如果数据中心正常运行,但网络连接中断,那将是一个严重的问题。即便数据中心的电力和冷却基础设施运行可靠,一旦对外网络连接失效,这些物理系统的稳定性也将毫无意义。
这正是数据中心网络冗余至关重要的原因所在。冗余网络连接和设备有助于将网络宕机风险降到最低,而网络宕机正是威胁数据中心可靠性的最大隐患之一。
那么,数据中心的冗余网络究竟意味着什么?企业又该如何评估某个设施提供的网络冗余水平?下文将对数据中心网络冗余的实际含义进行深入解析,供大家参考。
什么是数据中心网络冗余
数据中心网络冗余,是指数据中心拥有不止一条网络连接,使中心内部的工作负载能够与其他地方托管的系统进行交互。
冗余网络通常提供多种连接互联网的方式,也可以表现为冗余的数据中心互联形式,即与其他数据中心建立专用连接,这类连接通常比普通互联网传输速度更快、可靠性更高。
网络冗余的重要性
数据中心使用网络冗余的原因很直接:单一网络连接存在故障风险。一旦工作负载或业务所依赖的主要网络出现故障,备用连接便能及时提供替代方案,保障业务连续性。
数据中心网络冗余的构成要素
网络冗余的概念在抽象层面并不复杂,但要付诸实践,数据中心运营商必须以冗余形式部署以下几类具体资源:
互联网服务提供商(ISP):允许多家ISP为数据中心提供服务,可确保在其中一家ISP基础设施发生故障时,网络连接仍能保持畅通。
物理线缆:每家ISP应通过独立的线缆接入数据中心,并且理想情况下,线缆应从不同位置引入设施。这种布局能够降低因局部故障(例如施工人员意外挖断线缆,或遭受物理攻击导致线缆被割断)而导致整个数据中心断网的风险。
网络交换机和路由器:必须以消除单点故障为目标部署交换机和路由器,确保即便其中一台出现故障,网络连接依然不受影响。
自动路由与故障切换:为充分发挥网络冗余的价值,数据中心应具备网络路由和故障切换能力,能够在某条网络线路失效时,自动将流量重新路由至备用线路。
冗余网络的局限性
值得注意的是,即便具备上述各类资源,冗余网络连接也无法完全保证不发生网络相关故障。
核心挑战在于:工作负载通常每次只使用一条网络连接,因为服务器通过单一的外部IP地址路由流量。一旦该连接发生故障,切换至备用网络可能需要数秒乃至数分钟不等,期间服务会出现中断。
对此有一种解决方案:链路聚合(Bonded Networking),它允许服务器同时跨多条连接路由流量。在链路聚合模式下,一旦某条连接发生故障,数据包会即时自动切换至其他连接,无缝到达目的地。
需要说明的是,链路聚合需要路由器具备相应支持能力。对于进出数据中心的所有数据流,部署聚合路由器相对简单。但在托管设施(Colocation Facility)等场景中,多家机构的工作负载具有不同的网络优先级和配置需求,无法共用同一台聚合路由器,这使得充分利用链路聚合变得更加复杂。部分托管服务商会提供基于链路聚合的网络冗余服务以提升可靠性,但这类服务通常需要额外付费,会增加使用成本。
由此可见,数据中心具备冗余网络,并不意味着其中特定服务器或工作负载就能从中充分受益。这取决于数据中心整体的网络架构,以及各工作负载所能获取的网络能力类型。
评估数据中心网络冗余时的关注要点
对于寻找可靠数据中心来托管工作负载的企业而言,仅仅关注数据中心服务商在网络冗余方面的高层承诺远远不够,还需要进行更深入的评估。
实际上,几乎所有数据中心都具备冗余网络,即都会接入多家ISP,并使用多台交换机和路由器。但不同数据中心所提供的冗余程度存在差异,而且各工作负载能否充分利用冗余能力,也会因网络架构和服务器基础设施的配置不同而有所差别。
Q&A
Q1:数据中心网络冗余具体包含哪些组成部分?
A:数据中心网络冗余主要包括四个核心要素:一是接入多家互联网服务提供商(ISP),避免单一ISP故障导致断网;二是通过不同位置引入独立物理线缆,防止局部线缆损坏影响全局;三是冗余部署网络交换机和路由器,消除单点故障风险;四是配置自动路由与故障切换机制,当某条网络失效时能自动将流量切换至备用线路,减少中断时间。
Q2:链路聚合(Bonded Networking)在数据中心里是怎么工作的?
A:链路聚合允许服务器同时跨多条网络连接传输流量,而非只依赖单一连接。当其中一条连接出现故障时,数据包可以即时、自动地通过其他连接到达目的地,无需等待人工干预,大幅减少切换延迟。不过,这项功能需要路由器具备相应的支持能力,在托管设施中由于多租户网络配置各异,部署难度相对较高,通常作为增值服务提供,会产生额外费用。
Q3:评估数据中心网络冗余水平时应该关注哪些方面?
A:不能只看服务商的宣传承诺,需要关注以下几点:数据中心接入了几家ISP、线缆引入方式是否分散;是否支持自动故障切换,切换时间有多长;是否提供链路聚合服务及相关费用;以及针对具体工作负载,能够使用的网络能力类型与整体架构是否匹配。不同数据中心的冗余程度差异较大,需结合自身业务需求综合评估。
好文章,需要你的鼓励
OpenAI在与多家新闻机构的版权诉讼中陷入困境。以《纽约时报》为首的原告指控OpenAI在长达两年时间里向法庭撒谎,刻意隐瞒其已对ChatGPT日志进行大规模搜索的事实。据悉,OpenAI实际上已拥有包含1000万和7800万条记录的日志样本,并曾用于研究版权内容过滤器,却对外声称无法进行此类搜索。原告据此提出制裁动议,要求法院追责。OpenAI则否认相关指控,坚称其立场基于合理使用原则。
斯坦福与UC伯克利提出LLM-as-a-Verifier框架,通过提取AI模型内部概率分布生成连续评分,在代码、机器人、医疗领域均达到最优性能,且无需额外训练。
美国加州大学圣地亚哥分校研究团队在《自然》期刊发表研究成果:外科医生通过远程操控宇树G1仿人机器人,成功完成两例活体猪胆囊切除手术,创下全球首例。与造价数十至数百万美元的达芬奇手术机器人相比,仿人机器人成本更低、体积更小,未来有望部署于农村、战地乃至太空等资源匮乏的医疗场景。但目前仍存在需频繁重新校准、机械臂活动范围受限等挑战。
字节跳动Seed团队发现AI智能体在真实环境中学习的进步曲线精确遵循对数S形规律,R?达0.998,且前沿模型的学习速度每三个月翻倍。