Περίληψη
Καθώς η τεχνητή νοημοσύνη (AI) προχωρά με ταχείς ρυθμούς, τα παραδοσιακά δίκτυα κέντρων δεδομένων αντιμετωπίζουν μεγάλες προκλήσεις όταν μεταφέρουν κίνηση AI. Η χρήση του υψηλού εύρους ζώνης και ο μικρός αριθμός ροών ελεφάντων μπορεί να καταστήσει αναποτελεσματική τη συμβατική εξισορρόπηση φορτίου ανά{1}}ροή, με αποτέλεσμα τη συμφόρηση και την απώλεια πακέτων που αυξάνουν σημαντικά την εκπαίδευση μοντέλων τεχνητής νοημοσύνης και τους χρόνους ολοκλήρωσης εργασίας. Αυτή η λευκή βίβλος εξετάζει μια δυναμική έξυπνη τεχνολογία δρομολόγησης που συνδυάζει-την επίγνωση του πραγματικού χρόνου με την έξυπνη- λήψη αποφάσεων. Χρησιμοποιεί-μέτρηση ποιότητας διαδρομής, εκτεταμένο BGP-συγχρονισμό χαρακτηριστικών, δυναμικό σταθμισμένο-κόστος πολλαπλών διαδρομών (WCMP), αφαίρεση ανώμαλης-διαδρομής και
Αυτόματη εξισορρόπηση φόρτου-επίπεδου ροής (ALB) για τη βελτίωση του προγραμματισμού της κυκλοφορίας σε περιβάλλοντα τεχνητής νοημοσύνης. Ο σχεδιασμός χρησιμοποιεί επίσης εικονικοποίηση για να παρέχει απομόνωση για πολλούς-ενοικιαστές και προσφέρει σενάρια εφαρμογών και καθοδήγηση σχεδιασμού για αποτελεσματικά, σταθερά και έξυπνα δίκτυα κέντρων δεδομένων AI.
Εισαγωγή: Εξέλιξη δικτύου στο AI Εποχή
Γιατί τα παραδοσιακά δίκτυα αγωνίζονται με την τεχνητή νοημοσύνη Κυκλοφορία
Στα παραδοσιακά δίκτυα κέντρων δεδομένων, ένας μεγάλος αριθμός μικρών ροών καθιστά δυνατή την εξισορρόπηση φορτίου ροής ανά-την επίτευξη αποδεκτής κατανομής και αποφυγής συμφόρησης ακόμη και χωρίς πραγματική-επίγνωση των συνθηκών δικτύου. Η κίνηση της τεχνητής νοημοσύνης είναι πολύ διαφορετική: η χρήση εύρους ζώνης είναι εξαιρετικά υψηλή και η κυκλοφορία συχνά κυριαρχείται από λίγες μόνο ροές ελεφάντων. Ως εκ τούτου, οι συγκρούσεις κατακερματισμού μπορούν να τοποθετήσουν πολλαπλές μεγάλες ροές στην ίδια διαδρομή, ενώ άλλες διαδρομές παραμένουν ανεπαρκώς χρησιμοποιημένες. Μόλις συμβεί απώλεια πακέτων, ο χρόνος ολοκλήρωσης ολόκληρου του φόρτου εργασίας AI μπορεί να αυξηθεί σημαντικά. Για αυτόν τον λόγο, η βιομηχανία εστιάζει όλο και περισσότερο σε βελτιστοποιημένους αλγόριθμους εξισορρόπησης φορτίου-για υφάσματα τεχνητής νοημοσύνης, έτσι ώστε η κυκλοφορία να κατανέμεται πιο ομοιόμορφα σε πολλαπλές διαδρομές .
Σχήμα 1. Σύγκριση της κυκλοφορίας ροής-ελέφαντα τεχνητής νοημοσύνης και της παραδοσιακής κίνησης μικρής- ροής.
Συνδυάζοντας τη δυναμική επίγνωση με την έξυπνη λήψη-αποφάσεων
Η δυναμική έξυπνη δρομολόγηση είναι μια τεχνολογία εξισορρόπησης φορτίου-βασισμένη στη συνειδητοποίηση. Χρησιμοποιεί την ποιότητα διαδρομής που ανιχνεύεται από διακόπτες στο ύφασμα για να προσαρμόσει την τοπική επιλογή διαδρομής και υποστηρίζει δυναμικά σταθμισμένη εξισορρόπηση φορτίου. Χτισμένη στο BGP, η τεχνολογία ορίζει ένα νέο εκτεταμένο-χαρακτηριστικό κοινότητας.
Για την αξιολόγηση της ποιότητας διαδρομής χρησιμοποιούνται{0}}πολυδιάστατες μετρήσεις υψηλής Αυτό βελτιώνει την κατανομή φορτίου{3}}του δικτύου και μειώνει τον χρόνο απόκρισης της εφαρμογής [1].
Εικόνα 2. Δυναμική επίγνωση, ροή εργασιών αποφάσεων και εκτέλεσης.
Βασικές Τεχνολογίες: Έξυπνος Προγραμματισμός Κυκλοφορίας
Οι προσεγγίσεις εξισορρόπησης{0}}του βασικού φορτίου δικτύου περιλαμβάνουν:
- ECMP ανά-ροή: Η πιο κοινή προσέγγιση, που βασίζεται σε πέντε-πολυπλό κατακερματισμό. Λειτουργεί καλά όταν υπάρχουν πολλές ροές και διατηρεί τη σειρά των πακέτων, αλλά οι συγκρούσεις κατακερματισμού μπορούν να προκαλέσουν κακή εξισορρόπηση όταν οι μετρήσεις ροών είναι χαμηλές, όπως στην εκπαίδευση τεχνητής νοημοσύνης [1].
- Ισορροπία βάσει ροής-: Εξαρτάται από τη σωστή διαμόρφωση του διακένου μεταξύ-ροών. Η ακριβής διαμόρφωση είναι δύσκολη όταν ο λανθάνουσα κατάσταση του επιπέδου καθολικής διαδρομής-είναι άγνωστος [1].
- Ανά-πακέτο ECMP: Παρέχει εξαιρετική θεωρητική ισορροπία, αλλά μπορεί να δημιουργήσει εκτεταμένη αναδιάταξη πακέτων στον δέκτη [1].
Η δυναμική έξυπνη προσέγγιση δρομολόγησης που χρησιμοποιείται από τους διακόπτες RoCE της σειράς XingRongyuan CX-N (με βάση το SONiC-) συνδυάζεται ανά-εξισορρόπηση βάσει ροής ECMP και Flowlet-. Εισάγει το δυναμικό WCMP (Πολλαπλή διαδρομή σταθμισμένου κόστους) και το ALB (Αυτόματη εξισορρόπηση φορτίου) που βασίζεται σε ροή-[1].
Μέτρηση Ποιότητας Διαδρομής
Το σύστημα αξιολογεί την ποιότητα της διαδρομής δικτύου χρησιμοποιώντας παράγοντες που επηρεάζουν έντονα τα υφάσματα συμπλέγματος AI, συμπεριλαμβανομένης της χρήσης εύρους ζώνης, της χρήσης ουράς και του λανθάνοντος χρόνου προώθησης.
Στατιστικοί Μετρητές
Το εύρος ζώνης και η χρήση της ουράς μετρώνται μέσω μετρητών υλικού ASIC με ακρίβεια στο επίπεδο των εκατό- χιλιοστών του δευτερολέπτου. Το ASIC καταγράφει τους μετρητές θύρας-προώθησης και ουράς{3}}προώθησης σε πραγματικό χρόνο. Το επίπεδο ελέγχου SONiC διαβάζει τους μετρητές μέσω της διεπαφής SAI με ακρίβεια δευτερολέπτου και τους αποθηκεύει στο Redis. Η διαδικασία ελέγχου δρομολόγησης- αξιολογεί την ποιότητα της διεπαφής χρησιμοποιώντας αυτούς τους μετρητές και διαφημίζει το αποτέλεσμα μέσω του BGP. Για να περιοριστεί ο έλεγχος-φορτίο αεροπλάνου, οι διαφημίσεις αποστέλλονται επί του παρόντος σε διαστήματα δεύτερου{10}επιπέδου, με σταθμισμένο μέσο όρο που εφαρμόζεται σε πολλά δείγματα. τα πιο πρόσφατα δείγματα λαμβάνουν υψηλότερο βάρος.
Στην-Τηλεμετρία ζώνης
Η μέτρηση καθυστέρησης προώθησης- βασίζεται στο INT (In-Τηλεμετρία δικτύου) και μπορεί να φτάσει σε ακρίβεια νανοδευτερόλεπτου-. Το HDC (High Delay Capture) συλλαμβάνει πακέτα που παρουσιάζουν υψηλή καθυστέρηση μέσα στο ASIC. Όταν ένα πακέτο υπερβαίνει ένα όριο καθυστέρησης που ορίζεται από τον χρήστη, ο διακόπτης στέλνει τα πρώτα 150 byte του αρχικού πακέτου μαζί με τα μεταδεδομένα, συμπεριλαμβανομένης της θύρας εισόδου, της θύρας εξόδου και της καθυστέρησης, σε έναν συλλέκτη. Σε αυτήν τη σχεδίαση, η CPU λειτουργεί ως συλλέκτης και αναλυτής HDC, επιτρέποντας μετρήσεις υψηλής ακρίβειας{{8}προώθησης-καθυστέρησης και ακριβέστερη αξιολόγηση ποιότητας διαδρομής{10}}.
Εικόνα 3. Διάδοση ποιότητας διαδρομής-και εγκατάσταση WCMP.
Η τεχνολογία χρησιμοποιεί ένα νέο χαρακτηριστικό εκτεταμένης{0}}κοινότητας BGP, την Εκτεταμένη κοινότητα εύρους ζώνης διαδρομής, για να υποδείξει τη συνολική ποιότητα μιας διαδρομής προς έναν προορισμό. Το byte υψηλής-τάξης του πεδίου εκτεταμένου-τύπου είναι 0x00 και το byte χαμηλής- τάξης είναι 0x05. Στο πεδίο τιμής, το υποπεδίο Καθολικός διαχειριστής αντιπροσωπεύει τον αριθμό AS. Η ποιότητα διαδρομής κωδικοποιείται σε τέσσερα byte χρησιμοποιώντας μορφή κινητής{10}} IEEE και εκφράζεται σε GB/s .
Όταν το NIC1 επικοινωνεί με το NIC2, το NIC2 διαφημίζει πρώτα τη διεύθυνση IP του στο Leaf2. Το Leaf2 διαφημίζει τη διεύθυνση στη Σπονδυλική στήλη μαζί με την τιμή ποιότητας-συνδέσμου προς το NIC2 πολλαπλασιαζόμενη με το βάρος κατερχόμενου συνδέσμου Leaf2. Το Spine προσθέτει τη δική του σταθμισμένη ποιότητα συνδέσμου και μεταβιβάζει τη συσσωρευμένη τιμή στο Leaf1. Το Leaf1 συνοψίζει την ποιότητα της διαδρομής και εγκαθιστά διαδρομές που καθοδηγούν την προώθηση. Σε ένα ύφασμα δύο επιπέδων με φύλλα-Σπονδυλικής στήλης, οι θύρες ταξινομούνται ως ανερχόμενοι σύνδεσμοι φύλλων, κάτω σύνδεσμοι φύλλων και θύρες σπονδυλικής στήλης, με ρυθμιζόμενους συντελεστές υπολογισμού για κάθε κατηγορία.
Δυναμικό WCMP
Η εξισορρόπηση φορτίου κατανέμει την κυκλοφορία σε πολλούς συνδέσμους. Σε περιβάλλοντα τεχνητής νοημοσύνης, αυτό είναι απαραίτητο για την κατασκευή ενός υφάσματος Ethernet χωρίς απώλειες με ελάχιστη απώλεια πακέτων, καθυστέρηση και υποβάθμιση απόδοσης. Το ECMP είναι ο συμβατικός μηχανισμός στα κέντρα δεδομένων. Το WCMP επεκτείνει το ECMP διανέμοντας
κυκλοφορία αναλογικά μεταξύ των συνδέσμων. Στη δυναμική έξυπνη δρομολόγηση, τα βάρη WCMP προσαρμόζονται σε πραγματικό χρόνο ανάλογα με την ποιότητα της διαδρομής. Για παράδειγμα, εάν υπάρχουν δύο διαδρομές μεταξύ NIC1 και NIC2, το σύστημα μπορεί να υπολογίσει μια αναλογία 3:7. Καθώς αλλάζει η κυκλοφορία, οι ενημερωμένες πληροφορίες ποιότητας διαδρομής-διαδίδονται μέσω του BGP σε κάθε διακόπτη Leaf, όπου δημιουργούνται δυναμικές διαδρομές WCMP για την καθοδήγηση της προώθησης .
Αφαίρεση ανώμαλης διαδρομής
Όταν η συνολική ποιότητα μιας διαδρομής πέσει κάτω από ένα συμφωνημένο όριο, η διαδρομή θεωρείται άχρηστη για τον φόρτο εργασίας της τεχνητής νοημοσύνης και αφαιρείται από την προώθηση. Οι υπόλοιπες διαδρομές συνεχίζουν να μεταφέρουν κίνηση μέσω δυναμικού WCMP. Μόλις η διαδρομή επιστρέψει στο κανονικό, αποκαθίσταται. Αν και αυτό μπορεί να αφήσει προσωρινά κάποια χωρητικότητα αχρησιμοποίητη, αποτρέπει πιο σοβαρή συμφόρηση και απώλεια πακέτων [1].
Έξυπνη εξισορρόπηση φορτίου (ALB)
Το ALB παρέχει κατανομή φορτίου βάσει ροής-. Το ASIC μετρά το φορτίο και την καθυστέρηση σε διαφορετικές θύρες σε πραγματικό χρόνο και κατευθύνει κάθε Flowlet στη σύνδεση με χαμηλότερο φορτίο ή μικρότερη καθυστέρηση. Αυτό προσθέτει λεπτομερέστερο-προγραμματισμό πάνω από το παραδοσιακό ECMP. Το ALB υποστηρίζει επίσης ανακατεύθυνση θύρας και ανακατανέμει αυτόματα την κυκλοφορία όταν αποτύχει μια σύνδεση εξόδου [1].
Εικονικοποίηση
Τα δίκτυα διεπαφής-χρειάζονται συχνά υποστήριξη πολλών-ενοικιαστών, έτσι ώστε διαφορετικοί πόροι GPU να μπορούν να εκχωρηθούν σε διαφορετικούς χρήστες. Η λύση χρησιμοποιεί VRF (Virtual Routing and Forwarding) για την απομόνωση των ενοικιαστών, με ένα VRF να εκχωρείται σε κάθε χρήστη. Τα υποδίκτυα που σχετίζονται με την GPU{4}}τοποθετούνται στο VRF του χρήστη και τα PRE ACL στο ASIC ταξινομούν την κίνηση εισόδου έτσι ώστε η κίνηση κάθε χρήστη να προωθείται μόνο εντός του αντίστοιχου VRF [1].
Σενάρια εφαρμογής
1.Πώς το Δυναμικό WCMP απορροφά τις υπερτάσεις κυκλοφορίας
Για ένα ύφασμα με θύρες GPU 256 x 400G, μπορεί να σχεδιαστεί μια αρχιτεκτονική Clos δύο επιπέδων με αναλογία σύγκλισης κατερχόμενης ζεύξης 1:1-προς-ανοδική ζεύξη για να διατηρείται υψηλή απόδοση, υψηλό εύρος ζώνης και συμμετρική χωρητικότητα. Τα κατάλληλα μοντέλα προϊόντων περιλαμβάνουν το XingRongyuan CX864E-N ή το CX732Q-N [1]. Σύμφωνα με το συμβατικό ECMP, ένας μικρός αριθμός ροών ελεφάντων με τεχνητή νοημοσύνη μπορεί να κατακερματιστεί στην ίδια σπονδυλική στήλη, προκαλώντας συμφόρηση ανοδικής ζεύξης ή απώλεια πακέτων. Το Dynamic WCMP προσαρμόζει συνεχώς την κατανομή της κυκλοφορίας σύμφωνα με την ποιότητα της διαδρομής σε πραγματικό χρόνο, μειώνοντας την αύξηση της κυκλοφορίας και αποφεύγοντας τη συμφόρηση [1].
2.Flowlet-Επίπεδο εξισορρόπηση φορτίου
Στο ίδιο ύφασμα GPU 256 x 400 G, δεν εξυπηρετείται καλύτερα κάθε συσκευή ή φόρτος εργασίας από το δυναμικό WCMP. Ο διακόπτης μπορεί να επιλέξει δυναμικά ALB με βάση το Flowlet-. Το ALB μετρά το φορτίο και την καθυστέρηση των συνδέσμων στην ομάδα ECMP και στέλνει Flowlets σε συνδέσμους με χαμηλότερη χρήση ή καθυστέρηση. Εάν μια διεπαφή υπερφορτωθεί ή αυξηθεί η καθυστέρηση προώθησης, το ASIC αποφεύγει αυτόματα αυτήν την έξοδο έως ότου οι συνθήκες επανέλθουν στο κανονικό [1].
Σχεδιασμός και Σχεδιασμός Δικτύων AI
Οι υπηρεσίες τεχνητής νοημοσύνης περιλαμβάνουν γενικά τρία στάδια: συλλογή και προεπεξεργασία δεδομένων, εκπαίδευση μοντέλων και συμπέρασμα τεχνητής νοημοσύνης. Κάθε στάδιο επιβάλλει διαφορετικές απαιτήσεις στο δίκτυο.
1.Συλλογή και Προεπεξεργασία Δεδομένων
Ένα παγκόσμιο εκπαιδευτικό-δίκτυο συλλογής και προεπεξεργασίας δεδομένων πρέπει να παρέχει μεγάλης κλίμακας-ελαστική δημόσια IP και πόρους εύρους ζώνης, έτσι ώστε μαζικά ακατέργαστα σύνολα δεδομένων να μπορούν να συλλέγονται αποτελεσματικά από το παγκόσμιο διαδίκτυο. Ο σχεδιασμός πρέπει να διασφαλίζει ασφαλή και σταθερή μετάδοση, βελτιώνοντας παράλληλα την απόδοση της συγκέντρωσης δεδομένων και της προεπεξεργασίας [2].
1.1 Τμηματοποίηση VPC
Ο σχεδιασμός VPC για{0}}συλλογές δεδομένων βάσει cloud θα πρέπει να ακολουθεί τουλάχιστον τις αρχές-προνομίων, απομόνωσης σε επίπεδα, ελέγχου ασφάλειας και ελαστικής επεκτασιμότητας. Μπορούν να χρησιμοποιηθούν είτε πολλαπλά VPC είτε πολλαπλά υποδίκτυα μέσα σε ένα μόνο VPC [2].
- Τμήμα ανά στάδιο υπηρεσίας: Αναπτύξτε τη συλλογή δεδομένων, την προεπεξεργασία, την αποθήκευση, την εκπαίδευση και τα συμπεράσματα σε ξεχωριστά υποδίκτυα ή VPC. Τοποθετήστε τα σημεία εισόδου συλλογής σε ένα DMZ VPC ή δημόσιο υποδίκτυο. Τοποθετήστε την προεπεξεργασία και τα προσωρινά δεδομένα σε ένα αποκλειστικό VPC επεξεργασίας· τοποθετήστε ευαίσθητα ακατέργαστα δεδομένα και εκπαίδευση τεχνητής νοημοσύνης σε ένα VPC υψηλής-ασφάλειας χωρίς άμεση πρόσβαση στο κοινό.
- Απομόνωση κατά επίπεδο ασφάλειας: Δημιουργήστε VPC ή υποδίκτυα υψηλής-, μεσαίας- και χαμηλής-ασφάλειας και χρησιμοποιήστε ομάδες ασφαλείας, ACL δικτύου και ιδιωτική συνδεσιμότητα για να ελέγξετε την επισκεψιμότητα μεταξύ-VPC και μεταξύ{4}}υποδικτύων.
- Lsolate ανά μισθωτή ή έργο: Εκχωρήστε ξεχωριστά VPC σε διαφορετικούς μισθωτές ή έργα για να απομονώσετε πόρους, δίκτυα και δεδομένα.
1.2 Δίκτυο Egress συλλογής δεδομένων
Πύλη NAT: Χρησιμοποιήστε μια ομάδα EIP και SNAT μέσω μιας πύλης NAT, επιτρέποντας στα προγράμματα συλλογής να έχουν πρόσβαση στο διαδίκτυο από τυχαία επιλεγμένες δημόσιες διευθύνσεις IP.
Αυτο-δημιουργημένος διακομιστής μεσολάβησης: Αναπτύξτε διακομιστές μεσολάβησης που διατηρούν αντιστοιχίσεις μεταξύ διαδικασιών συλλογής και δημόσιων διευθύνσεων IP και διανέμουν ένα μόνο αίτημα συλλογής σε πολλούς διακομιστές μεσολάβησης.
Πάροχος υπηρεσιών IP: Συνδεθείτε με έναν πάροχο υπηρεσιών IP μέσω του ιδιωτικού δικτύου cloud για χαμηλότερο κόστος, ελεγχόμενη ασφάλεια και σταθερή ποιότητα [2].
1.3 Συγκέντρωση και προεπεξεργασία δεδομένων μεταξύ{{1}περιοχών
Επιλέξτε την περιοχή OSS σύμφωνα με το σχέδιο συμπλέγματος προεπεξεργασίας-και δημιουργήστε ένα VPC συγκέντρωσης δεδομένων-στην ίδια περιοχή. Δημιουργήστε έναν δρομολογητή διέλευσης (TR) σε κάθε περιοχή, συνδέστε τοπικά VPC και διασυνδέστε τα TR έτσι ώστε τα περιφερειακά VPC συλλογής να έχουν άμεση πρόσβαση στο κεντρικό OSS. Υπηρεσίες όπως το PAI-iTAG, το MaxCompute και το Flink μπορούν στη συνέχεια να εκτελέσουν επισήμανση δεδομένων και προεπεξεργασία στην περιοχή OSS [2].
2. Μοντέλο Εκπαιδευτικό Δίκτυο
Το δίκτυο εκπαίδευσης μοντέλων-είναι στενά ενσωματωμένο με το δίκτυο συλλογής και προεπεξεργασίας για να σχηματίσει ένα παγκόσμιο ιστό που συνδέει κέντρα δεδομένων cloud, κόμβους άκρων και IDC σε-εγκαταστάσεις.
Η διασύνδεση υψηλής-ταχύτητας παρέχει χαμηλή-λανθάνουσα κατάσταση, υψηλή-μετακίνηση δεδομένων, ενώ το εύρος ζώνης, οι πολιτικές ασφαλείας, τα στοιχεία ελέγχου πρόσβασης και η ανάκτηση καταστροφών πρέπει να σχεδιάζονται από άκρη σε άκρη [2].
- Σε-διασταυρούμενη περιοχή-ομάδα υπολογισμού συμπλέγματος: Ένας δρομολογητής συγκοινωνίας συνδέει πολλά VPC στην ίδια περιοχή. Τα ENI διακομιστή συνδέονται με διακόπτες VPC και μπορούν να ρυθμιστούν για την απαιτούμενη απόδοση και RDMA.
- Διασταύρωση-υπολογιστικής συγκέντρωσης νέφους: Τα αποκλειστικά κυκλώματα συνδέουν ένα IDC ή ένα άλλο νέφος στην ίδια-περιοχή VPC. Τα Alibaba Cloud VBR συνδέονται στο Layer 3 με την ομότιμη συσκευή, με BGP, BFD και γρήγορο failover για γρήγορη σύγκλιση.
Παγκόσμια ομάδα υπολογιστών: Οι διασταυρούμενες-ζεύξεις περιοχών μεταξύ TR παρέχονται σύμφωνα με την αιχμή της κίνησης μεταξύ-περιοχής, με προαιρετικό QoS μεταξύ-περιοχής για τη δημιουργία ενός ενοποιημένου συνδυασμού υπολογιστών μεταξύ των περιοχών [2].
3. Global Inference-Δίκτυο υπηρεσιών
Ένα παγκόσμιο δίκτυο συμπερασμάτων επιλέγει μοντέλα ανάπτυξης σύμφωνα με τους πόρους και τις υπηρεσίες cloud που είναι διαθέσιμες σε κάθε περιοχή και παρέχει αποτελεσματική διανομή και πρόσβαση υπηρεσιών [2].
- Ανάπτυξη μοντέλου ή αντιπροσώπου: Χρησιμοποιήστε την ανάπτυξη Model Studio MaaS, την ανάπτυξη PAI-EAS ή Function Compute PaaS ή την ανάπτυξη IaaS σε EGS, ACK, ACS ή Lingjun bare-μεταλλική υποδομή εντός του VPC πελάτη.
- Διανομή υπηρεσίας: Δημιουργήστε ένα συμπέρασμα-VPC διανομής και συνδέστε ιδιωτικά δίκτυα χρησιμοποιώντας VPC Peering, συσχετισμένες υπηρεσίες cloud-VPC ή PrivateLink. Αναπτύξτε το ALB ή το βελτιωμένο ALB ως σημείο πρόσβασης και αιτήματα διακομιστή μεσολάβησης σε διαφορετικά μοντέλα ή Agents.
- Πρόσβαση στην υπηρεσία: Οι τοπικοί χρήστες του Διαδικτύου μπορούν να έχουν άμεση πρόσβαση στο βελτιωμένο ALB. Οι απομακρυσμένοι χρήστες μπορούν να χρησιμοποιήσουν το Global Accelerator (GA). Οι εσωτερικοί ή εξωτερικοί εταιρικοί χρήστες του Alibaba Cloud μπορούν να συνδεθούν ιδιωτικά μέσω του PrivateLink.
Συμπέρασμα και Outlook
Αυτή η λευκή βίβλος εξηγεί τις προκλήσεις που αντιμετωπίζουν τα δίκτυα IDC στην εποχή της τεχνητής νοημοσύνης και πώς μπορεί να τις αντιμετωπίσει η δυναμική έξυπνη δρομολόγηση. Η δυναμική επίγνωση, η έξυπνη λήψη-απόφασης, η εικονικοποίηση WCMP, ALB και VRF βελτιώνουν την απόδοση εξισορρόπησης φορτίου, μειώνουν τη συμφόρηση και την απώλεια πακέτων και επιταχύνουν την εκπαίδευση και τα συμπεράσματα AI. Η ενότητα σχεδιασμού δίνει έμφαση στην τμηματοποίηση VPC, τον σχεδιασμό-εξόδου συλλογής, τη συγκέντρωση και την προεπεξεργασία μεταξύ-περιοχών, την εκπαίδευση μοντέλων και την καθολική παράδοση συμπερασμάτων. Καθώς η τεχνητή νοημοσύνη συνεχίζει να εξελίσσεται, τα δίκτυα κέντρων δεδομένων θα αντιμετωπίζουν αυστηρότερες απαιτήσεις. Η δυναμική έξυπνη δρομολόγηση θα συνεχίσει να βελτιώνεται για το edge AI, την ομοσπονδιακή μάθηση και άλλα πολύπλοκα σενάρια. Τα μελλοντικά δίκτυα IDC θα δώσουν μεγαλύτερη έμφαση στη σύγκλιση δικτύων υπολογιστών, στην ενεργειακή απόδοση και στις αυτοματοποιημένες λειτουργίες, δημιουργώντας μια πιο έξυπνη, αποτελεσματική και αξιόπιστη βάση για την ψηφιακή οικονομία.
Αναφορές
Το τεχνικό έγγραφο πηγής-παρέχεται από τον χρήστη.
Λευκή Βίβλος του Alibaba Cloud AI Network. Πρόσβαση στις 27 Μαΐου 2026.
https://help.aliyun.com/zh/cloud-δίκτυο-καλά{4}}αρχιτεκτονημένο-design/alibaba-σύννεφο-ai{8}}δίκτυο-λευκό{10}}χαρτί