AWS giới thiệu kiến trúc mạng RNG: tăng tốc tới 33%, tiết kiệm điện 40% cho trung tâm dữ liệu

Amazon Web Services (AWS) vừa công bố một kiến trúc mạng mới mang tên Resilient Network Graphs, viết tắt là RNG, hứa hẹn giúp mạng trong trung tâm dữ liệu nhanh hơn tới một phần ba và tiết kiệm năng lượng tới 40% so với các thiết kế phân cấp truyền thống. Trung tâm dữ liệu, hay datacenter, là nơi tập trung số lượng lớn máy chủ, thiết bị lưu trữ và thiết bị mạng để vận hành các dịch vụ đám mây. Theo AWS, đây là bước đi lớn nhằm cải thiện hiệu năng, độ ổn định và chi phí vận hành cho hạ tầng quy mô cực lớn.

Trong nhiều năm, mạng datacenter thường được xây theo mô hình phân cấp, tức dữ liệu đi qua các tầng thiết bị như một sơ đồ tổ chức doanh nghiệp. Cách làm này giúp việc định tuyến, tức xác định đường đi của dữ liệu, trở nên đơn giản hơn vì mỗi thiết bị chỉ cần biết cách gửi thông tin lên tầng trên. Tuy nhiên, cấu trúc dạng cây này cũng dễ tạo ra các điểm nghẽn, nơi lưu lượng bị dồn ứ, trong khi những phần khác của mạng lại chưa được tận dụng hết. Với các nhà cung cấp đám mây như AWS, sự mất cân bằng đó đồng nghĩa với chi phí phần cứng cao hơn và hiệu suất chưa tối ưu.

Nền tảng của RNG đến từ lý thuyết đồ thị ngẫu nhiên, một nhánh toán học nghiên cứu cách các nút và liên kết kết nối với nhau theo kiểu không hoàn toàn cố định. Trước đây, giới học thuật từng đề xuất một mô hình mạng tên Jellyfish, trong đó các thiết bị được nối theo kiểu ngẫu nhiên để tận dụng đường truyền tốt hơn. Nhưng thiết kế này gặp nhiều trở ngại: độ trễ tăng trong một số tình huống, quy tắc định tuyến quá phức tạp và hệ thống cáp khó triển khai ở quy mô lớn. Độ trễ ở đây là khoảng thời gian dữ liệu mất để đi từ điểm này sang điểm khác, yếu tố đặc biệt quan trọng với các ứng dụng thời gian thực. Theo AWS, vấn đề lớn nhất của mạng ngẫu nhiên thuần túy là nó có thể hoạt động trong phòng thí nghiệm, nhưng rất khó mở rộng thành hạ tầng thương mại.

Điểm khác biệt của RNG là AWS không chọn cách ‘ngẫu nhiên tuyệt đối’. Thay vào đó, hãng xây dựng một đồ thị phẳng, tức giảm bớt các tầng phân cấp, rồi kết hợp giữa kết nối có tính xác định và kết nối ngẫu nhiên. Cách tiếp cận này giúp mạng giữ được lợi ích của mô hình phẳng, như giảm điểm nghẽn và cải thiện khả năng tận dụng tài nguyên, nhưng vẫn đủ trật tự để vận hành trong datacenter thực tế. AWS cho biết đây là công ty đầu tiên đưa được mạng datacenter phẳng vào triển khai ở quy mô lớn, sau nhiều năm tự phát triển cả phần cứng lẫn phần mềm mạng.

Để RNG hoạt động, AWS sử dụng một thuật toán định tuyến mới có tên Spraypoint. Thuật toán là tập hợp các quy tắc xử lý, còn định tuyến là quá trình chọn đường đi tối ưu cho gói dữ liệu trong mạng. Spraypoint có nhiệm vụ tìm các lộ trình giữa các nút mạng, tức các điểm kết nối như bộ định tuyến hoặc thiết bị chuyển mạch. Bên cạnh đó là Shufflebox, một thiết bị quang học dùng để trộn các kết nối giữa các bộ định tuyến. Thiết bị quang học ở đây liên quan đến việc truyền dữ liệu qua sợi quang bằng ánh sáng. Theo mô tả của AWS, Shufflebox giúp ‘xáo trộn’ các đầu nối sợi quang bên trong thiết bị, khiến mạng ngẫu nhiên trở nên dễ tổ chức hơn về mặt đi dây, thay vì biến datacenter thành một mớ cáp rối.

AWS cho biết RNG hiện được dùng cho mạng của các máy chủ cơ sở dữ liệu lõi. Trong khi đó, phần cứng phục vụ học máy vẫn tiếp tục sử dụng mạng UltraServer riêng của công ty. Học máy, hay machine learning, là nhóm kỹ thuật cho phép hệ thống học từ dữ liệu để đưa ra dự đoán hoặc quyết định. Các tác vụ này thường đòi hỏi băng thông đầy đủ, tức khả năng truyền lượng dữ liệu lớn liên tục ở mức tối đa. Ngược lại, với các mạng máy chủ lõi, AWS cho rằng có thể áp dụng mô hình oversubscription hiệu quả hơn. Oversubscription là cách thiết kế trong đó tổng nhu cầu truyền dữ liệu tiềm năng lớn hơn năng lực thực tế của mạng, dựa trên giả định rằng không phải mọi máy chủ đều giao tiếp tối đa cùng lúc.

Ngoài tốc độ và hiệu quả sử dụng tài nguyên, AWS tin rằng RNG có thể giúp tiết kiệm hàng tỷ USD chi phí phần cứng trong dài hạn, đồng thời cắt giảm phát thải CO2. CO2 là khí carbon dioxide, một trong các loại khí nhà kính chính liên quan đến biến đổi khí hậu. Với quy mô hạ tầng toàn cầu của AWS, chỉ cần cải thiện vài chục phần trăm hiệu suất năng lượng cũng có thể tạo ra tác động đáng kể cả về tài chính lẫn môi trường. Đây cũng là lý do các hãng đám mây ngày càng đầu tư sâu hơn vào thiết kế mạng nội bộ, thay vì chỉ tập trung vào chip hay máy chủ.

Theo AWS, RNG đã được triển khai tại Ireland, Đức và Tây Ban Nha. Công ty đặt mục tiêu đưa kiến trúc này vào phần lớn các trung tâm dữ liệu của mình trước cuối năm. Nếu kế hoạch diễn ra đúng tiến độ, RNG có thể trở thành một trong những thay đổi hạ tầng mạng quan trọng nhất của AWS trong nhiều năm qua. Điều đó không chỉ ảnh hưởng đến hiệu năng dịch vụ đám mây của Amazon, mà còn có thể tạo áp lực để các đối thủ trong ngành xem xét lại cách xây dựng mạng datacenter trong kỷ nguyên AI, cơ sở dữ liệu quy mô lớn và điện toán đám mây toàn cầu.