Wide Area Networks (WANs), die globalen Backbones und Arbeitspferde des heutigen Internets, die Milliarden von Computern über Kontinente und Ozeane hinweg verbinden, sind die Grundlage moderner Online-Dienste. Da COVID-19 eine wichtige Abhängigkeit von Online-Diensten gesetzt hat, haben die Netzwerke von heute Schwierigkeiten, eine hohe Bandbreite und Verfügbarkeit bereitzustellen, die durch neue Workloads im Zusammenhang mit maschinellem Lernen, Videoanrufen und Gesundheitsversorgung erforderlich wird.
Um WANs über Hunderte von Kilometern zu verbinden, werden Glasfaserkabel, die Daten mithilfe von Licht übertragen, durch unsere Nachbarschaften gezogen, die aus unglaublich dünnen Glas- oder Kunststoffsträngen bestehen, die als Glasfasern bekannt sind. Obwohl sie extrem schnell sind, sind sie nicht immer zuverlässig: Sie können leicht von Wetter, Gewitter, Unfällen und sogar Tieren abbrechen. Diese Risse können schwere und teure Schäden verursachen, die zu Ausfällen des Notrufdienstes, dem Verlust der Internetverbindung und der Unfähigkeit, Smartphone-Apps zu verwenden, führen.
Wissenschaftler des Computer Science and Artificial Intelligence Laboratory (CSAIL) des MIT haben kürzlich einen Weg gefunden, das Netzwerk zu erhalten, wenn die Glasfaser ausfällt und die Kosten zu senken. Ihr System namens „ARROW“ rekonfiguriert das optische Licht von einer beschädigten Glasfaser zu einer gesunden, während es einen Online-Algorithmus verwendet, um proaktiv potenzielle Glasfaserschnitte im Voraus zu planen, basierend auf den Anforderungen des Internetverkehrs in Echtzeit.
ARROW basiert auf der Kreuzung zweier unterschiedlicher Ansätze: „Failure-Aware Traffic Engineering (TE)“, eine Technik, die den Verkehr dorthin lenkt, wo sich die Bandbreitenressourcen während des Glasfaserschnitts befinden, und „Wellenlängenrekonfiguration“, die ausgefallene Bandbreitenressourcen durch Neukonfiguration wiederherstellt das Licht.
Obwohl diese Kombination mächtig ist, ist das Problem aufgrund seiner NP-Härte in der Berechnungskomplexitätstheorie mathematisch schwer zu lösen.
Das Team hat einen neuartigen Algorithmus entwickelt, der im Wesentlichen „LotteryTickets“ als Abstraktion für das „Wellenlängen-Rekonfigurationsproblem“ auf Glasfasern erstellen und nur wesentliche Informationen in das „Verkehrstechnik-Problem“ einspeisen kann. Dies funktioniert parallel zu ihrer „optischen Wiederherstellungsmethode“, die das Licht von der geschnittenen Faser bewegt, um gesunde Fasern zu „ersetzen“, um die Netzwerkkonnektivität wiederherzustellen. Das System berücksichtigt auch den Echtzeitverkehr, um den maximalen Netzwerkdurchsatz zu optimieren.
Mit groß angelegten Simulationen und einem Testbed könnte ARROW 2x-2.4x mehr Verkehr transportieren, ohne neue Glasfasern bereitstellen zu müssen, während das Netzwerk hochzuverlässig bleibt.
„ARROW kann verwendet werden, um die Serviceverfügbarkeit zu verbessern und die Widerstandsfähigkeit der Internet-Infrastruktur gegenüber Glasfaserausfällen zu erhöhen. Es erneuert die Art und Weise, wie wir über die Beziehung zwischen Fehlern und Netzwerkmanagement denken – früher waren Fehler deterministische Ereignisse, bei denen Fehler Fehler bedeuteten, und es gab keinen anderen Weg, als das Netzwerk zu überlasten“, sagt MIT-Postdoc Zhizhen Zhong „Mit ARROW, einige Ausfälle können eliminiert oder teilweise wiederhergestellt werden, und dies ändert unsere Denkweise über Netzwerkmanagement und Verkehrstechnik und eröffnet Möglichkeiten zum Überdenken von Verkehrstechniksystemen, Risikobewertungssystemen und auch neu entstehenden Anwendungen.“Managing Reconfigurability.
Das Design heutiger Netzwerkinfrastrukturen, sowohl in Rechenzentren als auch in Weitverkehrsnetzen, folgt immer noch dem „Telefonie-Modell“, bei dem Netzwerkingenieure die physikalische Schicht von Netzwerken als statische Blackbox ohne Rekonfigurierbarkeit behandeln.
Dadurch ist die Netzwerkinfrastruktur so ausgestattet, dass sie den Worst-Case-Verkehrsbedarf unter allen möglichen Ausfallszenarien tragen kann, was sie ineffizient und kostspielig macht. Moderne Netzwerke verfügen jedoch über elastische Anwendungen, die von einer dynamisch rekonfigurierbaren physikalischen Schicht profitieren könnten, um einen hohen Durchsatz, eine geringe Latenz und eine nahtlose Wiederherstellung nach Ausfällen zu ermöglichen, die ARROW ermöglicht.
In traditionellen Systemen entscheiden Netzwerkingenieure im Voraus, wie viel Kapazität in der physikalischen Schicht des Netzwerks bereitgestellt werden soll. Es mag unmöglich erscheinen, die Topologie eines Netzwerks zu ändern, ohne die Kabel physisch zu ändern, aber da optische Wellen mit winzigen Spiegeln umgeleitet werden können, sind sie in der Lage, schnelle Änderungen vorzunehmen: keine Neuverkabelung erforderlich. Dies ist ein Bereich, in dem das Netzwerk keine statische Einheit mehr ist, sondern eine dynamische Struktur von Verbindungen, die sich je nach Arbeitsbelastung ändern können.
Stellen Sie sich ein hypothetisches U-Bahn-System vor, bei dem einige Züge ab und zu ausfallen könnten. Die U-Bahn-Leitstelle will unter Berücksichtigung aller möglichen Züge und Verkehre planen, wie die Fahrgäste auf Alternativstrecken verteilt werden. Wenn ein Zug ausfällt, sagt die Steuereinheit mit ARROW den Fahrgästen einfach die besten Alternativrouten an, um ihre Reisezeit zu minimieren und Staus zu vermeiden.
„Mein langfristiges Ziel ist es, große Computernetzwerke effizienter zu machen und schließlich intelligente Netzwerke zu entwickeln, die sich den Daten und der Anwendung anpassen“, sagt MIT-Professorin Manya Ghobadi, die die Arbeiten betreut hat. „Eine rekonfigurierbare optische Topologie revolutioniert die Art und Weise, wie wir uns ein Netzwerk vorstellen, da die Durchführung dieser Forschung es erfordert, die seit vielen Jahren bei WAN-Implementierungen etablierten Orthodoxien zu durchbrechen.'
Um ARROW in realen Weitverkehrsnetzen einzusetzen, hat das Team mit Facebook zusammengearbeitet und hofft, mit anderen großen Dienstanbietern zusammenzuarbeiten. „Die Forschung liefert einen ersten Einblick in die Vorteile der Rekonfiguration. Das erhebliche Potenzial zur Verbesserung der Zuverlässigkeit ist für das Netzwerkmanagement im Produktions-Backbone attraktiv.“ sagt Ying Zhang, ein Software Engineer Manager bei Facebook, der an dieser Forschung mitarbeitet.
„Wir freuen uns, dass es viele praktische Herausforderungen geben würde, um ARROW aus den Ideen des Forschungslabors in reale Systeme zu bringen, die Milliarden von Menschen dienen, und möglicherweise die Anzahl der heute auftretenden Dienstunterbrechungen zu reduzieren, wie z. B. weniger Nachrichten darüber, wie“ Faser Kürzungen wirken sich auf die Internetkonnektivität aus“, sagt Zhong. „Wir hoffen, dass ARROW unser Internet mit geringeren Kosten widerstandsfähiger gegen Ausfälle machen kann.“
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