[論文レビュー] High throughput data center topology design

Ankit Singla, P. Brighten Godfrey+1 more|arXiv (Cornell University)|Apr 2, 2014

Interconnection Networks and Systems参考文献 26被引用数 45

ひとこと要約

この論文は、均一なトラフィック下での同種のデータセンターネットワークにおけるスループットの最初の非自明な上界を確立し、ランダムトポロジーがこの上界に数パーセント以内で達していることを示している。この知見を基に、異種トポロジーを設計し、既存の機器を用いて実世界の展開（例：VL2）で最大43％のスループット向上を実証した。

ABSTRACT

With high throughput networks acquiring a crucial role in supporting data-intensive applications, a variety of data center network topologies have been proposed to achieve high capacity at low cost. While this work explores a large number of design points, even in the limited case of a network of identical switches, no proposal has been able to claim any notion of optimality. The case of heterogeneous networks, incorporating multiple line-speeds and port-counts as data centers grow over time, introduces even greater complexity.In this paper, we present the first non-trivial upper-bound on network throughput under uniform traffic patterns for any topology with identical switches. We then show that random graphs achieve throughput surprisingly close to this bound, within a few percent at the scale of a few thousand servers. Apart from demonstrating that homogeneous topology design may be reaching its limits, this result also motivates our use of random graphs as building blocks for design of heterogeneous networks. Given a heterogeneous pool of network switches, we explore through experiments and analysis, how the distribution of servers across switches and the interconnection of switches affect network throughput. We apply these insights to a real-world heterogeneous data center topology, VL2, demonstrating as much as 43% higher throughput with the same equipment.

研究の動機と目的

• 均一なトラフィック下での同一スイッチから構成されるデータセンタートポロジーのネットワークスループットの理論的上界を確立すること。
• 特にランダムグラフが、実際のスケールのデータセンターにおいて、この理論的限界にどの程度近づいているかを調査すること。
• 同種ネットワークからの知見を、ラインスピードおよびポート数が異なるスイッチが混在する異種データセンターに拡張すること。
• 異種ネットワークにおけるサーバーの分散とスイッチ間接続構成を最適化し、スループットを最大化すること。
• 実世界のデータセンタートポロジー（VL2）に提案された設計を適用し、追加のハードウェアなしに顕著なスループット向上を実証すること。

提案手法

• 均一なトラフィックパターン下での、同一スイッチから構成される任意のトポロジーのネットワークスループットに対する非自明な理論的上界を導出する。
• ランダムグラフモデルを候補トポロジーとして採用し、理論的スループット上界にどの程度近づくかを評価する。
• スイッチの非均質性（特にラインスピードおよびポート数の差異）がエンドツーエンドのネットワークスループットに与える影響を分析する。
• シミュレーションおよび解析的モデリングを用いて、サーバーのスイッチ間分散とスイッチ接続構成の影響を検討する。
• 導出された設計原則を応用して、実世界のVL2データセンタートポロジーを再構成し、スイッチレベルのリソース割り当てと接続構造に焦点を当てる。
• 同じ物理的機器を用いた比較実験を通じて、性能向上を検証する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 均一なトラフィック下での同一スイッチから構成される任意のトポロジーが達成可能な理論的最大スループットは何か？
• RQ2 実用的規模のデータセンターにおいて、ランダムグラフに基づくトポロジーは、この理論的スループット上界にどの程度近づいているか？
• RQ3 ラインスピードおよびポート数の差異を含むスイッチの非均質性は、エンドツーエンドのネットワークスループットにどのように影響するか？
• RQ4 スループットを最大化するための、異種スイッチ間におけるサーバーの最適な分散と接続構成は何か？
• RQ5 提案された設計原則は、追加のハードウェアなしに、実世界のデータセンター（例：VL2）で顕著なスループット向上を達成できるか？

主な発見

• この論文は、均一なトラフィック下での同一スイッチから構成されるデータセンターネットワークにおけるスループットの最初の非自明な理論的上界を確立した。
• スケールが大きい場合、ランダムグラフトポロジーはこの理論的上界に数パーセント以内で達しており、同種設計がその性能限界に近づいている可能性を示唆している。
• 異種ネットワークでは、サーバーのスイッチ間分散と接続構造がスループットに顕著な影響を与え、最適な構成では顕著な向上が得られる。
• 実世界のVL2トポロジーに適用した場合、提案された設計により、追加の機器なしにネットワークスループットが最大43％向上した。
• 結果として、物理インフラをアップグレードせずに、スイッチレベルのリソース割り当てと接続計画の工夫により顕著な性能向上が達成可能であることが示された。
• 理論的上界はベンチマークとして機能し、同種環境では現在の設計が理論的最適性に近づいているが、異種構成では依然として大きな向上余地があることを示している。