Einführung: Die Antwortzeiten von Applikationen sind in Cloud-Umgebungen ein besonders kritischer Faktor

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1 Einführung: Die Antwortzeiten von Applikationen sind in Cloud-Umgebungen ein besonders kritischer Faktor Mit dem Übergang der Rechenzentren hin zu virtuellen und elastischen Cloud-Architekturen der nächsten Generation entstehen auch neue Anforderungen: Von Applikationen wird hier noch stärker als in klassischen Netzwerken erwartet, dass sie immer bereit und sofort verfügbar sind. Dementsprechend sind hohe Performance und weitreichende Flexibilität ein absolutes Muss für Cloud-Netze. In den letzten zehn Jahren sind die Anforderungen an die Antwortzeiten nach und nach enger gezogen worden in einigen Fällen um zwei bis drei Größenordnungen (siehe Bild 1). Typische Bereiche, die sehr rigide schnelle Antwortzeiten fordern, sind etwa Finanzwesen, Ausbildung/Forschung und Web-2.0-Unternehmen. Darüber hinaus gibt es auch immer mehr branchenspezifische Anwendungen, wo schnelle Antwortzeit oberste Priorität hat. Beispiele hier sind etwa Unternehmen, die viel mit multimedialen Daten arbeiten (Video-Auf-/Nachbearbeitung, digitale Animation, Rundfunk etc.), Öl- und Gasfirmen sowie Institutionen aus dem Gesundheitswesen. Bild 1: Trends bei der Antwortzeit von Applikationen Da die geforderten Antwortzeiten inzwischen bei Bruchteilen einer Sekunde liegen, müssen Verzögerungen parallel im Netzwerk und bei den Rechnern reduziert werden. In der Tat ist ein architektonischer Ansatz erforderlich, um Antwortzeiten durchgängig und messbar über eine große Zahl von Cloud-Anwendungen zu verbessern. Anders als bei früheren Bemühungen, die sich oft nur auf bestimmte Nischen konzentrierten, und das zum Teil auch noch mit proprietären Technologien, geht es bei heutigen Cloud-Installationen um ein komplettes, auf niedrige Latenzzeiten ausgelegtes Infrastrukturgewebe, das mit standardbasierten und weit verbreiteten Breitbandtechnologien aufgebaut ist. Und da die Latenzoptimierung nun auf Infrastrukturebene eingebaut wird, ist dabei

2 eine gute Portion Weitblick erforderlich, um auch in drei oder fünf Jahren noch die Anforderungen an die Verzögerungszeiten zu erfüllen. Die Architektur latenzoptimierter Clouds Ein Schlüsselattribut verzögerungssensitiver Arbeitslasten ist, dass sie auf die Nutzung einer verteilten Prozessorarchitektur ausgelegt sind. Jede Verarbeitungstransaktion erzeugt eine große Zahl an Interaktionen zwischen Rechnerknoten in einigen Fällen über Tausende von Maschinen und Datenspeicher hinweg (siehe Bild 2). Beispiele dafür sind etwa: Algorithmisches Trading (automatisierter Handel, auch unter den Begriffen Algo-Trading, Black-Box-, oder Grey-Box-Trading bekannt): Bestimmte Maschinen erhalten laufend Marktdaten von anderen Rechnern, kalkulieren daraufhin Handelsentscheidungen und platzieren diese mit wiederum einem anderen Set an Maschinen. High Performance Computing (HPC): Handelsübliche Server werden zu riesigen Clustern verbunden, um so als eine Art "Super Computer" zu fungieren. Dieser ist mit einem geclusterten Filesystem verbunden (zum Beispiel Lustre). Das Gesamtsystem berechnet komplexe mathematische Formeln und Simulationen. Web-basierte Cloud-Applikationen: Die Arbeitslast ist auf Tausende dynamisch geclusterter Server aufgeteilt. Außerdem sind mehrstufige Verarbeitungsmechanismen eingerichtet, um Petabytes an Daten zu durchsieben. Typische Beispiele sind Applikationen, wie sie heute von Web 2.0- und Internet-Suchmaschinen-Unternehmen eingesetzt werden. Auch jüngere Open-Source-Initiativen pflegen eine extensive Lastverteilung. Hadoop beispielsweise liefert so ein skalierbares und zuverlässiges Rahmenwerk für Distributed Computing (MapReduce), verteilte Dateisysteme und verteilte Datenbanken. Bild 2: Netzwerk-basierte Maschiene-zu-Maschine-Interaktion einer einzelnen Last: Eine Transaktion

3 Um die systemweite Antwortzeit wirksam zu beschleunigen, müssen sowohl die Rechen- als auch die Netzwerkverzögerungen minimiert werden. Da für die Rechenarbeit typischerweise Standard-Server eingesetzt werden, sind die Freiheitsgrade einer Optimierung hier begrenzt. Im Wesentlichen besteht das Tuning in der Wahl eines Servers mit dichteren und schnelleren Mehrkern-CPUs, größerem und schnelleren Speicher/Cache und schnelleren Peripherieanschlüssen. Auf der anderen Seite gibt es das Cloud-Netzwerk. Um Transportverzögerungen möglichst klein zu halten, ist hier eine das gesamte Cloud-Gewebe umspannende Optimierung angesagt. Im Speziellen sind es vier Axen, über die Netzwerk-Latenzen optimiert werden müssen: Verzögerungen an jedem Netzwerkknoten reduzieren Zahl der Netzwerkknoten reduzieren, die für den Durchlauf von einer Stufe zur nächsten erforderlich sind Verkehrsstaus im Netzwerk eliminieren Verzögerungen aus dem Transportprotokoll reduzieren Die Vorteile von Arista: Arista Networks ging das Thema geringe Verzögerungen beim Cloud-Networking von vorne herein über die Architektur an. Mit seinen in Kabelgeschwindigkeit arbeitenden, nicht-blockenden 1/10- GbE-Switches für ultra-geringe Verzögerungen zusammen mit seinem "Extensible Operating System" (zu Deutsch etwa "erweiterbares Betriebssystem") erlaubt das Unternehmen flexible Cloud-Netzwerke für den Transport von Daten-, Multimedia-, Speicher- und Rechner-Verkehr. Cloud- Netzwerke auf Basis der Arista 7xxx-Ethernet-Switch-Serie zu konzipieren, bietet eine Reihe entscheidender Vorteile: reduziert Netzwerkverzögerungen über alle vier Achsen; zukunftsfähige Netzwerkinfrastruktur für Latenzanforderungen von heute und morgen; implementiert Standard Ethernet, eine sehr weit verbreitete und funktional gut verstandene Technologie. Verzögerungen am Netzwerkknoten: Für Arbeitslasten, die nur ultra-geringe Verzögerungen erlauben wie im Finanzwesen und beim HPC, ist jede eingesparte Mikrosekunde wichtig. Mit den optimalen 1/10-GbE-Switches lassen sich die Latenzzeiten für 1500-Byte Ethernet-Frames in der Regel um mehr als zehn Mikrosekunden verbessern (und sogar noch mehr, wenn 9 KByte Jumbo- Frames benutzt werden). Eine Cut-Through Switch-Architektur (ein Cut-Through-Switch liest einen Frame bis zur Ziel-MAC-Adresse und beginnt dann bereits mit der Weiterleitung) kann in Vergleich zu älteren Store-and-Forward-Designs weitere zig Mikrosekunden einsparen. Arista liefert dicht bepackte 10-GbE-Switches mit Cut-Through-Architektur, die Switching-Verzögerungen in den Bereich zwischen 0,6 und 1,2 Mikrosekunden herunter drücken (siehe Bild 3).

4 (a) Älteres Store-and-forward-Design (b) Arista Cut-Through-Design Intra-Rack Latenz: 8 µs Intra-Rack Latenz: 0,6 µs Inter-Rack Latenz: 36 µs Inter-Rack Latency: 2,4 µs Bild 3: Latenz-Vorteile der Arista Cut-Through-Switches gegenüber traditionellen Store-and-Forward-Designs Zahl der Netzwerk-Hops: Die typische Architektur eines Rechenzentrums umfasst drei Stufen: Server-Access-, Verteilungs- (Distribution) und Kern-Switches (Core). Bei der Kommunikation über Server-Racks hinweg müssen die Pakete hier oft den Weg bis hinauf in die Core-Ebene durchlaufen. Arista hat eine zweistufige Topologie entwickelt, bei der die Pakete weit weniger Hops durchlaufen müssen: Es gibt nur noch Access-Switches bei Arista als Leaf-Switch bezeichnet, sowie Core- Switches die bei Arista Spine-Switch heißen (Bild 4). Bild 4: Die Arista 2-Stufen-Topology (Leaf und Spine) reduziert die Latenz gegenüber klassischen 3-Stufen-Topologien (Access, Distribution, Core)

5 Netzwerk-Staus: Bei den meisten Applikationen werden IP/Ethernet-Pakete über das TCP-Protokoll übertragen. Um die Zuverlässigkeit zu garantieren und den Durchsatz aufrecht zu erhalten, nutzen Geräte im TCP-Status das Windowing-Verfahren, um dynamisch mit Stausituationen im Netz umzugehen. So nutzt TCP während Stauperioden kleinere Übertragungsfenster, um den Stau aufzulösen. Die Pakete können so zwar wieder fließen, aber der Durchsatz nimmt ab und die Verzögerungen über die gesamte Übertragung nehmen zu. Die traditionelle Rechenzentrumsarchitektur ist überbucht, was zu Staus und verworfenen Paketen und in der Folge zu hohen TCP-Verzögerungen führt. Die Arista 7100-Switches arbeiten in Kabel-Geschwindigkeit (jedes einzelne 10-GbE-Port), wodurch es möglich wird, nicht-überbuchte Cloud-Netzwerk- Architekturen mit bi-sectionaler 1:1-Bandbreite aufzubauen (wie in Bild 4 dargestellt). So lassen sich große, staufreie Gewebe entwerfen, in welchen TCP mit großen Übertragungsfenstern und in Folge mit hohem Durchsatz und niedriger Latenz arbeiten kann. So profitieren Hunderte oder gar Tausende Maschine-zu-Maschine TCP-Interaktionen, die als Arbeitslast von Applikationen anfallen, seien es Web-, Datei-/Speicher-, Multimedia- oder Datenbank-Anwendungen. Sie alle sind sowohl hinsichtlich Durchsatz als auch Verzögerung auf ein Optimum getrimmt. Transport-Protokoll-Verzögerung: In manchen extrem verzögerungssensitiven Umgebungen (wie etwa HPC oder algorithmisches Trading) ist es gewünscht, TCP komplett zu umgehen. Stattdessen sollen Verfahren zur direkten Maschine-zu-Maschine-Kommunikation wie Message-Passing (MPI) oder Remote Direct Memory Access (RDMA) zum Einsatz kommen. In der Vergangenheit wurden oft Infiniband und andere proprietäre Verbindungs-Technologien eingesetzt, die sich durch ultra-geringe Verzögerungen, hohen Durchsatz und verlustfreie Charakteristik auszeichneten. Die Anwender verlangten aber, dass auf Standards basierendes Ethernet genau diese Fähigkeiten unterstützen und dabei gleichzeitig das unschlagbare Preis-/Leistungs-Verhältnis von Ethernet beibehalten soll. Die Kostenvorteile mit Ethernet ergeben sich zudem aus der Tatsache, dass so nur ein einziges Netzwerkgewebe eben Ethernet über öffentliche und private Clouds hinweg zu managen ist. Die GbE-Switch-Serie von Arista erlaubt mit ihrer Unterstützung von Kabelgeschwindigkeit und Cut-Through-Technik den Aufbau eines einheitlichen Cloud-Netzwerks mit niedriger Verzögerung. Die Arista-Architektur unterstützt darüber hinaus gegenwärtige und kommende Ethernet-Standards der IEEE und der IETF zu Layer-2/3-Multi-Pathing und Staukontrolle, um große, staufreie Domänen zu durchmessen. Große Layer-2-Domänen erlauben in Verbindung mit dem Arista Cloud-Netzwerk mit geringen Verzögerungen, Kabelgeschwindigkeit und Staufreiheit, eine schnelle Wanderung von Applikations-Lasten an jeden Punkt der Cloud. Beispiel für eine Applikation mit geringer Verzögerung: Kapitalmärkte Algorithmisches Trading und elektronische Versorgungskanäle für Marktdaten sind die wohl bekanntesten Anwendungsfälle von Strukturen, wo ultra-geringe Verzögerung die entscheidende Rolle spielt. In seinem Artikel "Business at Light Speed" (zu Deutsch etwa: "Geschäfte in Lichtgeschwindigkeit") vom April 2007 in der amerikanischen Information Week sagt es Richard Martin sehr treffend: "Ein Vorteil von einer Millisekunde in Trading-Anwendungen kann für ein größeres Broker-Unternehmen im Jahr 100 Millionen Dollar wert sein" (www.informationweek.com/news/infrastructure/showarticle.jhtml?articleid= ). Millisekunden einzusparen ist hier so entscheidend, dass Broker-Unternehmen ihre Trading-Systeme direkt in nächster Nähe zum Handelsparkett einrichten, um direkten Zugang zu den Informationsströmen zu haben und so entfernungsbedingte Verzögerungsquellen auszuschließen.

6 Moderne Netzwerkstrukturen für Trading-Anwendungen sind für Verzögerungen bis eine Millisekunde ausgelegt. In wenigen Jahren soll die Grenze für maximale Verzögerungen sogar auf weit unter eine Millisekunde sinken. Das Streben nach höherer Geschwindigkeit hat hier in der Vergangenheit oft dazu geführt, dass exotische Verbindungstechnologien wie Infiniband zum Einsatz kamen, die aber speziell in den Dimensionen einer Cloud nur sehr schwer zu betreiben und zu managen sind. Arista hat auf Basis seiner superschnellen Ethernet-Switches in Verbindung mit Partnerunternehmen wie Solace Systems eine Komplettlösung für algorithmisches Trading entwickelt, die Latenzzeiten von 31 Mikrosekunden bietet (siehe Bild 5b). Bild 5 (a): Fluss der Marktdaten und algorithmisches Trading; (b) Arista und Solace Systems liefern eine Komplettlösung für ultrageringe Latenz Zusammenfassung Der Bedarf an skalierbaren und effizienten Cloud-Netzwerken hat dazu geführt, dass 10 GbE sich als Schnittstelle der Wahl etabliert hat, um Daten simultan mit Speicher- und Recheninformationen über eine gemeinsame Ethernet-Cloud hinweg zu transportieren. Eine Reihe von Anwendungsklassen beispielsweise aus dem Kapitalmarkt, dem High-Performance-Computing und dem Web-zentrischen Computing ist extrem auf Latenz-optimierte Architekturen für schnelle Antwortzeiten angewiesen. Unter dem Strich sind es schnellere Antwortzeiten, die einen Nutzer für einen Dienst begeistern und ihn bei der Stange halten. Schnelle Response verbessert auch die Skalierbarkeit von HPC-Clustern. Nicht zuletzt erhöht sie durch schnellere Ausführung von algorithmischen Trading-Operationen während Preisschwankungen auch den Handelsprofit. Die 7xxx-Serie der Arista Networks Ethernet- Switches ist dafür entwickelt, all diese Herausforderungen der realen Cloud-Computing-Welt in Sachen Verzögerung und Skalierbarkeit zu meistern

7 Deutsche Übersetzung: SEiCOM Communication Systems GmbH Copyright 2008 Arista Networks Inc. (www.aristanetworks.com)

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