带你读《软件定义网络之旅:构建更智能、更快速、更灵活的未来网络》第三章网络功能虚拟化3.5

简介: 《软件定义网络之旅:构建更智能、更快速、更灵活的未来网络》第三章网络功能虚拟化3.5

3.5   NFV 经济学理论

 

传统网络遵循近似固定成本模型。网络设计利用对应每项功能的专用硬件,在每个位置独立进行扩展。可以通过在已部署机架中添加插件来逐步增加容量,且由于通过部署新机架来提高容量所需时间可能较长,因而存在部署机架容量超出需求的趋势。另外,NFV支持可变成本模型,该模型已在针对 IT工作负载的云架构中得到广泛支持。

多年来,服务提供商一直在积极将 IT应用迁移到云中。这项工作的规模是世界上最大的工程之一,复杂性极高。将 IT应用迁移到云基础设施包括重构这些应用以确保其在云上原生运行。丢弃传统基础设施并转向自动化云可以大大节省成本。此外,云提供的灵活性可以实现资源的纵向和横向扩展,而链服务和使用顽健API则有助于提高灵活性。迁移到云架构符合以下高级目标。


(1) 通过优化云占用空间来提高IT资产的利用率。

(2) 通过资产虚拟化将计算核心减少50%以上,利用开源技术和共享基础架构,并能超额预订CPU容量,从而降低总体拥有成本(TCOTotalCostofOwnership)。

(3) 通过创建硬件和软件独立性来提高灵活性并提升IT团队响应业务需求的能力。

(4) 针对这些迁移应用的软件和工具标准化可降低应用团队的成本和一致性。

提供最佳投资回报率(ROIReturnOnInvestmentIT应用被认为是迁移到云的最佳备选方案。基于当前位置、系统需求以及迁移到标准操作环境(Linux)所需的变化,可以对每种应用进行分析以理解其需求。

基于以下 3个主要原因,至少在最初阶段无法将某些应用迁移到云端。

(1)  I/OOracle实时应用集群RACRealApplicationClustersVeritasClustering的数据库要求(需要启用功能

(2) 来自不提供虚拟化方案的供应商软件需求(需要供应商进行修改

(3) 低时延性能的组网需求(需要启用功能

 


在上面列出的每种情形中,专用硬件配置将继续用于这些应用。随着硬件和软件解决方案的改进,更多应用将被迁移到云上。不难看出,这种演进可应用于网络功能。与 IT应用一样,可以迁移到云端的功能类型也在不断发展。随着平台不断成熟,可以实现更高的数据平面,供应商不断发展其软件方法来匹配分布式云模型,这将是一次旷日持久的旅行。

基础设施管理自动化对于成功部署开源云解决方案至关重要,因为云解决方案有望在提供关键业务服务的同时降低运营成本。要评估将网络功能迁移到网络云的可行性,我们需要独立考察硬件成本、软件成本和运营成本。

3.5.1       硬件成本

转向商用硬件应当能够大大降低设备的总体成本。节省成本的基本原理表现在两方面。首先,将去除与网络功能物理实现方案中使用的自定义特殊应用集成电路(ASIC)相关的成本。随时可用的商用硅芯片组可用于商用服务器硬件并支持诸多不同VNF12章将对此进行更加详细的介绍。其次,硬件的容量管理在诸多VNF或工作负载上完成一次,它支持人们超额预订硬件并获得共享平台提供的规模经济效益。

3.5.2      软件成本

软件成本需要包括实际 VNF软件的成本加上每项功能的经常性许可费用。大多数 VNF供应商都希望通过更高的软件和许可成本来弥补其收益损失(归功于取代定制硬件的商品硬件。转   向软件也推动了供应商之间的竞争,并允许新进入者加入竞争行列。这种竞争将会降低软件成本。最后,这种向软件的转变导致了关注不同功能领域的新型开源社区纷纷建立。

3.5.3      运营成本

在网络运营方面,向云架构的转型可能具有最高的成本效益。目前,可以通过集中式软件来完成服务交付和保证。这在管理运营流程方面创造了更高的灵活性,且缩短了引入新服务的上市时间。它还可以在全球范围内或针对特定位置提供服务,而无须运输和部署新硬件。这降低了大规模部署新服务的风险,因为一旦新服务部署完成,关闭服务的成本是微不足道的,因为部署的硬件可以重新调整用于其他服务。

3.14回答了在云上部署哪些 VNF的问题。从较高层次来看,需要较高的数据平面支持且在网络中看到低转网率的核心网元可能最初保存在专用硬件平台上。虚拟化这些网元几乎没有任何价值,且在x86服务器平台上很难满足高数据平面要求。对更接近边缘的网元进行虚拟化并为客户提供特定服务功能具有重要价值。这些网元通常是设备。例如,提供安全服务的防火墙或提供公共数据元素缓存和预定位服务的WAN加速设备。诸如路由反射器RRDNS这样的控制平面元素也是很好的备选网元,因为它们可以进行集中化且数据平面要求不是非常高。诸如   PE路由器等边缘路由功能也可能被虚拟化。


 image.png


图3.14VNF区域的优势

相关文章
|
5月前
|
前端开发 JavaScript 开发者
JavaScript:构建动态网络的引擎
JavaScript:构建动态网络的引擎
|
7月前
|
机器学习/深度学习 算法 量子技术
GQNN框架:让Python开发者轻松构建量子神经网络
为降低量子神经网络的研发门槛并提升其实用性,本文介绍一个名为GQNN(Generalized Quantum Neural Network)的Python开发框架。
170 4
GQNN框架:让Python开发者轻松构建量子神经网络
|
5月前
|
机器学习/深度学习 算法 调度
14种智能算法优化BP神经网络(14种方法)实现数据预测分类研究(Matlab代码实现)
14种智能算法优化BP神经网络(14种方法)实现数据预测分类研究(Matlab代码实现)
467 0
|
9月前
|
边缘计算 人工智能 5G
5G引领家庭网络升级:速度、稳定性与智能化的新时代
5G引领家庭网络升级:速度、稳定性与智能化的新时代
683 69
|
8月前
|
运维 监控 安全
VMware NSX 9.0 正式版发布 - 下一代网络安全虚拟化平台
VMware NSX 9.0 正式版发布 - 下一代网络安全虚拟化平台
389 3
VMware NSX 9.0 正式版发布 - 下一代网络安全虚拟化平台
|
4月前
|
网络协议 API 网络安全
VMware NSX 9.0.1.0 发布 - 下一代网络安全虚拟化平台
VMware NSX 9.0.1.0 发布 - 下一代网络安全虚拟化平台
785 3
VMware NSX 9.0.1.0 发布 - 下一代网络安全虚拟化平台
|
10月前
|
边缘计算 安全 算法
阿里云CDN:构建全球化智能加速网络的数字高速公路
阿里云CDN构建全球化智能加速网络,拥有2800多个边缘节点覆盖67个国家,实现毫秒级网络延迟。其三级节点拓扑结构与智能路由系统,结合流量预测模型,确保高命中率。全栈式加速技术包括QUIC协议优化和Brotli压缩算法,保障安全与性能。五层防御机制有效抵御攻击,行业解决方案涵盖视频、物联网及游戏等领域,支持新兴AR/VR与元宇宙需求,持续推动数字内容分发技术边界。
688 13
|
5月前
|
人工智能 监控 数据可视化
如何破解AI推理延迟难题:构建敏捷多云算力网络
本文探讨了AI企业在突破算力瓶颈后,如何构建高效、稳定的网络架构以支撑AI产品化落地。文章分析了典型AI IT架构的四个层次——流量接入层、调度决策层、推理服务层和训练算力层,并深入解析了AI架构对网络提出的三大核心挑战:跨云互联、逻辑隔离与业务识别、网络可视化与QoS控制。最终提出了一站式网络解决方案,助力AI企业实现多云调度、业务融合承载与精细化流量管理,推动AI服务高效、稳定交付。
|
4月前
|
机器学习/深度学习 分布式计算 Java
Java与图神经网络:构建企业级知识图谱与智能推理系统
图神经网络(GNN)作为处理非欧几里得数据的前沿技术,正成为企业知识管理和智能推理的核心引擎。本文深入探讨如何在Java生态中构建基于GNN的知识图谱系统,涵盖从图数据建模、GNN模型集成、分布式图计算到实时推理的全流程。通过具体的代码实现和架构设计,展示如何将先进的图神经网络技术融入传统Java企业应用,为构建下一代智能决策系统提供完整解决方案。
489 0
|
5月前
|
机器学习/深度学习 算法 搜索推荐
从零开始构建图注意力网络:GAT算法原理与数值实现详解
本文详细解析了图注意力网络(GAT)的算法原理和实现过程。GAT通过引入注意力机制解决了图卷积网络(GCN)中所有邻居节点贡献相等的局限性,让模型能够自动学习不同邻居的重要性权重。
991 0
从零开始构建图注意力网络:GAT算法原理与数值实现详解