Wyszukaj

Raport dot. autonomicznej sieci centrum danych L3.5: Wytyczne dla autonomii sieci heterogenicznych

2022-10-18
607
0

Podczas HUAWEI CONNECT 2022 w Dubaju, Huawei i sekcja IEEE-ZEA opublikowały raport dot. centrum danych sieci autonomicznej jazdy L3.5, który zapewnia dogłębny wgląd w architekturę, kluczowe możliwości i typowe scenariusze zastosowań sieci autonomicznej jazdy L3.5 ( ADN) w scenariuszach centrów danych, a także praktyki wdrożeniowe dla kluczowych sektorów, takich jak finanse, usługi publiczne i produkcja.

Nowe wyzwania stojące przed sieciami centrów danych

Według raportu niektóre przedsiębiorstwa mają wiele centrów danych, które korzystają z różnych architektur i znajdują się w wielu heterogenicznych chmurach, a produkty i rozwiązania sieciowe działające w wielu chmurach i od wielu dostawców znacznie się różnią:

• Wykorzystywane są różne modele sieci, wiersze poleceń i interfejsy.

• System zarządzania siecią dostawcy może zarządzać tylko własnymi produktami dostawcy. Prowadzi to do cichego zarządzania w korporacyjnych centrach danych.

• Zmiany często dotyczą sieci zbudowanych z urządzeń wielu dostawców, a konfiguracje są przeprowadzane indywidualnie dla każdego dostawcy. Ponadto możliwości automatyzacji dostawców są różne, co prowadzi do dużego obciążenia pracą ręczną.

Aby korporacyjne sieci DCN rzeczywiście przeszły w kierunku wysoce autonomicznych sieci, najpierw należy rozwiązać te wyzwania.

L3→L3.5: Huawei poświęca się rozwiązywaniu problemów związanych z autonomiczną jazdą w złożonych sieciach heterogenicznych

L3 implementuje warunkową autonomię w ramach jednej sieci. Ważnym kamieniem milowym na drodze do ewolucji z L3 do L4 jest L3+, zwany również L3.5, gdzie L3 jest wdrażany w wielu chmurach, wielu centrach danych i sieciach wielu dostawców.

Możliwości sieci jako usługi (NaaS) są wykorzystywane do połączenia z systemami zarządzania IT przedsiębiorstwa w celu elastycznej orkiestracji i wywoływania w celu integracji z procesami IT przedsiębiorstw. Pomaga to uzyskać warunkową autonomię w całej sieci w centrum danych, ukierunkowaną na zamiar usługi.

Kluczowe możliwości autonomicznych sieci napędowych L3.5 w centrach danych

Wykorzystując iMaster NCE - platformę do zarządzania i kontroli ADN - rozwiązanie autonomicznej sieci L3.5 centrum danych Huawei rozwiązuje wcześniejsze wyzwania dzięki następującym kluczowym funkcjom:

• Orkiestracja przepływu pracy z niskim kodem: Platforma aranżacji intencji elementów runbook zapewnia ponad 100 ogólnych modeli NE do elastycznej aranżacji za pomocą prostych operacji przeciągania i upuszczania. Przepływy pracy usług można elastycznie definiować w oparciu o wymagania usługi i publikować jako interfejsy API, aby szybko łączyć i integrować sieci z systemami usług. Poprzez konsolidację funkcji sieciowych zorientowanych na usługi, platforma do intencji orkiestracji zmniejsza liczbę zleceń pracy o 90% i obciążenie projektowe o 70%, skracając okres wdrażania usługi z miesięcy do minut.

• Otwarta platforma programowalności: W kierunku południowym zwinny otwarty kontener (AOC) - otwarta platforma programowalności Huawei - dynamicznie ładuje sterowniki innych firm jako wtyczki do implementacji otwartego połączenia z urządzeniami wielu dostawców.

• Ujednolicone modelowanie danych: Wdrożono ujednolicone modelowanie danych dla sieci heterogenicznych i wielu dostawców, rozszerzając ujednolicone zarządzanie i automatyzację z pojedynczej sieci na chmury publiczne, chmury prywatne i chmury lokalne. Pomaga to w dostarczaniu sieci w wielu chmurach w ciągu kilku sekund, wizualizacji i symulacji w całej sieci oraz zapewnieniu bezbłędnych zmian konfiguracji.

• Ujednolicona obsługa aplikacji i sieci: Oparty na technologii telemetrii iMaster NCE gromadzi ponad 100 typów danych w czasie rzeczywistym. Wykorzystuje technologie wirtualizacji danych do korelowania danych z perspektywy usług i tworzenia ujednoliconego katalogu usług danych. Ponadto iMaster NCE łączy wpisy w katalogach danych i organizuje je na żądanie w dane specyficzne dla scenariusza usługi. Pozwala to użytkownikom centralnie wywoływać dane bez konieczności znajomości bazowego modelu danych.

Do osiągnięcia prawdziwego ADN jest jeszcze długa droga. Aby pomóc w osiągnięciu tego celu, oprócz pracy nad standardami i technologiami, wszyscy interesariusze muszą stale pogłębiać system oceny ADN, aby kierować ulepszeniami sieci w kierunku automatyzacji i inteligencji oraz ewoluować z pokolenia na pokolenie.

Huawei nadal angażuje się w badania i dokonywanie przełomów w kluczowych technologiach ADN oraz w eksplorację typowych scenariuszy, osiągając znakomite wyniki. Huawei jest otwarty na współpracę z partnerami z branży w celu budowania konsensusu, stosowania innowacyjnych podejść i wspólnego rozwoju w celu promowania zastosowania sieciowych technologii sztucznej inteligencji na dużą skalę i wprowadzenia DCN w erę ADN, oferując sprawny biznes, najlepsze wrażenia i wydajną obsługę.

Zastrzeżenie: Poglądy i opinie wyrażone w tym artykule są poglądami autora i niekoniecznie odzwierciedlają oficjalną politykę, stanowisko, produkty i technologie Huawei Technologies Co., Ltd. Jeśli chcecie Państwo dowiedzieć się więcej o produktach i technologiach Huawei Technologies Co., Ltd., prosimy odwiedzić naszą stronę internetową e.huawei.com lub skontaktować się z nami.

TOP