云数据中心网络架构分析及关键技术探讨

张光敏

广东省电信规划设计院有限公司 广东 佛山 528000

1 云数据中心网络的相关特征

1.1 网络资源池性

建设网络资源池达到网络资源池性地管控，能够借助集中管控平台来统一调度、分配以及管控相关的网络资源。网络资源池性管控能够弥补网络静态配置的局限之处，把网络资源划分成物理网络资源与逻辑网络资源两种，客户按照业务需要借助集中管理平台来调用逻辑网络资源，而不再注重底层的网络资源，达到网络资源和运用的紧耦合与物理网络资源和逻辑网络资源的去耦合，网络资源按照运用和客户的需要来分配，达到网络方面的动态性调度，方便网络维护工作者展开维护和管控工作[1]。

1.2 网络的虚拟性

网络的虚拟性让多个虚拟网络共同叠加与同一个物理网络上，运用物理网络来模拟多个逻辑网络实现网络与业务联动、自动部署和网络资源方面的业务按照需求分配，实现底层物理装备和逻辑资源的去耦合的目标，实现了在多类虚拟机管控平台的灵活性调整，达到网络中虚拟机动态迁移的要求。

1.3 集中管理

运用网络装备，在系统构建集中的云平台调控平面。运用软件调控性能来管控相应的网络硬件，提升网络硬件的管控性能，方便统一管控和调度资源，满足网络的统一管控和接口延展的需求。一般可以运用编程方式来集中管控云网络资源，达到网络资源自动化监控和集中管控，也可以实现网络资源调度和安排的智能化维护和管控，达到网络的状况调控、拓扑构造、运用流量等网络数据资源可视化管控，在提升网络的通讯功能、数据安全管控、减少网络能源消耗都能发挥促进作用[2]。

2 云数据中心方面得网络架构

云基础特点是云基本架构具有动态性、弹性以及灵活性等特征，但是数据中心是云基本架构的关键成分满足这方面的要求。以往的数据中心也能够形成云计算关键基础，但是因为以往的运营架构难以实现IT业务动态需要，新的IT行业运作模式，海量资源计算是提高按照需要与动态服务的方法来布置与供应的。在网络装备中，交换架构是核心部分，数据中心是面向综合运营与云计算的基本平台之一，其对网络装备交换架构需求比较高。针对大容量或者超大容量机架式的网络装备，通常运用矩阵交换架构与CLOS交换架构，用线卡是业务处置与转发的构成部件之一，能够达到缓存交换共享。

2.1 以往的数据中心网络架构

以往数据中心网络架构是主要是CIOQ交换架构，涉及到一个或者多个共同运作的工作无缓存芯片，每个芯片能够借助交换网端口上来连通全部输入端与输出端的FA端口。业务调度通常是运用集中冲裁器，把全部输入输出端的FA芯片和交换芯片连接起来，FA芯片按时将端口出口的拥塞状况汇报给集中冲裁器。以往云数据中心的组成部分是网络、存储以及服务器，一般来说运营商运用FCOE来储存网络，但是数据中心的三层网络涉及到接入层、汇聚层以及核心层网络，另外还涉及到跨数据中心网络，达到数据中心的交互数据。数据中心网络架构依据自下而上的次序首先是接入层，接入层负责的主要是接入终端装备，并且向上级接入汇聚层装备。汇聚层就是在下层接入层负责接入多个业务交换装备，向上与核心层的交换装备达到互联。核心层就是向下层汇聚层中的交换装备达到汇聚，保证在网络中汇聚层的交换装备能够达到高速交换，同时向上接入网络出口。跨数据中心的功能主要表现在出现了云计算虚拟技术之后，在大数据背景中数据交互性十分重要。

2.2 云数据中心方面的网络架构

在大数据时期来临的背景中，云计算运用在数据中心中，在技术与装备等要素的作用下，以往的网络架构逐步出现变化，由原来的三层网络架构转变为二层网络架构，也就是接入层与核心层。主要是由于云计算服务器内主要接入千兆或者万兆网络，汇聚层主要是接入层装备的链路，在大数据中缺少对应的意义，逐步减少了运用汇聚层的概率。但是新一代云数据中心的网络架构是以动态路由为基础的交换架构之一，这种交换架构是多级架构，在每一级内的交换单元均和下一级交换单元进行连接。很具代表性的三级交换架构就是通过两个参数来定义的，参数k是中间级交换的单元数量，参数n是第一级与第三级的交换的单元数量，所以第一级和第三级就是由n个K*k交换单元一起构成的，中间级就是由k个n*n交换单元构成的，组成了一套k*n的交换网络，在这个网络中具备k*n个输入端口与输出端口。新一代云数据中心的网络交换架构能够做到无阻塞性、可扩展性以及可重构，能够为交换机端口系统容量、交换机端口数量以及端口速率的延伸提供支持[3]。

3 在云数据中心网络中运用SDN技术

3.1 SDN技术的相关概率

SDN是新一代网络架构与观念，把以往网络的调控平面和转发平面解耦，达到网络的集中控调控与可编程性能。SDN架构依据逻辑性能可以分成基础设施层、调控层与运用层。基础设施层涉及到一系列的底层网络装备，为调控平面提供规范的API接口，让底层网络设施变成上层运用与网络服务的通用抽象。调控层主要组成是SDN控制仪器，作用是对全局网络视图进行维护，经过南向接口取得底层网络装备的数据与信息，在线调控和管理底层基础设施，同时为运用层提供规范的API接口，达到网络性能方面的可编程。SDN借助网络服务与运用程序的手段实现网络配置与网络自动化运维，让网络管控工作者可以统一管控网络装备，推动网络部署周期，减少运维所需成本。SDN借助南向接口，把底层网络装备抽象，将底层网络装备性能简化，高效减少网络建设所需成本[4]。

3.2 以SDN为基础的云数据中心网络架构

以SDN为基础的云数据中心网络架构从逻辑上可以将网络划分成四个层面，分别是运用层面、编排层面、调控层面与转发层面。运用层面主要涉及到云管控平台、SDN运用程序、传统网管和SDN网管的一部分性能。编排层面是由SDN编辑器构成的，主要工作是协同编排若干个SDN控制域，方便按照运用平面的业务需求灵活地统一管控与自动化安排相关的网络资源，实现网络资源的调控性能。调控层面是涉及到较多SDN调控仪器，可以在每个调控仪器域内有效地调度资源，实现SDN运用和服务器对网络资源方面的需要。转发层面涉及到SDN转发装备，因为现存网络中还有部分传统网络装备，所以转发层面也涉及到一些传统网络装备，以SDN为基础的数据中心网管体系中也会产生传统网管与SDN网管公存的问题，所以SDN网管体系能够独立进行建设，也能够和传统网管体系集成。

3.3 SDN技术运用在云数据网络中心的优势

SDN的关键理念就是将调控层面和转发层面分离开来，运用只具备转发性能的网络装备当成基础资源，借助软件来统一管控与调配相关的资源，与传统数据中心相比，具备下面几种优势。

3.3.1 自动化网络管控与运维的集中性

基于SDN的云数据中心网络借助调控仪器在线维护数据中心的全局资源视图，统一调度底层网络装备，进而有效管控与优化全网资源，并且按照SDN调控仪掌控的网络拓扑信息和转发对策，能够实现网络故障的迅速定位与恢复，提升了网络管控与运维工作的成效。

3.3.2 虚拟机的布置和灵活迁移

云数据中心网络内的虚拟机布置与迁移是十分常见的，在以SDN为基础的云数据中心网络内，因云资源管控器取得迁移请求同时上报至SDN网络调控仪器。SDN调控仪器在接收到请求之后能够落实网络调控，分析迁移流同时配置相应的配置流表，并且把流表下发之虚拟机迁移的目标网络装备，与此同时删除虚拟机原所处网络装备相应的流表，继而实现虚拟机与网络的无缝协同，达到虚拟机的迅速布置和灵活迁移。

3.4 运用SDN技术的难点

SDN技术因为太过依赖SDN调控仪器，只要SDN调控仪器被损坏，就会使整个网络面临严重的威胁。所以，从技术方面来说，怎样规划SDN网络的安全架构变成技术难点之一。在以往网络基础系统已经成型的背景中，怎样从传统网络转变为SDN也是值得关注的一项难题。怎样借助SDN迅速上线业务、生成跨域多厂商的端到端业务，也是比较有难度的一项工作。

4 在云数据中心运用VXLAN技术

4.1 运用VXLAN技术的基本原理

VXLAN技术通过在三层网络前提下建立二层以太网隧道的方法，达到跨区域的二层互联，每以个二层叠加网络运用VXLAN标识符VNI唯一的一种标识，可以虚拟机在同一个VNI中的二层叠加网络之上进行通讯，相同VNI中的虚拟机能够直接通讯，不用借助网关。VNI在数据包内占据了24比特，是多租户云数据中心提供能够达到16M的二层子网，能够支撑1600万个VXLAN的共存，所以能够适应大规模租户的安排，实现云数据中心的巨大需求。

4.2 VXLAN技术的部署模式

VXLAN技术因为其特征，能够实现巨大的租户部署，十分适合运用在云数据中心中，所以当前发展也比较成熟。云网络内VXLAN的各个组件不但能够由软件实现也能借助硬件实现，当前VXLAN网络部署涉及到以下三种方法，这三种类型也是依据现实方法来归类的。一是以软件为基础实现的。这种部署方法极易实现，同时运用的TOR交换机不需虚拟感知，但因为VXLAN报文的封装与解封都一定要通，因此运用软件来实现，所以运用这种部署方法的不足之处是会占用大量的服务器资源，所以在一定程度上会影整个计算性能。二是以硬件为基础实现的。这种部署方式在性能灵活上可能会因为硬件而有所限制，因为每个厂商制作出的芯片质量不一样，所以运用不同厂商生产的芯片可能会产生不一样的成效，同时在实现过期间要将虚拟机与VTEP对接起来。三是混合实现，也就是不仅运用了软件，而且运用了硬件。

5 在云数据中心运用的其它关键技术

5.1 在云数据中心运用的分布式计算的技术

分布式计算技术是经常运用的一种云技术，主要是分散体系统一计算数据。分布在不同的计算机借助协同、合作计算，可提升整个云计算体系的成效，方便客户迅速进行不同区域的数据处置、保存和管控。分布系统是一系列电子计算机借助网络系统连接起来，共同处置网络数据，实现数据通讯的管控体系。在云数据中心网络内，运用分布式计算方面的技术，能够消除处置大型计算任务的局限之处，提升网络数据处置的成效，借助单节点的多重性达到容错性能和强大的数据处置性能，能够高效提升网络数据处置的高效性，达到云数据中心体系的可延伸性、平稳性与落实成效，提高了云数据中心的处置数据成效，实现多客户模式，迅速处置各类数据[5]。

5.2 在云数据重要运用的分布式文件系统技术

分布式文件系统也称为网络文件体系，是云计算机数据保存的核心技术之一，可以把分布在不同区域的文件保存至云数据中心，它是一种可以文件在网络多台主机中运用、分享与处置的文件系统，能够扩展多机器上的多客户分享云数据中心的文件与储存空间，提升云数据中心文件的运用成效。云计算一般是运用分布式文件体系来处理不同区域客户的数据，确保储存数据的真实性和平稳性。在储存文件的时候，运用可靠地软件来弥补硬件储存方面的不平稳性，为客户提供实惠稳定的云服务体系。分布式文件体系和分布式计算技术结合起来，可以提升云数据中心的数据成效，还可以给客户提供多样化的数据储存服务。当前，经常运用的云计算分布式文件体系阿里云、GFS以及HDFS等。运用分布式文件体系，提升了云数据中心的处置成效，能够把部分大容量的数据、多媒体数据、视频数据保存至云端上，充分运用云端提供的无限廉价储蓄与计算性能，给云端客户提供了大容量的储存数据性能。

5.3 在云数据运用大数据技术

大数据技术是在网络科学发展的背景中出现的一种新技术，还可以将其称成海量数与巨量数据技术，主要指的是数据的数量规模庞大，不能运用人工技术在规定的时间之内进行处置、管控、清洗与截取数据的工作，同时将它们整合成人们可以理解的数据信息，可以给企业管控提供数据决定支持服务。大数据一定要通过计算机技术来统计、分析与比较数据之后，才可以取得人们想要的结果。在云数据平台中极易出现大量的数据，这就需要科学地使用数据挖掘技术、大数据处置技术来分析云数据中心内的数据，才可以取得适宜的数据结构。云计算技术借助大数据的分区、索引、处置与剖析，高效运用智能数据处置技术，达到低成本处置大规模数据的目的。在云数据中心内，借助巨量的数据处置与挖掘，不但能够提升云数据中心的检索数据成效，挖据客户的个性化服务需要，实现为客户准确推送数据服务的目的，还能够在熟悉受众特点与偏好的前提下，研发出新的数据信息推送方式，协调云客户间数据共享的服务性能，改进与优化云服务模式[6]。

6 结语

随着云数据中心技术持续健全，云数据业的规模持续扩展，商用业务也在不断发展。在云计算中可能会产生多数据中心场景，怎样高效统一整合不同区域的数据，也是人们要重点关注的一个问题。各个地区已有的数据中心通常是传统的数据中心，在数据处置技术方面依旧运用传统的技术，在不同的数据中心间还缺少统一的数据方案，造成不同数据中心间的不同互相调用与整合，数据业务间无法进行备份，这就要求改造和整合已有的数据中心，构建分布式云数据处置中心，把不同区域的数据中心连通起来，构成逻辑集中、统一管控与运维的云数据管控中心，可以支撑已有云数据中心网络的迅速发展。