“微软的云产品Azure遍布在世界各地的22个超大规模的区域。Azure的存储和计算每六个月就会翻一番,Azure每个月新增9万用户。世界 500强中有百分之五十七的企业都在使用Azure,主机的数量迅速从10万增长到几百万。” 这是Azure CTO在2015 open networking summit主题演讲中透露的数据。
为了应对快速增长的业务,Azure需要一个通过软件交付的虚拟化的、可扩展性网络架构。但是当微软在做这件事情的时候发现你几乎不能以一个正常人 的思维去详细业务规模的增长,这样一套对可扩展性、灵活性以及具备快速交付能力的网络系统需要自己从0开始。于是他们从头开始写了一整套Azure SDN的代码。
微软使用overlay技术和网络功能虚拟化服务软件构建的虚拟网络(Vnets)。Vnets通过Azure控制器进行划分,建立一组相互关联的 服务,每个服务再按规模划分,并利用高可用性在多个实例上运行协议。控制器集群所在区域能够部署10万到50万台主机。在这些区域中,又存在小的控制器集 群扮演着无状态缓存器的角色,他们能够控制1000台主机。
微软使用Azure内部开发的Service Fabric来构建这些控制器。Service Fabric有一个基于微服务的架构,能够让客户更新单个应用程序组件,而无需更新整个应用程序。
Azure SDN的可编程在硬件的协助下运行在主机服务器上。Hyper-V主机上的虚拟过滤平台(VFP)能够使Azure的数据平面在网络代理中扮演Hyper-V的虚拟网络可编程交换机的角色,网络代理代表控制器完成Vnet功能和其他功能,如负载均衡。
数据包处理是在能够将Azure的数据平面的规模从1Gbps扩展到40Gbps的主机上进行,这有助于保持客户虚拟主机的CPU周期。
虽然SDN和开源携手并进,但在Azure SDN中并没有开源软件,因为在开源社区中没有提供Azure需要的功能。而且就算有别的途径可以满足这些功能需求,转换的成本也是相当大的。微软考虑将 Azure Service Fabric架构贡献给开源社区,但需要建立一些合作关系。
构造Azure SDN的一个挑战在于将现有的控制器改装到Service Fabric,这导致了一些扩展性问题,因为一些原始的控制器没有使用Service Fabric,所以并不是面向对象的。
另一个挑战是VFP如何处理数据包。我们需要确保在连接建立以后,对每个数据包的处理都是高效的。有效运作、迅速扩展规模、迅速转化功能和服务器的负载均衡都面临挑战,所以我们可以运行虚拟机。
Azure SDN接下来需要更多的爆炸式增长的微软云。从客户API的角度看,我们会在网络层面得到更加丰富和强大的抽象。我们将在几年内看到10倍规模的Azure SDN。
好文章,需要你的鼓励
机器人和自动化工具已成为云环境中最大的安全威胁,网络犯罪分子率先应用自动化决策来窃取凭证和执行恶意活动。自动化攻击显著缩短了攻击者驻留时间,从传统的数天减少到5分钟内即可完成数据泄露。随着大语言模型的发展,"黑客机器人"将变得更加先进。企业面临AI快速采用压力,但多数组织错误地关注模型本身而非基础设施安全。解决方案是将AI工作负载视为普通云工作负载,应用运行时安全最佳实践。
MBZUAI研究团队发布了史上最大的开源数学训练数据集MegaMath,包含3716亿个Token,是现有开源数学数据集的数十倍。该数据集通过创新的数据处理技术,从网页、代码库和AI合成等多个来源收集高质量数学内容。实验显示,使用MegaMath训练的AI模型在数学推理任务上性能显著提升,为AI数学能力发展提供了强大支撑。
面对心理健康专业人士短缺问题,谷歌、麦肯锡和加拿大重大挑战组织联合发布《心理健康与AI现场指南》,提出利用AI辅助任务分担模式。该指南构建了包含项目适应、人员选择、培训、分配、干预和完成六个阶段的任务分担模型,AI可在候选人筛选、培训定制、客户匹配、预约调度和治疗建议等环节发挥作用。该方法通过将部分治疗任务分配给经过培训的非专业人员,并运用AI进行管理支持,有望缓解治疗服务供需失衡问题。
这项由多个知名机构联合开展的研究揭示了AI系统的"隐形思维"——潜在推理。不同于传统的链式思维推理,潜在推理在AI内部连续空间中进行,不受语言表达限制,信息处理能力提升约2700倍。研究将其分为垂直递归和水平递归两类,前者通过重复处理增加思考深度,后者通过状态演化扩展记忆容量。