AI Fabric智能无损数据中心网络解决方案
数据中心的综合布线解决方案
数据中心的综合布线解决方案数据中心的综合布线解决方案可以帮助组织实现高效、可靠和安全的数据传输，以支持其日常运营和业务需求。
这个解决方案不仅考虑了数据中心的物理布线，还包括了网络设备、机柜和机房环境等因素，以提供综合的解决方案。
在设计和实施数据中心的综合布线解决方案时，需要考虑以下几个方面：1.布线规划与设计：在布线规划与设计阶段，需要先了解数据中心的结构、大小和需求，以确定布线的类型和长度。
在布线设计中，传统的铜缆和光纤都可以考虑，具体选择可以根据带宽需求、可靠性和成本等因素进行决策。
2.网络设备选择：网络设备是数据中心综合布线解决方案中的重要组成部分。
选择高性能、可靠且兼容性强的网络设备可以确保数据传输的高效和稳定性。
考虑到数据中心的规模和需求，可以选择交换机、路由器和防火墙等设备。
3.机柜和机房环境：机柜和机房环境的设计对于数据中心的性能和可靠性也非常重要。
机柜的选用要考虑到布线的便利性和空间利用率，同时还要注意散热和防尘等因素。
机房的温度，湿度和通风情况等也需要进行仔细的规划和监控。
4.管理与维护：数据中心的综合布线解决方案不仅包括设计和实施，还需要进行有效的管理和维护。
这包括对布线和网络设备进行定期的检查和维护，以确保其正常运行。
此外，对于数据中心的不同区域和设备，还需要进行标识和记录，以方便日常管理。
5.安全性和可扩展性：数据中心是组织存储和处理重要数据的关键场所，因此安全性是综合布线解决方案中必须考虑的因素。
在设计数据中心时，需要考虑到数据安全、物理安全和网络安全等方面。
此外，还需要确保布线的可扩展性，以适应未来的业务增长和技术变化。
综上所述，数据中心的综合布线解决方案是一个综合的系统工程，需要从多个角度进行考虑和规划。
只有在合理的布线规划和设计、高性能和可靠的网络设备、优化的机柜和机房环境以及有效的管理和维护措施的支持下，才能实现数据中心的高效运行和业务需求的满足。
IDC智能机房整体解决方案
IDC智能机房整体解决方案随着科技的飞速发展，数据中心的运维和管理已经进入了智能化时代。
IDC智能机房整体解决方案，以其高效、安全、绿色的特点，日益受到业界的和重视。
一、IDC智能机房的必要性传统的IDC机房管理主要依赖人工，这种方式在信息化时代已经显得力不从心。
数据量的快速增长使得人工管理变得低效且易错；数据中心的高能耗、高成本、高风险等问题也需要更加智能、绿色的解决方案。
因此，IDC智能机房的出现，成为了一种必然的选择。
二、IDC智能机房的整体解决方案1、智能化监控管理IDC智能机房通过安装智能监控系统，可以实时监控机房的各项指标，如温度、湿度、空气质量、电力供应等，确保机房的运行环境始终保持在最佳状态。
同时，智能监控系统还可以对服务器、网络设备等关键设备进行实时监测，提前发现并解决潜在的问题，减少设备故障率。
2、自动化运维通过自动化运维，IDC智能机房可以大大提高设备的运行效率。
自动化运维系统可以根据预设规则，自动进行设备的开关机、重启、软件更新等操作，减少人工干预的错误，提高设备运行的安全性和稳定性。
3、绿色节能IDC智能机房采用高效UPS、节能空调等设备，以及智能电源管理系统，可以大大降低数据中心的能耗。
同时，智能机房还会采用一系列的绿色节能策略，如动态功率管理、智能冷却等，进一步提高数据中心的能源利用效率。
4、安全防护IDC智能机房的安全防护包括物理安全和网络安全两部分。
物理安全方面，智能机房采用人脸识别、指纹识别等技术手段进行进出管理，确保机房的安全。
网络安全方面，智能机房会建立完善的安全防护体系，包括防火墙、入侵检测系统、数据加密等，确保数据的安全性和完整性。
三、总结IDC智能机房是数据中心发展的必然趋势。
通过智能化监控管理、自动化运维、绿色节能和安全防护等方面的整体解决方案，IDC智能机房可以大大提高数据中心的运行效率和管理水平，降低能耗和成本，提高服务质量和客户满意度。
IDC智能机房还可以为企业的数字化转型提供强大的支持，推动信息产业的持续发展。
iMaster NCE-Fabric数据中心网解决方案及应用
20%
运维精力
网络工程师用于检查和验证网络时间占比70% 因路由变更消耗的时间占比约30% 消耗20%运维精力校验网络连通性、路由配置及变更
典型举例1：【路由配置故障】新配置1条路由，导致原有路由被激活，形成路由环路
设备已有静态路由如下，到达10.200.0.0/21有2条静态路由， 其中，10.17.43.21不可达 ip route-static 10.200.0.0 255.255.248.0 10.17.43.21 ip route-static 10.200.0.0 255.255.248.0 10.17.43.28 现配置1条静态路由如下： ip route-static 10.17.0.0 255.255.0.0 10.17.43.33 新配置的路由使用10.17.43.21可达，下一跳为10.17.43.33，导致形成路由环路
提供数据中心网络全生命生期极简自动化体验 北向抽象网络资源和服务，南向适配不同设备和网络实现
网络E2E自动部署，部署“零”等待
极速网络发放：图形化拖拽式操作，极简业务逻辑，部署效率 是业界3倍
极速容器上线：容器上线10K/min，业界领先性能 多云互联：MDC统一编排，多DC互通自动化
变更风险预评估，配置“零”差错
华为iMaster NCE全新启航（运营商版）
数据中心 NCE-Fabric *
NEW
企业园区 NCE-Campus *
SD-WAN NCE-WAN *
家庭宽带
NCE-FAN
广域传输
NCE-T
广域IP
NCE-IP
跨域
NCE-Super
iMaster NCE-Fabric提供数据中心网络全生命周期管控的极简体验
数据中心解决方案(5篇)
数据中心解决方案(5篇)数据中心解决方案(5篇)数据中心解决方案范文第1篇20世纪60年月，大型机时期开头消失数据中心的雏形,1996年IDC(互联网数据中心)的概念正式提出并开头实施这一系统，主要为企业用户供应机房设施和带宽服务。
随着互联网的爆炸性进展，数据中心已经得到了蓬勃进展，并成为各种机构和企业网络的核心。
一般来说，数据中心是为单个或多个企业的数据处理、存储、通信设施供应存放空间的一个或联网的一组区域。
通常有两大类型的数据中心：企业型和主机托管型的数据中心。
数据中心的目的是为各种数据设施供应满意供电、空气调整、通信、冗余与平安需求的存放环境。
数据中心中的设施包括各种安装在机架或机柜中的有源设备及连接它们的结构化布线系统。
最近，美国康普SYSTIMAX Solution托付AMI Partners进行的一项讨论表明：到2021年，亚太地区的综合布线市场将达到15.3亿美元，2021年至2021年之间，复合年增长率将达到11%，而数据中心综合布线业务将占据全部剩余的市场份额。
同时，依据AMI的讨论，2021年亚太地区只有13.8%的综合布线业务来自数据中心市场。
而到2021年，数据中心将占该地区综合布线业务市场32%的份额。
在数据中心综合布线市场中，估计中国的复合年增长率将达到37.5%，而其整体综合布线市场的复合年增长率将达到13.6%。
这对综合布线系统这样的基础设施来说，即是契机又是挑战。
那些能够真正供应高性能的端到端解决方案的供应商将给数据中心应用带来新的展望。
让我们来看一下大家熟识的“Google”的流量：每月3.8亿个用户每月30亿次的搜寻查询全球50多万台服务器服务器到本地交换机之间传输100Mbit/s，交换机之间传输千兆面对这样的巨大流量，物理层基础设施必需具有足够的耐用性及全面的适用性，以应对24/7小时的可用性及监测工作、“99.999%”的牢靠性、备份使用、平安、防火、环境掌握、快速配置、重新部署，以及业务连续性的管理。
AI-Fabric智能无损数据中心网络解决方案
归一为TCP/IP CSMA/CD
TCP/IPFCoE
TCP/IPFCoE RoCE
传统以太网（标准）2008之前10M/100M/1000M
融合增强以太网（CEE）2008~20181GE/10GE/40GE
新一代以太网？2018之后25GE/100GE/400GE
问题1：拥塞引起动态时延急剧升高问 题2：限制发送速度使得吞吐量极低
S零丢包 低时延 高吞吐
云盘服务vDsik vDsik
AI Fabric Spine 21万IOP
分布式云存储集群（12台SSD服务器）
AI Fabric加速分布式云存储，IOPS提升25.3%
IOPS性能决定商业收益和成本
$0.065
每IOPS/月按实际使用时间折算
公有云：IOPS按需收费 私有云：更低成本获得同等IOPS
HDSSD SCM介质访问时延降低100倍
存储型服务器
存储创新
计算创新
CPUGPU AI Chip 计算速度x100倍 计算型服务器
GPU通信等待时间超任务总时长50%
通信时延占总存储访问时延50%以上
AI业务发展对技术带来挑战，通信成为新的瓶颈
AI时代，网络成为AI性能提升的主要瓶颈
存储
计算
无人驾驶
人脸识别
数据挖掘
生命科学
人工智能
FabricInsight
Switch Chip
CE8850-64CQ-EICE6865-48S8CQ-EI
CE8861-4C-EI
CPU core
NP core
FPGA
FPGA
AI Fabric为DC构建统一融合网络，总拥有成本比降低53%
数据中心总体网络设计方案
数据中心总体网络设计方案数据中心是企业或组织的重要基础设施之一，而网络是数据中心的核心组成部分。
一个良好的数据中心网络设计方案能够满足数据中心的高带宽需求、高可靠性和高可扩展性的要求。
以下是一个数据中心总体网络设计方案的概述，共分为四个主要方面：网络拓扑、带宽规划、高可用性和安全性。
1.网络拓扑：数据中心网络拓扑通常采用层次化架构，包括核心层、汇聚层和接入层。
核心层负责数据中心内部的数据交换，汇聚层连接核心层和接入层，接入层连接用户设备。
核心层和汇聚层通常使用高带宽、低延迟的设备，如数据中心交换机、路由器和防火墙。
2.带宽规划：数据中心网络需要提供高带宽的连接，以满足大量数据的传输需求。
根据数据中心内部的应用需求和数据流量预估，设计网络带宽的分配方案。
可以采用链路聚合技术来提高带宽利用率和冗余性。
此外，还可以考虑引入SDN（软件定义网络）技术来实现对带宽和流量的灵活管理。
3.高可用性：数据中心要求网络具有高可用性，以确保连续性和业务可靠性。
为了实现高可用性，可以通过冗余设计来避免单点故障，并采用网络设备的热备份和故障转移技术。
同时，建议使用动态路由协议来实现快速故障切换和负载均衡。
4.安全性：数据中心的网络安全至关重要，应采取多种措施来保护数据的机密性和完整性。
可以使用入侵检测和防火墙等安全设备来监控和过滤网络流量。
同时，还可以采用虚拟专用网络（VPN）和访问控制策略来限制服务器和用户之间的访问。
此外，还可以考虑引入网络流量监视和分析工具，用于实时监测网络性能和故障诊断。
另外，在设计数据中心网络时，应考虑未来的扩展需求，并留有余地进行新设备添加和网络带宽扩展。
最后，为了保证网络的稳定性和高效性，应定期进行网络性能测试和优化。
总体而言，一个合理的数据中心总体网络设计方案应该基于业务需求和技术趋势，并综合考虑网络拓扑、带宽规划、高可用性和安全性等方面的需求。
华为Cloud Fabric云数据中心网络解决方案
华为Cloud Fabric云数据中心网络解决方案华为Cloud Fabric网络解决方案2012年5月的美国Interop国际通信展上，华为公司震撼推出面向下一代数据中心的云级交换机CloudEngine系列。
包括全球最高配置的旗舰级核心交换机CloudEngine 12800系列，以及高性能的盒式交换机CloudEngine 6800 /5800（10GE/GE接入）系列。
同时，基于CloudEngine（以下简称CE）系列交换机和齐全的传输、路由、安全及网管产品，华为公司全球发布面向下一代云计算数据中心的Cloud Fabric解决方案，旨在为客户打造未来十年的稳定网络架构。
华为Cloud Fabric网络方案优势Cloud Fabric解决方案帮助企业用户和运营商构建高达360T的无阻塞交换平台，可提供高达数万个10GE/GE服务器的接入能力，具备Scalable Fabric、Virtualized Fabric和Converged Fabric三大核心优势。
弹性云网络（Scalable Fabric）承载未来十年的弹性网络：CloudEngine系列交换机可提供高达360T的无阻塞交换网络，满足从GE/10GE到40GE/100GE的4代服务器演进需求，网络架构长期稳定，轻松迎接10GE服务器潮流的到来。
全球最高配置核心交换机：CE12800单槽位支持2Tbps带宽（单向），整机最大支持48Tbps 的交换能力;同时支持8*100GE，24*40GE/96*10GE等超高性能板卡，整机最大可支持96个100GE、288个40GE或1152个10GE全线速接口，成为当之无愧的核心交换机工业标杆。
全系列TOR支持40GE：CE6800和CE5800提供超高密度的10GE和GE服务器接入能力，全系列支持40GE上行接口，转发性能业界领先。
无阻塞CLOS交换架构：CE12800核心交换机采用无阻塞CLOS交换架构，配合动态的分。
超融合数据中心网络解决方案
超融合数据中心网络解决方案介绍了数据中心网络对于算力的意义，归纳出影响数据中心全以太化演进的因素，以及超融合数据中心网络架构的典型特征与价值。
结合业界在超融合数据中心网络技术中的实践与探索，对超融合数据中心网络架构的未来发展进行了展望。
数据中心内数据处理包括数据的存储、计算和应用三个环节，分别对应三大资源区：数据存储区：存储服务器内置不同的存储介质，如机械硬盘、闪存盘（SSD）、蓝光等，对于数据进行存储、读写与备份，存储节点间通过存储网络互联。
高性能计算区：服务器较少虚拟化，配置CPU、GPU 等计算单元进行高性能计算或 AI 训练，服务器节点间通过高性能计算网络互联。
通用计算区：服务器大量使用 VM或容器等虚拟化技术，通过通用计算网络（又称为应用网络、业务网络、前端网络），与外部用户终端对接提供服务。
在这个持续循环的过程中，网络就像联接计算和存储资源的中枢神经，贯穿数据处理的全生命周期。
数据中心算力水平不仅取决于计算服务器和存储服务器的性能，很大程度上也受到网络性能的影响。
如果网络算力水平无法满足要求，则会引发“木桶效应”拉低整个数据中心的实际算力水平。
数据中心算力是数据中心的服务器通过对数据进行处理后实现结果输出的一种能力。
在服务器主板上，数据传输的顺序依次为 CPU、内存、硬盘和网卡，若针对图形则需要 GPU。
所以，从广义上讲，数据中心算力是一个包含计算、存储、传输（网络）等多个内涵的综合概念，是衡量数据中心计算能力的一个综合指标。
提升网络性能可显著改进数据中心算力能效比定义数据中心算效（CE，Computational Efficiency）为数据中心算力与所有 IT 设备功耗的比值，即“数据中心 IT 设备每瓦功耗所产生的算力”（单位：FLOPS/W）：在服务器规模不变的情况下，提升网络能力可显著改善数据中心单位能耗下的算力水平。
ODCC2019 年针对基于以太的网算一体交换机的测试数据表明，在 HPC场景同等服务器规模下，相对于传统 RoCE（基于融合以太的远程内存直接访问协议）网络，网算一体技术可大幅度降低HPC 的任务完成时间，平均降幅超过 20%。
瞻博网络推出QFabric——为面向未来十年的数据中心打下基础
Ａ ａ ｄ： ｎ ｎ 全新 的 Ｑ ｂ ｉ Ｆａ ｒｃ架构 ，对 我们 来说 是从
零 开 始 ，像 是在 一 张 白纸 上 开始 画起 的技 术 。在传 统 的 树型 架 构里 ，设备 所 处 的位 置对 传 输速 度 的影 响很大 ，而 采 用 ＱＦａ ｒｃ 构 ，数 据 中 心任意 两 点 ｂｉ架
问的 连 接 只需 要 “ 跳 ” 一 ，它 比 传 统数 据 中心 传 输 速 度快 １ ０倍 ， 数 据 中心的 最长 延迟 时 间为 ５微秒 ， 跨
ＱＦ ｂ ｉ ａ ｒｃ家族 中的首 个产 品 ，也 是部 署 ＱＦ ｂ ｉ ａ ｒｃ架 构 的基 础 。 由于 具 有 ＦＣＯ Ｅ及 光纤 通 道 网 关 功 能 ， ＱＦＸ３ ０ ５ ０可 以作为 一个 独立 的 ６ ４端 口 １ Ｇ 以太 网 ０
专 访
瞻博 网络推 出 ＱＦ ｂ 州 ａ ｒ ｉ ｃ
为 面 向未 来 十 年 的数 据 中心 打 下 基 础
本 刊 记 者 陈 冬 雨
２ １ 年 ２月 ２ ０ １ ４日， 瞻 博 网 络 在 其 层 云 计 划
备 ） 受地 域 限制地 利 用强 大 的网络 。（） 不 ２ 可通 过极
快 的速 度 将所 有 的 网络 资 源彼 此连 接 在 一起 ，而 互
战 略 发 布 会 上 宣 布 推 出 全 球 首 个 真 正 的数 据 中心
Ｆ ｂ ｉ ＱＦ ｂ ｉ 。它 是基 于 瞻博 网络 在 软件 、系 ａ ｒｃ： ａ ｒｃ
统 和 芯 片 方 面 的 历 史 优 势 ，历 时 三 年 ，使 用 超 过
面向AI时代的智能无损数据中心网络方案
非结构化数据
依赖AI处理
95%
计算和存储变革提升数据处理效率
网络？
AI
年度新增数据： 8.6 ZB(2015) 180ZB(2025)
语音/视频等 非结构化数据占比
存储
HDD SSD SCM
计算
CPU GPU AI芯 片
2025年一年新增的数据，若存储成1080P的高清视频，全人类花一年时间都看不完。“数据本身不是目的，知识和智慧才是永恒的价值……”
AI Fabric， 面向AI时代的智能无损数据中心网络
AI时代已经开启
邮件
网页
云
社交
视频
86% 华为GIV：企业AI采用率
@2025
AI
人脸识别 无人驾驶 生命科学 智能推荐
聚焦应用，业务弹性伸缩快速部署
聚焦数据，从数据中挖掘智慧实现价值变现
2
AI时代主题高效挖掘数据价值
数字洪水
挑战处理能力
180z
3
分布式架构是AI时代智能化转型的必然
50+ 亿 移动用户
比全球人口增速快两倍
实时快捷 体验
ROADS标准
500 亿 新设备
2020年后所有设备都会智能化
AS-IS 集中式架构
应
应
应
应
用
用
用
用
一
二
三
四
数据库集群 主机集群
大型机/小型机+数据库+集中存储
4
云计算/分布式
高吞吐
3000笔 300,000笔
计算：AI训练效率比思科高27.5% 存储：分布式存储IOPS性能比思科高30.5%
AI业务运行效率
CloudFabric云数据中心网络解决方案
DC3
36*400GE/100GE 互联
100K+ 10GE/25GE server farm
36*400G LPU (CE12800)
4x 业界平均性能
8*400G LPU (NE9000)
400G LPU (OSN-9800U)
IP + 光 全层次400GE （3x 业界平均性能）
100GE/40GE DLC BIDI 光模块
案例：某零售银行，客户体验要求高，业务永远在线
网络自动化导致 管理黑盒化
传统运维手段失效 故障修复时间>1小时
在线银行业务
现金/投资/理财
云平台
云托管业务
看不见的异常流
274,046 条/天，0.3%
VM
VM
VM
VM
VM
VM
VM
VM
VM
VM
VM
VM
1447 VM/BM
VM
VM
VM
VM
VM
VM
VM
VM
华为 CloudFabric 云数据中心解决方案
构建简单、智能、超宽的50%
DC内流量年均增长
10万/DC
5年增长20倍
25GE
GE->10GE->25GE->100GE
海量应用部署和大数据，带来对业务快速上线的挑战以及潜在安全威胁
APP APP
APP
?
Data Center
VM
100% 可 视
0 业务中断
89%↑ 运维效率
耗时76min 21
SDN故障演练时间
43
12 手工操作
耗时8min FabricInsight
无损网络数据中心应用概述
I云•IT|无损网络数据中心应用概述网缙架网際RDMA网络通过在网络中部署PFC和ECN功能实现无损保障。
新华三技术有限公司丨范旭光从前端用户体验和后端应用效率来看，当下对数据中心网络的要求是延迟越低越好、效率越高越好。
为了降低数据中心内部网络延迟，提高处理效率，RDMA 技术应运而生。
RDMA技术实现了在网络传输过程中两个节点之间数据缓冲区数据的直接传递，在本节点可以直接将数据通过网络传送到远程节点的内存中，绕过操作系统内的多次内存拷贝，相比于传统的网络传输，RDMA无需操作系统和TCP/IP协议的介入，可以轻易地实现超低延时的数据处理、超高吞吐量传输，不需要远程节点CPU等资源的介入，不必因为数据的处理和迁移耗费过多的资源。
RDMA技术简析InfiniBand是一种基于InfiniBand 理的延迟；消息转发控制由子网管理器完成；链路层通过重传机制保证服务质量，不需要数据缓冲，无丢包；具有低延迟、高带宽、低处理开销等特点。
RoCE架构如图2所示，RoCE协议有两个版本——RoCE vl及RoCE v2协议。
RoCE使得基于以太网的数据传输能够提高数据传输吞吐量、减少网络Spine组网模式。
为了避免拥塞丢包，需要在Leaf与Spine之间部署PFC流控技术，同时，Spine设备也需要支持基于拥塞的ECN标记；Leaf作为服务器网关，支持和服务器之间基于PFC的流量控制，同时支持拥塞ECN标记;为了提高吞吐量，需要在服务器网卡支持DCQCN,将发送速率调整至最优；全网设备部署PFC、ECN,基于业务特征配合可视化技术，SDN控制器根据业务流量特征实现水线调优，为网络的稳定DCIX TLVRWtSVKVaMHRKocaxrwinwowOCBX皿运行提供无损保障；利用可视化技术将芯片的Buffer、Latency、MicroBurst等状态信息上报至iJSDN controller,充分发挥SDN controllor的智能分析能力，并通过标准的API接口完成整个网络的运维和优化。
AI 工作负载需要什么样的数据中心网络
为了处理不断增长的AI工作负载，AI集群网络必须提供前所未有的吞吐量、极低的延迟，并支持微数据突发等新的流量模式。
更具挑战性的是，传统依赖硬件扩容提升网络效能的路径已难以满足当前需求。
AI特有的高强度与指数级扩展特性，正驱动着数据中心网络架构的全面革新。
当前，业界仍在探索未来AI 优化网络的具体形态，仍有许多悬而未决的问题。
其中最重要的是：以太网在前端和后端网络中将扮演什么角色，以及数据中心运营商将以多快的速度采用下一代以太网和协议。
集群内部为了探究AI 工作负载对数据中心网络的影响，我们需要了解其背后的运作机制。
AI 处理大致可分为两个阶段：训练：这一阶段聚焦于用海量数据“哺育”AI模型。
模型通过对输入与输出间复杂模式及关联的深度剖析，逐步精进预测能力，实现高度准确性。
推理：在此阶段，AI 模型将训练应用于实践。
模型接收到数据输入，随即展开分类或预测操作，输出决策或答案。
这两个阶段都需要大量计算资源，体现为专有且成本高昂的处理器单元，包括但不限于CPU、GPU、FPGA，以及其他定制化加速器。
特别是对于AI 推理而言，连接所有这些xPU（以及服务器和存储）的网络必须提供极高的带宽、极低的延迟，并确保无数据包丢失。
目前，这些严苛要求已迫使超大规模数据中心逼近技术与效率的瓶颈。
考虑到AI模型复杂度每三年增长1000倍的速度，仅仅通过扩大数据中心规模已无法满足这些需求。
因此，数据中心运营商需要从根本上重新设计和构建其网络架构，以应对AI工作负载带来的挑战。
AI Fabric 要求如今，运营商正在为AI 工作负载投入大量的xPU。
他们最终需要多少xPU，以及连接xPU的网络规模，将取决于未来的AI 应用场景。
但可以预见的是，需要一种能够支持数万个xPU和万亿级密集参数的网络架构。
对于AI 训练而言，运营商在常规的硬件更新周期内应该能较好地支持工作负载，未来几年这将推动前端网络达到800Gbps甚至更高。
iMaster NCE-FabricInsight单机平台产品方案
iMaster NCE-FabricInsight 产品描述（单机方案）目录1 产品定位和特点 (1)1.1 产品定位 (1)1.2 产品特点 (2)2 产品架构 (3)2.1 逻辑架构 (3)2.2 安全防护 (4)2.3 外部接口 (4)3 应用场景 (6)3.1 网络健康度分析 (6)4 功能特性 (7)4.1 健康度 (7)4.2 验证 (10)4.2.1 意图管理 (10)4.2.2 浏览意图验证结果 (14)4.2.3 网络模型管理 (18)4.2.4 问题上报 (19)4.3 变更对比 (20)4.3.1 快照分析 (20)4.3.2 网络变更 (23)4.4 VM跟踪 (24)4.5 日志分析 (27)4.6 Telemetry (28)4.6.1 Telemetry (28)4.6.1.1 AI Fabric (38)4.6.2 转发表项 (39)4.7 丢包记录 (42)4.8 资源管理 (44)4.9 告警管理 (46)4.10 系统监控 (50)4.11 设备画像 (51)4.12 安全管理 (58)4.13 日志管理 (60)4.14 License管理 (60)4.15 个人设置 (61)4.16 北向SNMP接口 (61)5 部署方案 (63)5.1 限制及约束 (63)5.2 软硬件配置要求 (63)5.3 典型组网 (65)6 遵从的标准和协议 (67)1 产品定位和特点1.1 产品定位随着行业数字化转型的加速进行，越来越多的业务和应用将被部署到数据中心。
同时，大数据、机器学习、分布式、服务化等软件技术的发展，加速了行业数字化转型的步伐，企业数据中心云化的要求越来越迫切，云计算逐渐成为各行各业的基本能力。
如何快速构建一个能够支撑未来业务发展的云化数据中心，成为企业的当务之急，而数据中心网络作为构建云数据中心的基石面临很大的挑战。
传统数据中心网络，已很难支撑云化的要求，SDN应运而生。
面向AI时代的智能无损数据中心网络方案
AI时代已经开启
邮件
网页
云
社交
视频
86% 华为GIV：企业AI采用率
@2025
AI
人脸识别 无人驾驶 生命科学 智能推荐
聚焦应用，业务弹性伸缩快速部署
聚焦数据，从数据中挖掘智慧实现价值变现
2
AI时代主题高效挖掘数据价值
数字洪水
挑战处理能力
180z
3
2
注：以1000个GPU服务器测算
-53%
1
0 Infiniband
AI Fabric
AI Fabric与IB有一样的业务效果，但是可以节省53%TCO
17
Thank you.
Carsten Rossenhoeve EANTC 联合创始人
Interop金奖
13
AI Fabric智能无损算法演进路线
过去
本地网络性能最高
本地设备级最优策略 0丢包，低时延，高吞吐
实时调整
现在
全局网络性能最高
全局网络级最优策略 真正意义的0丢包，100%吞吐下的0丢包
AI芯片
基于模型训练，全局最优策略
3
分布式架构是AI时代智能化转型的必然
50+ 亿 移动用户
比全球人口增速快两倍
实时快捷 体验
ROADS标准
500 亿 新设备
2020年后所有设备都会智能化
AS-IS 集中式架构
应
应
应
应
用
用
用
用
一
二
三
四
数据库集群 主机集群
大型机/小型机+数据库+集中存储
数据中心布线优化计划
数据中心布线优化计划目标本优化计划旨在改善数据中心的布线，提高网络连接和数据传输的效率，减少潜在的故障和延迟。
优化策略1. 评估现有布线状况：首先，对数据中心的现有布线进行全面评估，包括网络设备的位置、连接方式和布线质量。
这将帮助我们了解当前的瓶颈和潜在问题。
评估现有布线状况：首先，对数据中心的现有布线进行全面评估，包括网络设备的位置、连接方式和布线质量。
这将帮助我们了解当前的瓶颈和潜在问题。
2. 重新规划布线结构：基于评估结果，制定一个新的布线结构方案。
优化布线路径，缩短数据传输距离，减少信号干扰和延迟。
确保布线路径逻辑清晰，避免交叉和混乱。
重新规划布线结构：基于评估结果，制定一个新的布线结构方案。
优化布线路径，缩短数据传输距离，减少信号干扰和延迟。
确保布线路径逻辑清晰，避免交叉和混乱。
3. 使用高质量的布线材料：选择高质量的布线材料，如优质的网络电缆、连接器和配件。
这将确保信号传输的稳定性和可靠性。
使用高质量的布线材料：选择高质量的布线材料，如优质的网络电缆、连接器和配件。
这将确保信号传输的稳定性和可靠性。
4. 合理划分布线区域：根据数据中心的功能和需求，合理划分布线区域。
将相似的设备和功能集中在一起，简化布线结构，降低故障排除和维护的复杂度。
合理划分布线区域：根据数据中心的功能和需求，合理划分布线区域。
将相似的设备和功能集中在一起，简化布线结构，降低故障排除和维护的复杂度。
5. 提供冗余和备份：在布线方案中考虑冗余和备份的需求。
使用双重布线、冗余设备和备用路径等措施，以确保即使在故障情况下也能保持数据中心的连通性。
提供冗余和备份：在布线方案中考虑冗余和备份的需求。
使用双重布线、冗余设备和备用路径等措施，以确保即使在故障情况下也能保持数据中心的连通性。
6. 定期维护和监控：建立定期维护和监控计划，以确保布线的可靠性和性能。
定期检查连接和布线质量，并进行必要的维护工作。
定期维护和监控：建立定期维护和监控计划，以确保布线的可靠性和性能。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
AI分布式训练带来的挑战
如：机器翻译训练，105ExaFlops 采用传统架构， 一次训练需半年
存储创新
HDSSD SCM 介质访问时延降低100倍
计算创新
CPUGPU AI Chip 计算速度x100倍
存储型服务器
计算型服务器
节点间通信瓶颈凸显
通信时延占总存储访问时延50%以上
GPU通信等待时间超任务总时长50%
框式交换机
业界首款面向AI时代的数ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ中心交换机
内嵌AI芯片；高密48*400GE；使能自动驾驶网络 CE9860-4C-EI 128*100G高密 CE8861-4C-EI 10G/25/40G/100G灵活插卡
盒式交换机
CloudEngine 16800
CE8850-64CQ-EI 64*100G高密 TOR交换机
AI Fabric
低成本
Ethernet
低成本 无丢包
NIC HBA HCA
NIC HBA HCA
低时延
10G Eth IPC Infiniba nd 低时延 SAN FC 无丢包 8G FC Infiniband （ 56G ） 100G Eth
FabricInsight
硬件架构
CPU core NP core
Spine
…
CPU
Switch Chip FPGA
leaf
CE8861-4C-EI
FPGA
智能网卡
CE8850-64CQ-EI CE6865-48S8CQ-EI
AI Fabric为DC构建统一融合网络，总拥有成本比降低53%
LAN/SAN/IPC独立三张网
HDSSD SCM 介质访问时延降低100倍
人工智能
AI分布式计算
CPUGPU AI Chip
计算速度x100倍
AI业务发展对技术带来挑战，通信成为新的瓶颈
分布式存储&RDMA带来的挑战
如：XX ESSD云盘，提出了百万IOPS的目 标，以满足大型OLTP存储数据库诉求；传 统分布式存储只有2万，招行Azurepack分 布式存储30万 IOPS
华为AI Fabric，开创AI极速未来
AI Fabric智能无损数据中心网络解决方案
企业DC走过虚拟化时代、云时代，正在迈入AI时代
资源池化共享 提升利用率 虚拟化时代 实现云化服务 优化 发放效率 云时代 挖掘数据价值 释放数据的潜能 AI时代
互联网+
中石油大二层架构
服务器利用率 20%60%
RDMA快启动+多打一：拥塞为常态
问题1：拥塞引起动态时延急剧升高问 题2：限制发送速度使得吞吐量极低
限制发送速度来保证不丢包
业界首个面向AI时代的AI Fabric，专网的性能、以太的价格
HPC高性能计算 分布式存储 AI计算
AI Fabric智能无损数据中心网络
Spine
…
向业务A的源端发送反压信号 业务A所属虚拟队列拥塞告警 ▼
业务驱动
协议变化
以太网诞生于LAN 诉求：低成本
归一为TCP/IP CSMA/CD
TCP/IPFCoE
TCP/IPFCoE RoCE
关键技术
载波侦听多路访问/冲突检测 • 拥塞导致动态时延急剧升高 • 经常发生丢包
PFC（优先级流量控制） ETS（ 传 输 选 择 ） ECN（拥塞控制）
流量模型变化
Waterline
与传统以太网相比，性能提升显著：
AI训练场景：
分布式存储场景：
40% 训练效率
25% IOPS
Leaf 1
Leaf 2
Leaf 3
与Infiniband专网性能相当，成本大幅降低：
智能网卡
53% TCO
华为独有iLosslessTM智能无损算法
AI Fabric智能无损数据中心网络解决方案主打产品
Fast Data
数据实时处理 存取要求快
2015
数据
单位容量价值越来极低 基于AI挖掘是关键
2025年新增的数据量(180ZB)将远超人 类处理能力，95%的数据将依赖AI处理 提供载体 提供算法
平台
16%
2015 2025 企业对AI的采用率
Source: Huawei GIV
高速存储 Fast数据分布式存储
现有以太网技术不能满足AI诉求，呼吁新的技术创新
传统以太网（标准）
2008之前
融合增强以太网（CEE）
2008~2018
新一代以太网？
2018之后
10M/100M/1000M
1GE/10GE/40GE
以太网扩展至SAN 诉求：无丢包
25GE/100GE/400GE
以太网正在向AI/HPC扩展 诉求：高吞吐，低时延，无丢包
AI时代，网络成为AI性能提升的主要瓶颈
计算
存储
网络
传统以太网：性能低下 拥塞100%丢包，ms级E2E时延
专用网络：TCO居高不下 专人运维，2x CAPEX
CPUGPUAI chip 计算速度 x100倍
HDDSSD SCM 存储速度x100倍
通信时延400ms 导致空闲等待
AI时代，RoCE正在成为主流
CE6865-48S8CQ-EI 25GE TOR交换机
新一代AI Fabric：高吞吐，低时延，零丢包
人脸识别 无人驾驶 生命科学 数据挖掘
虚拟多队列：精准定位拥塞流反压，正常流不受影响
人工智能
动态水线：水线动态设置，保证不丢包情况下最高吞吐 主动控制：主动与网卡协同，最大配额调度，彻底避免拥塞
网络成本高：FC专网和IB专网价格昂贵 运维代价高：FC的SAN和IB的IPC需要专人运维，且无法云网协同
AS-IS
AI Fabric融合网络
降低网络成本：开放以太网同时承载SAN和IPC流量，CAPEX降低50% 降低运维成本：无需专人运维，支持SDN云网自动化，OPEX降低60%
TO-BE
LAN Eth
大数据
建行新一代系统
1千10万笔/秒 分钟级弹性伸缩
AI营销
微信：游戏下载提升38% 金融：获客率提升40倍
2010
2015
2020
AI时代从数据中获得智慧，实现商业价值变现
业务
+20
倍
机器人
人脸识别
无人驾驶
客户画像
罪犯追踪
精准营销
8.6 ZB
全年产生并存储的数据量
Big Data
2025
Source: Huawei GIV
RDMA over Infiniband（IB）
• 私有技术，运维复杂，需要专门 运维团队
Vs.
RDMA over Ethernet（ RoCE ）
• 公开技术，运维简单，统一运维 团队 • • 开放系统，云业务成熟 建网成本低
•
•
封闭系统，无法提供云业务
建网成本高
互联网企业转向开放以太网承载RDMA