大陸と海を越えて数十億台のコンピューターを接続する今日のインターネットのグローバルバックボーンであり主力製品であるワイドエリアネットワーク（WAN）は、最新のオンラインサービスの基盤です。 COVID-19はオンラインサービスに大きく依存しているため、今日のネットワークは、機械学習、ビデオコール、ヘルスケアに関連する新たなワークロードによって課せられる高帯域幅と可用性の提供に苦労しています。
数百マイルを超えるWANを接続するために、光を使用してデータを送信する光ファイバーケーブルが、光ファイバーと呼ばれる非常に細いガラスまたはプラスチックのストランドでできており、近隣に通されています。 それらは非常に高速ですが、常に信頼できるとは限りません。天候、雷雨、事故、さらには動物からも簡単に壊れる可能性があります。 これらの破損は、深刻で費用のかかる損傷を引き起こし、911サービスの停止、インターネットへの接続の喪失、スマートフォンアプリの使用不能を引き起こす可能性があります。
MITのコンピューター科学人工知能研究所（CSAIL）の科学者たちは最近、ファイバーがダウンしたときにネットワークを維持し、コストを削減する方法を考案しました。 「ARROW」と呼ばれる彼らのシステムは、損傷したファイバーから正常なファイバーに光を再構成し、オンラインアルゴリズムを使用して、リアルタイムのインターネットトラフィック需要に基づいて、潜在的なファイバーカットを事前に事前に計画します。
ARROWは、XNUMXつの異なるアプローチの交差点に基づいて構築されています。「障害認識トラフィックエンジニアリング（TE）」は、ファイバーカット中に帯域幅リソースがある場所にトラフィックを誘導する手法であり、「波長再構成」は、再構成によって障害のある帯域幅リソースを復元します。光。
この組み合わせは強力ですが、計算の複雑さの理論におけるNP困難のため、問題を数学的に解決することは困難です。
チームは、光ファイバーの「波長再構成問題」の抽象化として「LotteryTickets」を本質的に作成し、「トラフィックエンジニアリング問題」に重要な情報のみを供給することができる新しいアルゴリズムを作成しました。 これは、切断されたファイバーから正常なファイバーを「代理」してネットワーク接続を復元する「光復元方法」と連携して機能します。 また、システムはリアルタイムトラフィックを考慮して、最大のネットワークスループットを最適化します。
大規模なシミュレーションとテストベッドを使用すると、ARROWは、ネットワークの信頼性を維持しながら、新しいファイバーを展開することなく、2倍から2.4倍のトラフィックを伝送できます。
「ARROWを使用すると、サービスの可用性を向上させ、ファイバーの切断に対するインターネットインフラストラクチャの復元力を強化できます。 これにより、障害とネットワーク管理の関係についての考え方が一新されます。以前は、障害は決定論的なイベントであり、障害は障害を意味し、ネットワークを過剰にプロビジョニングする以外に方法はありませんでした」とMITのポストドックZhizhenZhong氏は述べています。一部の障害は排除または部分的に復元できます。これにより、ネットワーク管理とトラフィックエンジニアリングの考え方が変わり、トラフィックエンジニアリングシステム、リスク評価システム、および新しいアプリケーションを再考する機会が開かれます。」再構成可能性の管理。
データセンターとワイドエリアネットワークの両方における今日のネットワークインフラストラクチャの設計は、ネットワークエンジニアがネットワークの物理層を再構成可能な静的ブラックボックスとして扱う「テレフォニーモデル」に従います。
その結果、ネットワークインフラストラクチャは、考えられるすべての障害シナリオで最悪の場合のトラフィック需要を処理できるようになり、非効率的でコストがかかります。 それでも、最新のネットワークには、動的に再構成可能な物理層の恩恵を受けることができる弾力性のあるアプリケーションがあり、ARROWが可能にする、高スループット、低遅延、および障害からのシームレスな回復を可能にします。
従来のシステムでは、ネットワークエンジニアは、ネットワークの物理層に提供する容量を事前に決定します。 ケーブルを物理的に変更せずにネットワークのトポロジを変更することは不可能に思えるかもしれませんが、光波は小さなミラーを使用してリダイレクトできるため、迅速な変更が可能です。再配線は必要ありません。 これは、ネットワークが静的エンティティではなく、ワークロードに応じて変化する可能性のある相互接続の動的構造である領域です。
一部の列車がたまに故障する可能性がある架空の地下鉄システムを想像してみてください。 地下鉄のコントロールユニットは、考えられるすべての列車と乗客の交通量を考慮しながら、乗客を代替ルートに分配する方法を計画したいと考えています。 ARROWを使用すると、列車が故障したときに、コントロールユニットが乗客に最適な代替ルートをアナウンスするだけで、移動時間を最小限に抑え、混雑を回避できます。
「私の長期的な目標は、大規模なコンピューターネットワークをより効率的にし、最終的にはデータとアプリケーションに適応するスマートネットワークを開発することです」と作業を監督したMITのManyaGhobadi教授は言います。 「再構成可能な光トポロジを持つことで、ネットワークの考え方に革命が起こります。この調査を実施するには、WAN展開で長年確立されてきた正統性を打ち破る必要があるからです。」
ARROWを実際の広域ネットワークに展開するために、チームはFacebookと協力しており、他の大規模なサービスプロバイダーと協力したいと考えています。 「この調査は、再構成のメリットに関する最初の洞察を提供します。 信頼性向上の大きな可能性は、本番バックボーンのネットワーク管理にとって魅力的です。」 この研究に協力しているFacebookのソフトウェアエンジニアマネージャーであるYingZhangは言います。
「ARROWを研究室のアイデアから数十億の人々にサービスを提供する現実のシステムに持ち込み、今日私たちが経験するサービスの中断の数を減らすには、多くの実際的な課題が待ち受けていることを嬉しく思います。 繊維 カットはインターネット接続に影響します」とZhong氏は言います。 「ARROWによって、より少ないコストで障害に対するインターネットの回復力が高まることを願っています。」
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