데이터센터 내 3가지 데이터 특성 분석

데이터센터의 3가지 데이터 특성 분석

데이터센터에서는 결제, 모니터링, 관리, 웹사이트, 데이터 분석 등 다양한 업무를 수행한다. . 데이터 센터는 거의 전능합니다. 이러한 비즈니스 형태는 매우 다르지만 본질적으로 모두 데이터입니다. 이것이 데이터 센터라고 불리는 이유는 데이터 센터의 모든 시스템을 처리하는 센터이기 때문입니다. 네, 데이터 마이닝, 빅데이터, 인공지능, 기타 데이터 분석 기술 등 데이터 연구에 특화된 기술이 있습니다. 특히 중요한 것은 상세한 애플리케이션 대역폭 비율, 사용 빈도, 향후 성장 추세 등을 포함한 기존 비즈니스 데이터를 분석하는 것입니다. 현재 서비스, 특히 복잡한 데이터 서비스에 대한 완전한 이해는 데이터 센터 네트워크 최적화, 용량 확장, 신규 건설 및 기타 프로젝트를 구현하는 데 특히 도움이 될 것입니다. 데이터 센터의 데이터는 게임, VoIP, 음악, 파일 전송, 이메일, 비디오 등 애플리케이션 서비스별로 다양한 형태로 분류될 수 있으며 메시지 길이에 따라 분할될 수도 있습니다: 63바이트, 64~511; 바이트, 512~1023바이트, 1024바이트 이상 등으로 나눌 수 있는 가장 일반적인 분류 방법도 있습니다. 마지막 분류 방법은 데이터 센터 네트워크 분석에 가장 유용합니다. 데이터센터 내 모든 애플리케이션 비즈니스 데이터를 음성, 영상, 데이터의 세 가지 범주로 나눌 수 있다는 점을 분석하는 것은 어렵지 않습니다. 이 세 가지 유형의 데이터의 특성에 대해 자세히 이야기해 보겠습니다. 이러한 데이터의 특성에 따라 데이터 센터 네트워크를 효과적으로 조정하여 이러한 데이터를 더 잘 제공할 수 있습니다.

음성 데이터

우리가 일상에서 하는 말, 다양한 음악, 소음 등 우리가 듣는 것은 모두 말입니다. 말은 부드럽고 온화하며 예측 가능하다는 특징이 있습니다. 음성 데이터는 폐기 및 지연에 매우 민감합니다. 폐기량이 상대적으로 크면 음성이 간헐적으로 들리고 불분명하며 네트워크 지연이 상대적으로 크면 음성이 에코를 생성합니다. 따라서 데이터 센터에서 음성 데이터 서비스를 제공하려면 지연 및 폐기율 측면에서 특정 요구 사항을 충족해야 합니다. 일반적으로 음성 서비스를 전달하려면 데이터 센터 네트워크의 지연이 150MS 미만이어야 하고 지터는 30MS 미만이어야 하며 드롭률은 1% 미만이어야 합니다. 이를 통해 데이터 센터 네트워크가 높은 전송을 보장할 수 있습니다. -음성 데이터는 일반적으로 RTP 또는 UDP 프로토콜을 사용하여 전송됩니다.

동영상 데이터

동영상 데이터는 최근 몇 년간 급속히 증가하여 다른 데이터 트래픽의 합을 거의 초과했습니다. 비디오 데이터는 용량이 크고 내용이 풍부하며 직관적으로 표시되므로 많은 응용 시스템에서 비디오 데이터를 선호합니다. 비디오 데이터는 특정 버스트를 가지며 폐기 및 지연에 민감합니다. 많은 고화질 비디오와 마찬가지로 선명도를 보장하려면 매우 낮은 폐기율이 필요합니다. 요즘은 3D, 심지어 4D 블록버스터도 꾸준히 등장하고 있는데, 이런 블록버스터에는 전송되는 데이터의 양이 엄청나게 많아진다. 고대역폭 데이터 센터 네트워크. 동시에 비디오 데이터는 데이터 센터 네트워크의 지연이 150MS 미만, 지터가 30MS 미만, 패킷 손실률이 1% 미만이어야 합니다. 일반적으로 RTP 또는 UDP 프로토콜을 사용하여 전송됩니다. . 비디오 데이터에는 더 높은 네트워크 대역폭과 대용량 저장 하드 드라이브가 필요합니다. 일부 실시간 온라인 비디오 서비스에는 특히 대용량 데이터 센터 네트워크가 필요합니다.

일반 데이터

데이터 애플리케이션 유형이 너무 많습니다. 애플리케이션마다 트래픽 특성이 다릅니다. 동일한 애플리케이션이라도 버전에 따라 트래픽 특성이 크게 다를 수 있습니다. 이러한 유형의 데이터는 부드러움과 폭발성, 규정 준수와 공격성을 모두 특징으로 하지만 일반적으로 이러한 유형의 데이터는 지연 및 폐기에 민감하지 않습니다. 이러한 데이터는 기본적으로 TCP 프로토콜을 사용하여 처리됩니다. TCP 프로토콜은 패킷 손실이 발견되면 이를 여러 번 재전송합니다. 이 메커니즘은 네트워크에 패킷 손실이 있어도 여전히 가능하다는 것을 보장합니다. 다시 전송하는 방법입니다. 물론 이러한 종류의 패킷 손실이 있는 네트워크에서는 많은 수의 TCP 패킷이 재전송되고, 재전송된 패킷으로 인해 트래픽이 발생하게 되어 자연히 네트워크 정체가 증가하게 됩니다. 패킷 손실률이 높아질 수 있습니다. 전송 메커니즘이 반드시 좋은 것은 아닙니다. 가끔 TCP 재전송은 아무런 영향을 미치지 않지만 재전송된 메시지 수가 너무 많으면 네트워크 정체가 증가하고 이 메커니즘은 역효과를 낳습니다. 데이터 서비스는 실제로 매우 복잡하고 그 특성을 정의하기가 어렵습니다. 일부는 높은 대역폭(빅데이터 분석 서비스)이 필요하고 일부는 대용량 캐시(버스트 데이터 서비스)가 필요하며 일부는 낮은 지연(인터넷)이 필요합니다. 검색 비즈니스), 일부는 패킷 손실 제로(은행 결제 시스템)를 요구하므로 데이터마다 네트워크 요구 사항이 다르므로 서로 다른 네트워크 비즈니스 시스템에서 다르게 처리하고 실행해야 합니다. 데이터센터 네트워크는 풍부한 데이터 분류 및 식별 기술을 보유하고 있으며, 이러한 기술을 통해 다양한 데이터의 특성에 따라 다양한 네트워크 경로를 선택할 수 있으며, 이러한 기술은 사람들이 서로 다른 장소로 이동할 수 있는 교통 시스템과도 같습니다. 차량은 자신에게 가장 적합한 도로를 걸을 수 있으며 동시에 구급차, 경찰차 및 기타 차량이 신호등과 통제의 제한을 받지 않고 우선적으로 통과할 수 있습니다.

음성, 영상, 데이터는 데이터센터가 전달하는 모든 서비스의 3대 데이터 유형이다. 문제는 이 3가지 유형의 데이터가 데이터센터 네트워크에 동시에 존재하는 경우가 있다는 점이다. 세 가지 유형의 데이터는 적합하지 않습니다. 데이터 센터 네트워크의 요구 사항을 하나씩 충족하는 방법은 데이터 센터 네트워크 기술자의 지혜를 테스트합니다. 중요한 비즈니스의 정상적인 운영을 보장하기 위해 특정 비즈니스에서는 일부 희생을 감수해야 하는 경우도 많습니다. 이는 지속적인 연습과 테스트가 필요한 비교적 복잡한 설계 프로젝트입니다. 우리는 네트워크 서비스 품질 보증에 대해 자주 이야기합니다. 즉, QoS 기술은 데이터 통합을 달성하는 데 가장 중요한 기술입니다. 데이터 센터 네트워크에서 음성, 비디오 및 데이터가 평화롭게 공존하려면 QoS 기술을 배포해야 합니다. QoS 기술은 대역폭, 지연, 지터, 패킷 손실률 측면에서 다양한 지침 전략을 세울 수 있으며, 비즈니스의 중요도에 따라 가중치를 식별하고 세 가지 주요 데이터 범주를 준수하도록 요구할 수 있습니다. 데이터 센터 네트워크는 서로 영향을 주지 않고 자체 애플리케이션 비즈니스를 실행하면서 평화롭게 공존할 수 있습니다. 중요한 데이터는 우선적으로 처리할 수 있으며, 대량의 데이터는 더 높은 네트워크 대역폭을 받아 각자 필요한 것을 얻고 함께 개발할 수 있습니다. 데이터센터에서는 이러한 세 가지 유형의 데이터 특성을 주의 깊게 이해하고 이러한 데이터에 대한 최적의 데이터센터 네트워크 환경을 제공하기 위해 데이터 특성을 기반으로 QoS 정책을 타겟 방식으로 배포할 수 있습니다.

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