Еще один шаг вперед в світі криптовалют: Amazon реалізувала нову архітектуру мереж дата-центрів! 💻📈
Ціль цієї системи — підвищити швидкість передачі даних та зменшити споживання енергії І вже не дивно, адже у основі рішення лежить «квазислучайна» топологія
В AWS кажуть, що працювали над цією ідеєю з 2023 року, а впровадження відбулося наприкінці 2025 року.
Для цього проекту компанія розробила власне оптичне пристрій ShuffleBox, яке автоматично змішує кабельні зв’язки між маршрутизаторами Це справжній крок вперед!
Вице-президент AWS Network Engineering Мэтт Редер заявив, що його команді вдалося «вирівняти мережу» та видалити вузькі місця, характерні для традиційних архітектур
А ще він каже, що Amazon першою масштабувала такий підхід до рівня справжньої інфраструктури.
У квітні компанія випустила наукову роботу RNG: Flat Datacenter Networks at Scale RNG — це стійкі мережеві графи.
За словами Amazon, порівняно з класичними мережами архітектура RNG:
требує на 69% менше маршрутизаторів і коммутаторів;
зріває пропускну здатність на 33%;
зменшує споживання енергії на 40%;
зменшує операційні витрати на 27%.
Перший запуск відбулося в Дубліні у 2024 році
Після цього архітектуру розгорнули у Німеччині та Іспанії Тепер більшість нових дата-центрів AWS будуються за допомогою RNG.
З середини 1980-х років дата-центри майже завжди використовують топологію зі складною ієрархією коммутаторів
Вона надійна, але жорстка та вимагає складної кабельної інфраструктури Нова мережа Amazon з’єднує близько 20 мільйонів кілометрів оптоволокна.
Відправною точкою для проекту стала концепція Jellyfish, запропонована дослідниками з Іллінойського університету у 2012 році
Вона передбачала випадковий графову топологію як альтернативу fat-tree, але створювала проблеми з маршрутизацією та розведенням кабелів.
За словами одного з авторів роботи Джакомо Бернарді, команда спочатку тестувала більш регулярну схему, натхненну мозаикою Пенроуза Симуляції показали слабку стійкість та скромний приріст ефективності
У підсумку фахівці перейшли до квазислучайної моделі.
У AWS підкреслюють, що архітектура не була створена спеціально для генераційного ІІ Патерни навчання моделей занадто централізовані для випадкової графи
Ні, справа йде тільки про оптимізацію базової мережевої інфраструктури.
За матеріалами ForkLog