤为重要。 增强的数据传输可靠性 :除了将不同类型的数据融合在同一电缆上传输外,数据中心桥接还通过内置机制降低网络数据包丢失率和重传率,从而提升数据传输的可靠性。 数据中心桥接已存在十余年,但其采用率各异。 图片来源:Alamy。
数据中心桥接面临的挑战
虽然数据中心桥接可以解决电缆冗余和以太网数据包丢失等一些常见问题,但同时也带来了一些新挑战。 最大的额外复杂性出现在网络层面。数据中心桥接使配置变得更为复杂,并且如果网络设备因软件漏洞或配置疏漏而无法正确处理桥接连接,则可能存在更多潜在的故障风险。 此外,桥接还要求技术人员将每根电缆的带宽划分为不同的分配区域,每个区域各自处理一种特定类型的流量。从一个角度来看,这一做法的优势在于,可以通过单根电缆构建专用的虚拟“管道”。然而,如果对某类流量的带宽分配不足——例如管理员未能准确预测虚拟管道所需处理的数据量——则可能导致性能问题。
如何实施数据中心桥接
要在数据中心实施数据中心桥接,通常需要在基础设施的两个层面上启用该功能: 物理网络 :必须在网络交换机和其他通过融合布线传输流量的设备上启用数据中心桥接功能。许多企业级网络硬件解决方案均支持数据中心桥接,但通常默认情况下并未启用此功能。 服务器操作系统 :要使用数据中心桥接,服务器必须了解如何基于数据中心桥接协议传输数据。在 Windows Server 上,可通过 PowerShell 启用数据中心桥接,而大多数 Linux 发行版则允许管理员使用 dcbtool 配置数据中心桥接。 除了启用数据中心桥接功能外,还需根据组织需求设定带宽分配和流量优先级参数。例如,如果局域网流量较存储流量更为重要,就应在融合布线环境中相应地调整数据包的优先级。
好文章,需要你的鼓励
生成式AI在电商领域发展迅速,但真正的客户信任来自可靠的购物体验。数据显示近70%的在线购物者会放弃购物车,主要因为结账缓慢、隐藏费用等问题。AI基础设施工具正在解决这些信任危机,通过实时库存监控、动态结账优化和智能物流配送,帮助商家在售前、售中、售后各环节提升可靠性,最终将一次性买家转化为忠实客户。
泰国SCBX金融集团开发的DoTA-RAG系统通过动态路由和混合检索技术,成功解决了大规模知识库检索中速度与准确性难以兼得的难题。系统将1500万文档的搜索空间缩小92%,响应时间从100秒降至35秒,正确性评分提升96%,为企业级智能问答系统提供了实用的技术方案。
存储供应商Qumulo发布多租户架构Stratus,为每个租户提供独立的虚拟环境,通过加密技术和租户专用密钥管理系统实现隔离。该统一文件和对象存储软件支持本地、边缘、数据中心及AWS、Azure等云环境部署。Stratus采用加密隔离技术确保敏感数据安全,同时提供任务关键操作所需的灵活性和效率,帮助联邦和企业客户满足合规要求。
中科院和字节跳动联合开发了VGR视觉锚定推理系统,突破了传统AI只能粗略"看图"的局限。该系统能在推理过程中主动关注图片关键区域,像人类一样仔细观察细节后再得出结论。实验显示VGR在图表理解等任务上性能大幅提升,同时计算效率更高,代表了多模态AI"可视化推理"的重要进展。