stringtranslate.com

WAN-оптимизация

Оптимизация WAN — это набор методов улучшения передачи данных в глобальных сетях (WAN). В 2008 году рынок оптимизации WAN оценивался в 1 миллиард долларов [1] и должен был вырасти до 4,4 миллиарда долларов к 2014 году, по данным Gartner , [2] технологической исследовательской компании. В 2015 году Gartner оценил рынок оптимизации WAN в 1,1 миллиарда долларов. [3]

Наиболее распространенными мерами эффективности передачи данных TCP (т. е. оптимизация) являются пропускная способность, требования к полосе пропускания, задержка, оптимизация протокола и перегрузка, проявляющаяся в отброшенных пакетах. [4] Кроме того, сами WAN можно классифицировать по расстоянию между конечными точками и объемам передаваемых данных. Двумя распространенными топологиями бизнес-глобальных сетей являются «от филиала до штаб-квартиры» и «от центра обработки данных до центра обработки данных» (DC2DC). В целом «ветвевые» каналы WAN расположены ближе, используют меньшую полосу пропускания, поддерживают больше одновременных подключений, поддерживают меньшие соединения и более кратковременные соединения и поддерживают большее разнообразие протоколов. Они используются для бизнес-приложений, таких как электронная почта, системы управления контентом, приложения баз данных и доставка через Интернет. Для сравнения, каналы WAN «DC2DC», как правило, требуют большей пропускной способности, более удалены и требуют меньше соединений, но эти соединения крупнее (потоки от 100 Мбит/с до 1 Гбит/с) и имеют большую продолжительность. Трафик в глобальной сети «DC2DC» может включать репликацию, резервное копирование, миграцию данных , виртуализацию и другие потоки обеспечения непрерывности бизнеса / аварийного восстановления (BC/DR).

Оптимизация WAN была предметом обширных научных исследований практически с момента появления WAN. [5] В начале 2000-х годов исследования как в частном, так и в государственном секторах обратились к улучшению сквозной пропускной способности TCP, [6] и целью первых собственных решений по оптимизации WAN была ветвь WAN. Однако в последние годы быстрый рост цифровых данных и сопутствующие потребности в их хранении и защите привели к необходимости оптимизации DC2DC WAN. Например, такая оптимизация может быть выполнена для увеличения общего использования пропускной способности сети, [7] [8] соблюдения сроков передачи между центрами обработки данных, [9] [10] [11] или минимизации среднего времени завершения передачи данных. [11] [12] Еще один пример: частные глобальные сети между центрами обработки данных могут получить выгоду от оптимизации для быстрой и эффективной георепликации данных и контента, например, новых рассчитанных моделей машинного обучения или мультимедийного контента. [13] [14]

Компонентные методы оптимизации филиальной глобальной сети включают дедупликацию, глобальные файловые службы (WAFS), прокси-сервер SMB , прокси-сервер HTTPS , многоадресную рассылку мультимедиа , веб-кэширование и управление полосой пропускания . Требования к оптимизации глобальной сети DC2DC также сосредоточены на дедупликации и ускорении TCP, однако это должно происходить в контексте многогигабитных скоростей передачи данных.

Методы оптимизации WAN

Дедупликация
Устраняет передачу избыточных данных по глобальной сети, отправляя ссылки вместо реальных данных. Работая на уровне байтов, преимущества достигаются во всех IP-приложениях.
Сжатие данных
Опирается на шаблоны данных, которые можно представить более эффективно. По сути, методы сжатия, подобные ZIP, RAR, ARJ и т. д., применяются «на лету» к данным, проходящим через аппаратные (или виртуальные машины) устройства ускорения глобальной сети.
Оптимизация задержки
Может включать усовершенствования TCP, такие как масштабирование размера окна, выборочные подтверждения, алгоритмы управления перегрузкой уровня 3 и даже стратегии совместного размещения, в которых приложение размещается в непосредственной близости от конечной точки для уменьшения задержки. [15] В некоторых реализациях локальный оптимизатор глобальной сети отвечает на запросы клиента локально, а не пересылает запрос на удаленный сервер, чтобы использовать механизмы отложенной записи и упреждающего чтения для уменьшения задержки глобальной сети.
Кэширование/прокси
Размещение данных в локальных кэшах ; Полагается на человеческое поведение, получая доступ к одним и тем же данным снова и снова.
Прямое исправление ошибок
Уменьшает потери пакетов за счет добавления еще одного пакета восстановления после потерь для каждых N отправленных пакетов, что снижает необходимость повторной передачи в подверженных ошибкам и перегруженных каналах глобальной сети.
Подмена протокола
Объединяет несколько запросов от болтливых приложений в один. Может также включать протоколы оптимизации, такие как CIFS .
Формирование трафика
Управляет потоком данных для конкретных приложений. Предоставление гибкости сетевым операторам/сетевым администраторам в решении, какие приложения имеют приоритет над глобальной сетью. Обычным вариантом использования формирования трафика является предотвращение перехвата или переполнения одним протоколом или приложением канала по сравнению с другими протоколами, которые бизнес/администратор считает более важными. Некоторые устройства ускорения глобальной сети способны формировать трафик с такой степенью детализации, которая превосходит традиционные сетевые устройства. Например, одновременное формирование трафика для каждого пользователя и для каждого приложения.
Уравнивание
Делает предположения о том, что требует немедленного приоритета, на основе использования данных. Примеры использования выравнивания могут включать широко открытые нерегулируемые подключения к Интернету и забитые VPN-туннели.
Ограничения на подключение
Предотвращает блокировку доступа и отказ в обслуживании или одноранговую связь. Лучше всего подходят для широко открытых ссылок доступа в Интернет, также могут быть использованы ссылки.
Простые ограничения ставок
Не позволяет одному пользователю получать пропускную способность, превышающую фиксированный объем. Лучше всего подходит в качестве временной меры для устранения перегруженного подключения к Интернету или канала глобальной сети.

Рекомендации

  1. ^ Маховински, Матиас. «Рынок оптимизации WAN в 2008 году превысил 1 миллиард долларов, что на 29% больше; рынок корпоративных маршрутизаторов упал». Корпоративные маршрутизаторы и устройства оптимизации WAN . Инфонетические исследования . Проверено 19 июля 2011 г.
  2. ^ Скорупа, Джо; Северин Реал (2010). «Прогноз: оборудование для ускорения приложений по всему миру, 2006–2014 гг., Обновление за 2 квартал 2010 г.». Гартнер, Инк . Проверено 19 июля 2011 г.[ мертвая ссылка ]
  3. ^ Мунк, Бьярне; Нил Рикард (2015). «Магический квадрант оптимизации глобальных сетей, 17 марта 2015 г.». Гартнер, Инк . Проверено 26 марта 2015 г.
  4. ^ Кардуэлл, Н.; Сэвидж, С.; Андерсон, Т. (2000). «Моделирование задержки TCP». Материалы IEEE INFOCOM 2000. Конференция по компьютерным коммуникациям. Девятнадцатая ежегодная совместная конференция обществ компьютеров и коммуникаций IEEE (кат. № 00CH37064) . Том. 3. Департамент вычислительной техники. наук. и инженерия, Вашингтонский университет, Сиэтл, Вашингтон: IEEE.org. стр. 1742–1751. дои : 10.1109/INFCOM.2000.832574. ISBN 0-7803-5880-5. S2CID  6581992.
  5. ^ Джейкобсон, Ван. «Расширения TCP для путей с большой задержкой». Запрос комментариев: 1072 . Целевая группа инженеров Интернета (IETF) . Проверено 19 июля 2011 г.
  6. ^ Флойд, Салли. «Высокоскоростной TCP для больших окон перегрузки». Запрос комментариев: 3649 . Целевая группа инженеров Интернета (IETF) . Проверено 19 июля 2011 г.
  7. ^ С. Джайн; и другие. (2013). «B4: Опыт работы с глобально развернутой программно-конфигурируемой глобальной сетью» (PDF) . Проверено 4 апреля 2018 г.
  8. ^ К. Хонг; и другие. (2013). «Достижение высокого уровня использования с помощью программно-управляемой глобальной сети». Майкрософт . Проверено 4 апреля 2018 г.
  9. ^ С. Кандула; и другие. (2014). «Календарь для глобальных сетей» (PDF) . Майкрософт . Проверено 4 апреля 2018 г.
  10. ^ М. Нурмохаммадпур; и другие. (2016). «DCRoute: ускорение распределения трафика между центрами обработки данных при сохранении сроков» . Проверено 4 апреля 2018 г.
  11. ^ аб С. Джин; и другие. (2016). «Оптимизация массовой передачи данных с помощью программно-определяемой оптической глобальной сети» (PDF) . Проверено 4 апреля 2018 г.
  12. ^ М. Нурмохаммадпур; и другие. (2018). «Минимизация времени завершения потока с помощью адаптивной маршрутизации в глобальных сетях между центрами обработки данных» . Проверено 4 апреля 2018 г.
  13. ^ М. Нурмохаммадпур; и другие. (10 июля 2017 г.). «DCCast: эффективная передача данных из одной точки в другую между центрами обработки данных». УСЕНИКС . Проверено 26 июля 2017 г.
  14. ^ М. Нурмохаммадпур; и другие. (2018). «QuickCast: быстрая и эффективная передача данных между центрами обработки данных с использованием когорт дерева пересылки» . Проверено 23 января 2018 г.
  15. ^ Пэрис, Чендлер. «Задержка и колокейшн» . Проверено 20 июля 2011 г.