Huawei CloudFabric 2.0：スマートデジタルバンキングにおけるデータセンターネットワーキングソリューションの外観

オンラインで開催されたHuaweiFSI Week 2020で、Huaweiデータ製品ラインのCTOであるDaniel Tangは、データセンターを「単なるクラウド」から「単なるクラウド」への変換を可能にするデータセンターのネットワークソリューションにおける同社の最新の成果について、アクセシブルな言語で話しました。本当にインテリジェント。そして同時に、彼はこの変革の背景に短い遠足をしました。

コンシューマーバンキングの変化

中国では、約5年前でさえ、ローンを取得することは迅速な問題ではありませんでした-確かに、単なる死すべき者にとって。決定を待つために、たくさんの書類に記入し、銀行の支店に送ったり、銀行の支店に持って行ったり、おそらく列に並んで家に帰ったりする必要がありました。どれくらい待つの？そしてそれがどのように出てくるか、1週間から数ヶ月。



2020年までに、この手順は劇的に簡素化されました。最近、小さな実験を行いました。銀行のモバイルアプリケーションを使用してローンを取得しようとしました。スマートフォンの画面を数回タップすると、遅くとも15分以内に回答が返されるとシステムが約束します。しかし、5分も経たないうちに、信頼できるローンのサイズを示すプッシュ通知が届きます。同意する、5年前の状況と比較して印象的な進歩。不思議なことに、最近は丸一日と数週間かかりました。







そのため、以前は、ほとんどの時間がデータの検証と手動のスコアリングに費やされていました。質問票やその他の論文からのすべての情報は、銀行のITシステムに入力する必要がありました。しかし、これは試練の始まりに過ぎませんでした。銀行の従業員があなたの信用履歴を個人的にチェックした後、彼らは最終決定を下しました。彼らは17:00または18:00にオフィスを出て、週末に休憩しました。その結果、プロセスが長く続く可能性がありました。



最近は状況が異なります。デジタルバンキングの多くのタスクにおける人的要因は、一般的に括弧から外されています。不正防止およびAMLチェックを含む評価は、スマートアルゴリズムを使用して自動的に実行されます。車は休む必要がないので、年中無休で24時間稼働しています。さらに、意思決定に必要なかなりの量の情報がすでに銀行のデータベースに保存されています。これは、判決が「イタリアの古代」よりもはるかに短い期間で通過することを意味します。



一般に、以前は「登録」タイプの問題を解決するために銀行データセンターが使用されていました。長い間、それは会計センターに過ぎず、それ自体では何も生み出しませんでした。今日、製品が作成される「スマート」データセンターはますます増えています..。これらは複雑な計算に使用され、生データからインテリジェンスを導き出すのに役立ちます。実際、付加価値の高い知識です。さらに、一定のデータマイニング（もちろん正しく準備されている場合）は、最終的にプロセスの効率をさらに向上させます。







これらの変革は、金融だけでなく、事実上すべての業種で起こっています。多種多様なプロファイルの企業（およびソリューションメーカーとしての私たち）にとって、データセンターは現在、インテリジェントな開発間の競争がかつてないほど激しくなっている世界の主要なサポートとなっています。 5年前でも、データセンターがクラウドテクノロジーの世界に登録されているという事実に沿って議論することが主流でした。これは、コンピューティングとデータストレージのリソースの分散プール全体を柔軟に拡張できることを意味していました。しかし、これはスマートソリューションの時代であり、データセンターでは、継続的にデータマイニングを実行し、得られた結果を並外れたパフォーマンスの向上に変換することができます。金融セクターでは、これらの変化は、他の多くの結果の中でも、次の事実につながっています。ローンリクエストの評価が劇的に加速していること。または、たとえば、特定の銀行のクライアントに最適な金融商品を即座に推奨することができます。



公共部門、テレコム、エネルギー業界では、今日のデータを使用したインテリジェントな作業がデジタル変革に貢献し、組織の生産性が劇的に向上しています。当然のことながら、新しい状況は、コンピューティングリソースやデータストレージシステムだけでなく、データセンターのネットワークソリューションに関しても、新しい需要を形成します。

「スマートデータセンター」とは

Huaweiでは、スマートデータセンター時代における3つの主要なデータセンターの課題を特定しました。



まず、新しいデータの終わりのないストリームを処理するには、並外れた帯域幅が必要です。..。私たちの観察によると、過去5年間で、データセンターに保存されるデータの量は10倍に増加しました。しかし、さらに印象的なのは、そのようなデータにアクセスするときに生成されるトラフィックの量です。 「登録タイプ」のデータセンターでは、このすべての情報が会計上の問題を解決するために使用され、多くの場合、重荷になります。新しいタイプのデータセンターでは、「機能」します。一定のデータマイニングを提供する必要があります。その結果、保存されたデータのユニットにアクセスするときに、以前よりも10〜1000倍多くの反復が実行されます。たとえば、AIモデルをトレーニングする場合、システムの「インテリジェンス」を高めるために、ニューラルネットワークアルゴリズムが常に機能するバックグラウンドで計算タスクがほぼノンストップで実行されます。したがって、保存されるデータの量だけでなく、それらにアクセスするときに生成されるトラフィックも増加しています。したがって、新しいモデルのデータ処理サーバーに120ギガビットのポートがますます増えていることは、テレコムベンダーの気まぐれではありません。



第二に、データパケットの損失はありません2020年には絶対に必要です。いずれにせよ、私たちの観点から。以前は、このような損失は銀行データセンターのエンジニアにとって頭痛の種ではありませんでした。ボトルネックは、処理能力とストレージ効率でした。しかし、両方の指標の業界平均値は、過去5年間で世界規模で大幅に増加しています。当然のことながら、ネットワークインフラストラクチャの効率は、データセンターの作業におけるボトルネックであることが判明しました。トップクライアントの1つと協力して、パケット損失率に追加されたすべてのパーセンテージがAIモデルのトレーニング効率を半減させる恐れがあることを発見しました。したがって、コンピューティングリソースとデータストレージシステムの使用の生産性と効率に大きな影響を与えます。それが克服する必要があるものですシンプルなデータセンターからスマート時代のデータセンターへの変換をサポートします。



第三に、サービスをシームレスかつシームレスに提供することが重要です。現代のデジタルバンキングは、金融機関のサービスが24時間年中無休で利用可能である必要があるという事実を人々に教えてきました。一般的な状況：日常生活に支障をきたし、追加の資金を切実に必要としている使い古された起業家が、真夜中近くに目を覚まし、信頼できるクレジットラインを見つけたいと考えています。戻るパスは遮断されます。銀行は、何かを修正またはアップグレードするためにDCの作業を一時停止する機会がなくなります。



CloudFabric 2.0ソリューションは、これらの課題に対処するように正確に設計されています。最高のスループット、インテリジェントなデータセンターネットワーク管理、および自律駆動ネットワーク（ADN）の完璧な機能をサポートします。

スマートデータセンター向けCloudFabric2.0の機能

高スループットに関しては、ネットワークソリューションのスケーラビリティだけでなく、それらを操作する際の柔軟性にも依存しています。たとえば、CloudEngineラインのHuaweiデータセンタースイッチは、リアルタイムでニューラルネットワークコンピューティング用の組み込みプロセッサを備えた業界初のこのクラスのデバイスとなり、ネットワークインフラストラクチャ内の問題の解決とデータパケットの損失の防止に役立ちます。 iNOF RoCEシナリオを含む）。ただし、もちろん、実際の帯域幅も重要です。 400 Gb / sインターフェースのサポートを含めることは重要であり、現在普及している10、40、および100ギガビット接続との下位互換性も重要です。



インフラストラクチャのサポートノードは、高密度の接続（いわゆる高密度シナリオ）でも機能する必要があり、ソリューションの大幅なスケーラビリティの可能性があります。当社の主力データセンターモデルであるCloudEngine16800は、スロットあたり400Gbpsで最大48ポートをサポートします。これは最も近い競合製品の3倍です。



システム全体としては、シャーシあたりのスループットを拡張する可能性も印象的です。シャーシあたり400 Gb / sの768ポート、または他の市場プレーヤーのソリューションの6倍です。これは、CloudEngine16800をAIを獲得した時代で最も強力なデータセンタースイッチと呼ぶ理由を与えてくれます。







ネットワークソリューションの知的コンポーネントも前面に出てきます。特に、データパケットの損失をゼロレベルにするためにも必要です。この結果を達成するために、「ニューラルネットワーク」コンピューティング用の統合AIプロセッサや、前述のiLosslessアルゴリズムなど、最先端の技術的進歩を利用しています。主要な顧客向けのプロジェクトを実施している間、これらのソリューションは少なくとも2つの一般的なシナリオでシステムパフォーマンスを大幅に向上させることができると確信しました。



1つ目はAIモデルのトレーニングです。 TensorFlowを使用した巨大なマトリックスまたは「重い」操作に関するデータと計算への常時アクセスが必要です。私たちのiLosslessは、AIモデルのトレーニングの生産性を27％向上させることができます。これは実際のケースで証明され、TollyGroupラボテストで検証されています。 2番目のシナリオは、ストレージシステムの効率を改善することです。その結果、私たちの開発の使用はそれを約30％上げることができます。



とりわけ、私たちはお客様と一緒に、私たちの開発が開く新しい機会を試すよう努めています。データセンターのイーサネットベースのスイッチングファブリックを改善することで、ストレージネットワークを備えた高性能データセンターファブリックを単一のコヒーレントなイーサネットベースのインフラストラクチャに変換できると確信しています。したがって、AIモデルの学習プロセスの生産性を高め、ソフトウェア定義のデータストアへのアクセスを改善するだけでなく、物理レベルで独立している垂直ネットワークの相互統合とマージを通じて、データセンターの総所有コストを大幅に最適化するためです。







クライアントの多くは、これらの新機能の展開を楽しんでいます。そして、それらのクライアントの1つはHuawei自体です。特に、HuaweiCloudのグループの一部です。この部門の同僚と緊密に協力して、パケットの損失がないことを確認することで、ビジネスプロセスを大幅に改善するための推進力を与えました。最後に、私たちの「内部」の成果の中で、世界最大のAIクラスターであるAtlas 900で、1,000ペタフロップスを超えるレベルで人工知能のトレーニングに使用される計算能力を提供できるという事実に注目します。これはコンピューターで最高の数値です。今日の業界。



もう1つの関連性の高いシナリオは、オールフラッシュシステムを使用したクラウドデータストレージです。これは、業界標準による非常に「トレンド」のサービスです。計算リソースの増加とストレージ設備の拡張には、当然、データセンターネットワーキングソリューションの分野からの高度なテクノロジーが必要です。そのため、Huawei Cloudとの連携を継続し、ネットワークソリューションを使用してますます多くのアプリケーションシナリオを実装しています。

ADNネットワークが今日できること

Autonomous Networks（ADN）に目を向けましょう。テクノロジーの観点からソフトウェア定義ネットワーク（ソフトウェア定義ネットワーク）であることは間違いありません。これは、データセンターのネットワークコンポーネントの管理における自信に満ちた一歩です。 SDNコンセプトの適用された実装は、データセンターネットワーク層の初期化と構成を大幅にスピードアップします。しかし、もちろん、それが提供する機能は、データセンターのO＆Mを完全に自動化するのに十分ではありません。さらに進むには、対処する必要のある3つの主要な課題があります。



第一に、データセンターのネットワークインフラストラクチャでは、特に金融セクターにおいて、サービスの提供とその機能のための設定に関連する機会がますます増えています。サービスレベルのインテントをネットワークレイヤーに自動的に変換できることが重要です..。



次に、このような増分プロビジョニングコマンドを検証することにもなります。当然のことながら、データセンターのネットワークは、確立された、または時代遅れのアプローチに基づいて、かなり前に構成されてきました。追加のカスタマイズによってデバッグされた手順が中断されないようにするにはどうすればよいですか？新しい追加設定の自動検証は不可欠です。データセンターの既存の設定のセットは通常非常に大きいため、正確に自動化されます。手動で対処することは事実上不可能です。



第三に、ネットワークインフラストラクチャの問題を効果的に迅速に排除するという疑問が生じます。..。自動化が高レベルに達すると、データセンターの管理者とサービスエンジニアは、ネットワーク上で何が起こっているかをリアルタイムで追跡できなくなります。彼らは、問題に迅速に対処するために、知識グラフに基づいて構築されたデータベースを構築するだけでなく、1日に何千もの変更のネットワークを一貫して透過的にすることができるツールキットを必要としています。



ADNは、真にスマートなデータセンターに移行するというこれらの課題に対処するのに役立ちます。また、自律制御を備えたネットワークのイデオロギー（特に、IoTとV2Xの交差点で、隣接する業界からデータセンターの世界に移行）により、データセンターネットワークのさまざまなレベルでの自動化へのアプローチを修正できます。







現時点では、データセンターのネットワーク管理の自律性において、レベルL3（条件付き自動化）。これは、高度なデータセンターの自動化を意味し、特定の条件下でのみ、ポイントごとに人間の介入が必要になります。



一方、多くのシナリオでは、完全な自動化も可能です。私たちはすでに、ADNの概念に従って、データセンターネットワークを包括的に自動化するための共同イノベーションプログラムの一環として、主にネットワークの問題のトラブルシューティングのコンテキストでクライアントと協力しており、最も差し迫った時間のかかる問題に関連して、成功を収めています。たとえば、インテリジェントテクノロジーは、データセンターネットワークで最も頻繁に発生する障害シナリオの約85％を自動的にクローズします。



この機能は、O＆M 1-3-5コンセプトのフレームワーク内に実装されています。障害が発生したという事実を確認するため、または障害のリスクを検出するために1分、根本原因を特定するために3分、方法を提案するために5分です。それを排除します。もちろん、当面は、最終的な決定を下すために、特に可能な決定の1つを選択し、それを実行するためのコマンドを与えるために、人間の参加が必要です。誰かがその選択に責任を負わなければなりません。ただし、実務に基づいて、システムは現在の実装でも、高度に適格で適切なソリューションを提供すると考えています。



ここでは、一言で言えば、2020年にスマートデータセンターアーキテクトが直面する最も困難な課題であり、実際にそれらに対処しました。たとえば、サービスレイヤーからネットワークレイヤーにリクエストを転送したり、設定を自動検証したりする機能は、CloudFabric2.0にすでに含まれています。







卓越したスループットが認められたCloudEngine16800スイッチに対して、当社の業績が認められたことを嬉しく思います。今年は、Gartner Peer Insights Customer Choice AwardとF＆S Global Data Center Switch Technology LeadershipAwardを受賞しました。 、400ギガビットインターフェイスの最高密度とシステムの全体的なスケーラビリティ、および特にデータパケット損失のレベルをゼロに減らすことを可能にするインテリジェントテクノロジー。