WikiDer > Оптимизация WAN

WAN optimization

Оптимизация WAN представляет собой набор методов для увеличения Передача данных эффективность через глобальные сети (WAN). В 2008 году рынок оптимизации WAN оценивался в 1 миллиард долларов,[1] и должен был вырасти до 4,4 млрд долларов к 2014 году, согласно Gartner,[2] научно-исследовательская компания. В 2015 году Gartner оценил рынок оптимизации WAN в 1,1 миллиарда долларов.[3]

Наиболее распространенными показателями эффективности передачи данных TCP (т. Е. Оптимизации) являются пропускная способность, требования к полосе пропускания, задержка, оптимизация протокола и перегрузка, что проявляется в отброшенных пакетах.[4] Кроме того, саму глобальную сеть можно классифицировать по расстоянию между конечными точками и количеству передаваемых данных. Две общие бизнес-топологии WAN: филиал в штаб-квартиру и Дата центр в дата-центр (DC2DC). В общем, «ответвленные» каналы глобальной сети более близки, используют меньшую полосу пропускания, поддерживают большее количество одновременных подключений, поддерживают более мелкие и более краткосрочные подключения и обрабатывают большее количество протоколов. Они используются для бизнес-приложений, таких как электронная почта, системы управления контентом, приложения баз данных и веб-доставка. Для сравнения, каналы глобальной сети «DC2DC» обычно требуют большей полосы пропускания, они более удалены и предполагают меньшее количество подключений, но эти подключения больше (потоки от 100 Мбит / с до 1 Гбит / с) и имеют большую продолжительность. Трафик в глобальной сети "DC2DC" может включать репликацию, резервное копирование, перенос данных, виртуализация и другие Непрерывность бизнеса/Аварийное восстановление (BC / DR) потоки.

Оптимизация WAN была предметом обширных научных исследований почти с момента появления WAN.[5] В начале 2000-х годов исследования как в частном, так и в государственном секторе были направлены на повышение сквозной пропускной способности TCP,[6] и цель первого проприетарный Решения для оптимизации WAN были Branch WAN. Однако в последние годы быстрый рост цифровых данных и связанные с этим потребности в их хранении и защите привели к необходимости оптимизации DC2DC WAN. Например, такие оптимизации могут быть выполнены для увеличения общего использования пропускной способности сети,[7][8] соблюдать сроки передачи данных между центрами обработки данных,[9][10][11] или минимизировать среднее время завершения передачи данных.[11][12] В качестве другого примера, частные глобальные сети между центрами обработки данных могут улучшить оптимизацию для быстрой и эффективной георепликации данных и контента, например недавно вычисленных моделей машинного обучения или мультимедийного контента.[13][14]

Компонентные методы оптимизации Branch WAN включают дедупликацию, глобальные файловые службы (WAFS), SMB прокси Прокси HTTPS, средства массовой информации многоадресная передача, веб-кеширование, и управление пропускной способностью. Требования к оптимизации WAN DC2DC также связаны с дедупликацией и ускорением TCP, однако они должны выполняться в контексте скорости передачи данных с несколькими гигабитами.

Методы оптимизации WAN

  • Дедупликация - Устраняет передачу избыточных данных по глобальной сети путем отправки ссылок вместо фактических данных. При работе на байтовом уровне преимущества достигаются во всех IP-приложениях.
  • Сжатие - Опирается на шаблоны данных, которые можно представить более эффективно. По сути, методы сжатия, аналогичные ZIP, RAR, ARJ и т. Д., Применяются на лету к данным, проходящим через устройства ускорения WAN на основе оборудования (или виртуальной машины).
  • Оптимизация задержки - Может включать уточнения 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 WAN будет отвечать на запросы клиента локально, вместо того, чтобы пересылать запрос на удаленный сервер, чтобы использовать механизмы отложенной записи и упреждающего чтения для уменьшения задержки WAN.
  • Кеширование / прокси - Размещение данных в локальных тайники; Полагается на поведение человека, получая доступ к одним и тем же данным снова и снова.
  • Прямое исправление ошибок - Снижает потерю пакетов, добавляя еще один пакет восстановления после потери для каждых «N» отправленных пакетов, и это уменьшит потребность в повторных передачах 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 операторам сети / администраторам сети гибкости в принятии решения о том, какие приложения имеют приоритет над WAN. Распространенным вариантом использования формирования трафика является предотвращение перехвата или переполнения связи одним протоколом или приложением связи по другим протоколам, которые бизнес / администратор считает более важными. Некоторые устройства ускорения WAN могут формировать трафик с детализацией, намного превосходящей традиционные сетевые устройства. Например, формирование трафика для каждого пользователя И для каждого приложения одновременно.
  • Выравнивающий - Делает предположения о том, что требует немедленного приоритета, на основе использования данных. Примеры использования для выравнивания могут включать широко открытые нерегулируемые Интернет-соединения и забитые VPN-туннели.
  • Пределы подключения - Предотвращает блокировку доступа и отказ в обслуживании или одноранговом подключении. Лучше всего подходят для широко открытых ссылок доступа в Интернет, также могут использоваться ссылки.
  • Простые ограничения скорости - Запрещает одному пользователю получить более фиксированного количества данных. Лучше всего подходит в качестве временной остановки для устранения перегруженного подключения к Интернету или канала WAN.

Рекомендации

  1. ^ Маховинский, Матиас. «Рынок оптимизации WAN превысил 1 миллиард долларов в 2008 году, увеличившись на 29%; рынок корпоративных маршрутизаторов упал». Корпоративные маршрутизаторы и устройства оптимизации WAN. Инфонетические исследования. Получено 19 июля 2011.
  2. ^ Скорупа, Джо; Северин Реал (2010). «Прогноз: оборудование для ускорения приложений, во всем мире, 2006–2014 гг., Отчет за 2 квартал 2010 г.». Gartner, Inc. Получено 19 июля 2011.
  3. ^ Мунк, Бьярн; Нил Рикард (2015). «Магический квадрант для оптимизации WAN, 17 марта 2015 г.». Gartner, Inc. Получено 26 марта 2015.
  4. ^ Cardwell, N .; Savage, S .; Андерсон, Т. (2000). «Моделирование задержки TCP». Труды IEEE INFOCOM 2000. Конференция по компьютерным коммуникациям. Девятнадцатая ежегодная совместная конференция компьютерных и коммуникационных обществ IEEE (кат. № 00CH37064). ИНФОКОМ 2000. Девятнадцатая ежегодная совместная конференция компьютерных и коммуникационных обществ IEEE. Ход работы. IEEE. 3. Отдел вычислений. Sci. & Eng., Вашингтонский университет, Сиэтл, Вашингтон: IEEE.org. С. 1742–1751. Дои:10.1109 / INFCOM.2000.832574. ISBN 0-7803-5880-5. S2CID 6581992.
  5. ^ Якобсон, Ван. «Расширения TCP для путей с большой задержкой». Запрос комментариев: 1072. Инженерная группа Интернета (IETF). Получено 19 июля 2011.
  6. ^ Флойд, Салли. «HighSpeed ​​TCP для окон с большими перегрузками». Запрос комментариев: 3649. Инженерная группа Интернета (IETF). Получено 19 июля 2011.
  7. ^ С. Джайн; и другие. (2013). «B4: Опыт работы с глобальной программно-определяемой глобальной сетью» (PDF). Получено 4 апреля, 2018.
  8. ^ К. Хонг; и другие. (2013). «Достижение высокой эффективности использования программно-управляемой глобальной сети». Получено 4 апреля, 2018.
  9. ^ С. Кандула; и другие. (2014). «Календарь для глобальных сетей» (PDF). Получено 4 апреля, 2018.
  10. ^ М. Ноормохаммадпур; и другие. (2016). «DCRoute: ускорение распределения трафика между центрами обработки данных при соблюдении сроков». Получено 4 апреля, 2018.
  11. ^ а б X. Jin; и другие. (2016). «Оптимизация массовых передач с помощью программно-определяемой оптической глобальной сети» (PDF). Получено 4 апреля, 2018.
  12. ^ М. Ноормохаммадпур; и другие. (2018). «Минимизация времени завершения потока с помощью адаптивной маршрутизации по глобальным сетям между центрами обработки данных». Получено 4 апреля, 2018.
  13. ^ М. Ноормохаммадпур; и другие. (10 июля 2017 г.). «DCCast: эффективная передача данных от одной точки к другой между центрами обработки данных». USENIX. Получено 26 июля, 2017.
  14. ^ М. Ноормохаммадпур; и другие. (2018). «QuickCast: быстрая и эффективная передача данных между центрами обработки данных с использованием когорт дерева пересылки». Получено 23 января, 2018.
  15. ^ Пэрис, Чандлер. "Задержка и размещение". Получено 20 июля 2011.