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首款A(yù)I時代的數(shù)據(jù)中心交換機終于來啦
每一個時代都有每一個時代的產(chǎn)物，比如移動網(wǎng)絡(luò)從1G演進到5G，有線寬帶從銅線+SDH演進到FTTH+OTN/WDM，我們都經(jīng)歷了不同的網(wǎng)絡(luò)設(shè)備。
數(shù)據(jù)中心同樣如此。
數(shù)據(jù)中心興起于1990年代末至2000年初的互聯(lián)網(wǎng)泡沫時期，快速增長的網(wǎng)站和應(yīng)用程序背后的大量數(shù)據(jù)需要存儲，數(shù)據(jù)中心應(yīng)運而生。
早期數(shù)據(jù)中心呈“煙囪式”的垂直構(gòu)架，資源無法共享，彈性差且利用率低，此時的網(wǎng)絡(luò)流量大部分只是客戶端和服務(wù)器之間的“南北向流量”。
隨后，數(shù)據(jù)中心向云時代演變，虛擬化技術(shù)打破了傳統(tǒng)數(shù)據(jù)中心“煙囪式”的垂直構(gòu)架，計算、存儲、網(wǎng)絡(luò)資源橫向打通，組成資源池，從而大幅提升了數(shù)據(jù)中心的資源利用率和靈活性。
隨著虛擬化技術(shù)的普及，跨越內(nèi)部服務(wù)器之間的“東西向流量” 陡然增加也給數(shù)據(jù)中心帶來了新的壓力，隨之出現(xiàn)了新一代高性能的數(shù)據(jù)中心交換機。
回顧過去20年，數(shù)據(jù)中心經(jīng)歷了從互聯(lián)網(wǎng)時代到云時代的演變，如今AI時代已來，數(shù)據(jù)中心又將面臨一次怎樣的變革？
AI時代的數(shù)據(jù)中心將如何變革？
眾所周知，人工智能通過采集海量數(shù)據(jù)，從數(shù)據(jù)中識別、學(xué)習(xí)模式和規(guī)則，以預(yù)測趨勢、執(zhí)行策略，它本質(zhì)上就是依靠海量數(shù)據(jù)的不斷“喂食”來產(chǎn)出價值的，數(shù)據(jù)越多，結(jié)果就越準確。
尤其是深度學(xué)習(xí)，相較于機器學(xué)習(xí)，它無需建立初始模型，而是基于含多隱層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)逐層抽象特征直至輸出，比如著名的擊敗世界圍棋冠軍的AlphaGo就是典型的深度學(xué)習(xí)例子，它比機器學(xué)習(xí)需要更多的訓(xùn)練數(shù)據(jù)。
人工智能之于數(shù)據(jù)的依賴性給數(shù)據(jù)中心的存儲和計算能力提出了新的挑戰(zhàn)。
為了提升AI運行效率，數(shù)據(jù)中心的存儲介質(zhì)已從機械硬盤（HDD）演進到閃存盤（SSD），以降低時延，滿足數(shù)據(jù)的實時存取要求，同時，業(yè)界已采用GPU甚至專用的AI芯片來提升處理海量數(shù)據(jù)的計算效率。
但是，這就可以滿足AI時代的數(shù)據(jù)中心需求了嗎？答案是否定的。
AI時代呼喚新的數(shù)據(jù)中心交換機
盡管數(shù)據(jù)中心的計算和存儲能力得到了大幅提升，但我們想象一下，在AI時代的數(shù)據(jù)中心集群里，服務(wù)器和存儲設(shè)備之間相互互聯(lián)，如果網(wǎng)絡(luò)通信帶寬低、時延大、還丟包，必然會嚴重拖累整體處理效率，AI應(yīng)用的算力可能只能發(fā)揮50%，不能滿足AI時代的需求。
因此，作為數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)的樞紐，與當年云時代隨著東西流量劇增而誕生高性能的交換機一樣，AI時代需要能夠提供零丟包、低時延和高吞吐網(wǎng)絡(luò)的更大容量、更高性能的數(shù)據(jù)中心交換機。
除了大容量、高性能，AI時代的數(shù)據(jù)中心交換機還應(yīng)該具備大智慧。
自云時代打破了傳統(tǒng)數(shù)據(jù)中心的煙囪式構(gòu)架以來，計算、存儲、網(wǎng)絡(luò)深度融合，所有資源池化共享，按需分配，這極大的提升了靈活性和敏捷性，但隨著數(shù)據(jù)中心的規(guī)模不斷擴大，這也對傳統(tǒng)人工運維帶來了新的挑戰(zhàn)，一旦發(fā)生故障，人工定位問題需要數(shù)小時。
隨后，業(yè)界通過Telemetry技術(shù)對設(shè)備進行數(shù)據(jù)采集，并將數(shù)據(jù)送到云端大腦進行智能分析，以主動預(yù)測和預(yù)防故障發(fā)生，從而實現(xiàn)智能運維。
但隨著數(shù)據(jù)中心規(guī)模的繼續(xù)擴大，數(shù)據(jù)采集對象越來越廣，采集維度越來越多，采集頻度越來越快，導(dǎo)致采集流量劇增，這又增加了云端大腦的負荷，導(dǎo)致智能運維決策速度越來越慢。
解決辦法在哪里？
首先，智能運維需引入AI，加速計算和決策。
其次，應(yīng)引入邊緣AI，讓一些分析和決策在交換機本地執(zhí)行，實現(xiàn)本地故障預(yù)測和實時自愈，從而減輕云端大腦的負荷。
簡而言之，為避免網(wǎng)絡(luò)通信成為AI時代的數(shù)據(jù)中心系統(tǒng)性能的短板，并推動高效的智能運維，行業(yè)呼喚內(nèi)嵌AI，具備大容量、高性能和大智慧能力的數(shù)據(jù)中心交換機誕生。
首款A(yù)I時代的數(shù)據(jù)中心交換機終于問世
2019年1月9日，在北京舉行的華為網(wǎng)絡(luò)春季新品發(fā)布會上，華為發(fā)布了業(yè)界首款面向AI時代的數(shù)據(jù)中心交換機CloudEngine 16800。
在發(fā)布會上，華為網(wǎng)絡(luò)產(chǎn)品線總裁胡克文表示，CloudEngine 16800具備三大特性：內(nèi)嵌AI芯片、單槽48 x 400GE、以及向自動駕駛網(wǎng)絡(luò)演進的能力。
1）內(nèi)嵌AI芯片，100%發(fā)揮AI算力
在現(xiàn)場產(chǎn)品展示中，CloudEngine 16800交換機內(nèi)一顆印著華為Logo的AI芯片格外引入注目。這顆高性能的AI芯片承載了華為獨創(chuàng)的iLossless智能無損交換算法，可實現(xiàn)流量模型自適應(yīng)自優(yōu)化，從而在零丟包基礎(chǔ)上獲得更低時延和更高吞吐的網(wǎng)絡(luò)性能，克服傳統(tǒng)以太網(wǎng)丟包導(dǎo)致的算力損失，將AI算力從50%提升到100%。
2）單槽位支持48 x 400GE，滿足未來5倍流量增長需求
CloudEngine 16800全面升級了硬件交換平臺，在正交架構(gòu)基礎(chǔ)上，突破超高速信號傳輸、超強散熱、高效供電等多項技術(shù)難題，使得單槽位可提供業(yè)界最高密度48端口400GE線卡，單機提供業(yè)界******的768端口400GE交換容量，交換能力高達業(yè)界平均的5倍，滿足AI時代流量倍增需求。同時，單比特功耗下降50%，更綠色節(jié)能。
3）使能自動駕駛網(wǎng)絡(luò)，秒級故障識別、分鐘級故障自動定位
CloudEngine 16800基于內(nèi)置的AI芯片，可大幅度提升“網(wǎng)絡(luò)邊緣”即設(shè)備級的智能化水平，使得交換機具備本地推理和實時快速決策的能力；通過本地智能結(jié)合集中的FabricInsight網(wǎng)絡(luò)分析器，構(gòu)建分布式AI運維架構(gòu)，可實現(xiàn)秒級故障識別和分鐘級故障自動定位，使能自動駕駛網(wǎng)絡(luò)加速到來。同時，該架構(gòu)還可大幅提升運維系統(tǒng)的靈活性和可部署性。
值得一提的是，這顆嵌入新時代交換機的AI大腦是一個完全開放的平臺，它可以作為數(shù)據(jù)中心業(yè)務(wù)的AI協(xié)處理器，也可通過它實現(xiàn)安全攻擊的主動防御，還可用于AI OPS的學(xué)習(xí)訓(xùn)練平臺…從而讓數(shù)據(jù)中心的AI能力變得更通用，更強大。
2012年，面向云時代，華為發(fā)布了當時業(yè)界最高性能的數(shù)據(jù)中心交換機CloudEngine 12800，這一創(chuàng)新產(chǎn)品隨后獲得了多項國際獎項，并為華為贏得了市場口碑雙豐收。
