数据中心的东西向流量与SDN的关系体现在很多SDN解决方案是为了解决该类动态流量带来的挑战的。当前网络行业不缺探讨东西流量和SDN解决方案关系的话题。
为了更详细地凸显这一关系,让我们看看SDN在简化执行和管理东西流量网络策略、动态多租户以及分离每个客户东西流量的能力。
首先,很多数据中心和云的SDN解决方案将网络虚拟化视作未来发展方向。虽然其他网络工程师可能会抗拒并将话题转向虚拟LAN或多协议标签交换VPN(这是多年来物理网络分割的方式),但还是有一个关键的不同,在SDN中网络虚拟化显示了更高级的网络抽象,可帮助简化策略执行和管理。
假设一个组织需要对一个东西流量子集执行策略(比如说在两个工作负载或虚拟机间过滤流量)。网络实施这一策略,包过滤或规则必须在各种设备上进行手动配置。如果其中一个工作负载悄悄的迁移至网络团队,所需的配置可能不会到新设备上(数据包进入网络的设备)。
同时,随着策略发生变化,对每台基础设备进行手动更新包过滤也将成为一个难题。SDN解决方案可是实现更高级的网络抽象,使这些策略应该用于一个集中的虚拟网络的控制器中,而非物理网络。由此产生的策略可能会分放并应用于底层的物理网络中。这简化了策略管理和执行,因为不管工作负载处在网络中的哪个位置,虚拟层的策略执行了。
其次,让我们看看数据中心多租户,当其应用于东西向流量的时候。设想一下用户试图在多租户云中增加多个工作负载或实例(类似Web服务器和数据库服务器这种)。用户可能想要将其特定的工作负载及由其产生的东西流量与其他用户分隔开来。毫无疑问,在传统网络中手动配置这些类型的服务是一种操作负担。
在上百个交换机上配置端口和VLAN需要大量的工作。添加隔离的3层服务或额外的如负载均衡这样的网络功能又进一步将这种问题复杂化。因此,许多SDN解决方案为多租户提供更高级别的抽象,简化了所需连接的部署。更重要的是,这些SDN解决方案将网络视作整体,能够让所需的连接以一种集中化的方式部署或取消,而非在每台设备上。
总而言之,当我们强调东西流量和SDN的关系时,自然避不开经常出现的这两个例子,SDN具备真正的解决方案和适用性。
好文章,需要你的鼓励
Xbox 部门推出了名为 Muse 的生成式 AI 模型,旨在为游戏创造视觉效果和玩法。这一举措反映了微软全面拥抱 AI 技术的战略,尽管游戏开发者对 AI 持谨慎态度。Muse 不仅可能提高游戏开发效率,还有望实现老游戏的现代化改造,但其实际效果和对行业的影响仍有待观察。
Sonar收购AutoCodeRover,旨在通过自主AI代理增强其代码质量工具。这项收购将使Sonar客户能够自动化调试和问题修复等任务,让开发者将更多时间用于改进应用程序而非修复bug。AutoCodeRover的AI代理能够自主修复有问题的代码,将与Sonar的工具集成,提高开发效率并降低成本。
人工智能正在推动数据中心的变革。为满足 AI workload 的需求,数据中心面临前所未有的电力消耗增长、散热压力和设备重量挑战。应对这些挑战需要创新的解决方案,包括 AI 专用硬件、可再生能源、液冷技术等。同时,数据中心还需平衡监管压力和社区关切。未来数据中心的发展将决定 AI 技术能否实现其变革性潜力。