解析數據中心網絡設備節能新技術 

隨著互聯網規模的不斷擴大，數據中心數量和規模迅速增長，能耗問題日益突出，數據中心如何進行節能已經成為了一個老生常談的話題，各路專家、學者都曾紛紛拋出了多種節能的技術。數據中心本身是一個包含多種電子設備的信息系統，降低任意一個環節的能耗，都能夠達到節能的目的，因此關于數據中心節能的方法也是五花八門，有從空調系統考慮的，也有從服務器考慮的，也有從網絡設備考慮的，這些節能技術是降低數據中心能耗的基石。作為一個數據中心網絡技術的研究者，本文想從數據中心網絡設備入手，講述一些網絡設備所能實現的、先進理念的節能技術。
 
網絡動態適配技術
 
網絡設備和我們日常用的電腦一樣，電腦忙的時候風扇、CPU都在拼命運轉，當然耗電量就會大大增加，網絡設備也是如此。在不降低網絡設備處理能力的情況下，通過動態調整路由協議也可以達到節能的目的。數據中心的網絡并不是平穩的，而是不斷變化的，每天每月甚至每一年流量都有洪峰和低谷，網絡設備根據流量大小來動態調整路由，就可以避免出現大馬拉小車的現象。網絡設備可以根據網絡負載變化動態調整網絡接口速率，也可以通過計算網絡設備負載動態調整處理器的電壓與頻率，提高處理器能效。這種調整技術對軟件處理能力要求比較高，實現軟硬件的聯動。這種技術在網絡設備的風扇上已經廣泛實現，通過設備內部各個節點的溫度傳感器，監測設備的運行溫度，當溫度超過軟件設定的閾值時，就可以將對應區域的風扇扇葉進行高低調速，所以使局部區域的溫度保持在正常范圍內。根據網絡負載或者處理器電壓來調節技術和風扇調速的目的如出一轍，只是實現更為復雜，要軟件全面監測整個設備的運行狀態綜合評估，避免影響業務是前提，然后才是調節節能的動作。這項技術仍處于實驗階段，如果實現那將在數據中心節能技術方面產生深遠影響。
 
網絡設備協議節能
 
這種技術是根據網絡協議的特點，動態感知網絡流量的實時變化來動態調整路由，使得在網絡連通性和網絡性能等約束條件下使用的網絡資源最少。這種技術不再集中于一臺網絡設備，而是從數據中心整個網絡考慮。將數據中心的網絡看作一個整體，對于外部只有一個入口和出口，減少出入口之間的路由、鏈路，從而達到減低能耗的目的。比如：盡量避免大二層級聯設備，盡量都直接和三層核心設備直連，實在不行就采用虛擬化將二層設備虛擬化成一臺設備，這樣做的目的就是減少出入口之間的轉發路徑，經過的設備和鏈路越少越好，讓每條流量都是在最優的網絡路徑上完成轉發?，F在的數據中心強調大二層，目的就是減少網絡層數，讓所有設備之間都是二層轉發，快速抵達，這樣做實際上就是為了減少出入口流量轉發的路徑。在一個城市里開車，如果從A地到B地，要經過多個紅綠燈，遇到塞車，自然速度會慢，而且更加耗油，就算路修的再寬，隨著車輛的增多，這種情況遲早還會出現，網絡也是如此。并不是一味增加網絡帶寬就能解決一切問題，減少出入口之間的路由和鏈路才是根本解決之道。
 
網絡設備休眠技術
 
和電腦一樣，網絡設備也可以考慮引入休眠技術。當網絡設備或部件處于空閑狀態時，可以進入一種新的低功耗狀態，稱為“休眠”狀態。當設備處于工作模式時，可以迅速地完成流量轉發的任務，而設備空閑時將快速切換到休眠模式，從而減少無效能耗的浪費。然而何時進入休眠，何時又喚醒是一個復雜的實現技術。一般情況下，網絡設備不可能像電腦處于完全不運轉的狀態，流量高峰和低峰時，設備都要進行流量轉發，所以休眠也并不是完全不工作，只是工作不用那么賣力而已。網絡設備可以在接口處增加報文感知硬件，當報文達到正在休眠的設備時，將會被軟件感知，隨后立即喚醒設備轉發，反之依然。休眠技術可以為網絡設備節約大量的能耗，避免設備在業務量少時，空載高速運行。
 
網絡設備虛擬化
 
虛擬化技術之所以這么火，除了能給數據中心帶來管理上的便利，更重要的是還能節約能源。進入數據中心就會發現，絕大多數的網絡設備并不都是在滿負荷工作，有的設備具有48個端口，而使用的還不到一半，大量的端口閑置，通過虛擬化的“一虛多”和“多虛一”技術，可以將設備的資源充分利用起來，原來網絡設備的CPU利用率在10%，可以通過虛擬化技術提升到20%，讓網絡設備發揮更大的作用，而不是資源的大量閑置，要知道即使沒有業務，網絡設備也要運轉，耗費大量的電能。通過虛擬化技術適當增加網絡設備的負載，將不必要的網絡設備關閉，從而達到節能的目的。所以網絡設備的虛擬化已經成為現代數據中心必選的一項新的網絡技術，通過虛擬化技術節能了采購成本，提高設備的利用率，節約了能耗。
 
以上介紹了四種網絡節能技術，理念非常先進，很多還僅僅是實驗室里的技術，何時能夠實際應用不得而知，不過隨著數據中心能耗問題日益嚴重，解決能耗問題需要從多方面入手，作為數據中心的最重要一環，網絡應該需要做的更多，引入這些新型的節能技術，不僅能為數據中心節能，也可以使數據中心網絡更加合理，管理更加便捷，讓您的數據中心網絡變成“高大上”。（文章來源：CDA數據分析師）