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MIT与微软合作开发“风险意识”数学模型,有效降低全球云计算成本

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大数据文摘出品

编译:李世林、Aileen

股票市场上的投资者往往依赖金融风险理论来帮助他们获得最大化投资回报,同时又能将市场波动造成的金融损失降至最小。这些理论帮助投资者保持一个平衡的投资组合,以确保他们在任何时候都不会损失超过他们愿意放弃的钱。

受这些理论的启发,MIT计算机科学与人工智能实验室的研究人员与微软合作开发了一个“风险意识”数学模型,可以提高全球云计算网络的性能。毕竟,云计算的基础设施极其昂贵,消耗了世界上大量的能源。

数据连接失败概率,类比股价的波动

他们的模型考虑了全球数据中心之间链接失败的概率——类似于预测股票的波动性。然后,它运行一个优化引擎,通过最佳路径分配流量,以最小化损失,同时最大化网络的整体利用率。

该模型可以帮助市面上的主要云服务提供商——如微软、亚马逊和谷歌——更好地利用其基础设施。传统方法是保持k8凯发足球链路空闲,以处理链路故障导致的意外流量转移,这是对能量、带宽和其他资源的浪费。

另一方面,这个名为TeaVar的新模型保证了在一定的目标时间百分比内内网络能够处理所有数据流量,因此没有必要保持任何链接空闲。在那0.1%的例外时间内,模型也会将数据中断的可能性保持得越低越好。

在基于真实数据的实验中,该模型支持的流量是传统方式的三倍,同时保持了相同高的网络可用性。一篇描述模型和结果的论文将在本周的ACM SIGCOMM会议上发表。

麻省理工学院电子工程和计算机科学系TIBCO职业发展助理教授、该研究的合著者Manya Ghobadi说,更好地利用网络可以为服务提供商节省数百万美元,这些好处同时也会惠及到消费者身上。

Ghobadi说:“更好地利用基础设施不仅对云服务有好处,对世界也有好处。企业不需要购买那么多基础设施来向客户销售服务。此外,能够有效地利用数据中心资源可以节省云基础设施的大量能源消耗。所以,这对用户和环境都是好的。”

Ghobadi的论文作者中包括她的学生Jeremy Bogle和Nikhil Bhatia,他们都是CSAIL的学生;微软研究院的Ishai Menache和Nikolaj Bjorner,以及希伯来大学的Asaf Valadarsky和Michael Schapira。

权衡可用性和利用率,成本最小化

云服务提供商使用运行在地下的光纤电缆网络,连接不同城市的数据中心。为了路由流量,提供商依赖于“流量工程”软件,该软件可以通过所有网络路径优化分配数据带宽。

其目标是确保世界各地的用户获得最大的可用性。但是,当一些连接可能意外失败时,这就很有挑战性了,比如断电时导致信号质量下降,或者施工造成的线路中断等因素。为了减轻这些意外事故带来的影响,供应商将许多链接的利用率保持在非常低的水平,只是在那里等着在需要时从被迫关闭的链接中承受全部数据负载。

因此,在网络可用性和利用率之间,这是一个微妙的权衡,这将实现更高的数据吞吐量。研究人员说,这就是传统TE方法失败的地方。他们基于各种因素找到最佳路径,却不量化链路的可靠性。Bogle说:“他们不会说,‘这条链路启动和运行的概率更高,所以这意味着你应该在这里发送更多的流’。”网络中的大多数链路利用率都很低,发送的流量也没有达到预期的水平。"

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