使用分析进行功率感知交换制造技术

描述了一种方法，并且在一个实施例中，包括：对于第一网络元件的多个传出端口中的每一者：收集包括在第一时间区间内到达该传出端口的分组的数目和由该传出端口消耗的功率量的数据；计算该端口在第一时间区间内的每瓦特分组(“P/W”)度量，其中，P/W度量包括在第一时间区间期间进入该端口的分组的数目除以由该端口消耗的功率量；针对若干连续时间区间，重复收集和计算；计算包括第一时间区间和连续时间区间的时间段内的平均P/W度量；以及计算包括第一时间区间和连续时间区间的时间段内的方差；以及将在网络元件处接收的流量重定向到具有最低方差的传出端口。

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】使用分析进行功率感知交换
本公开总体涉及通信网络领域，并且更具体地，涉及在这种网络中使用分析进行功率感知交换的技术。
技术介绍
数据中心运营成本的主要组成部分是构成数据中心网络的设备的能耗。随着数据中心网络中的设备数目的增加，总能量消耗(及其成本)也随之增加。在过去十年中，数据中心平均消耗的能量大幅增加。即使没有被主动使用，数据中心交换机也会消耗相当可观的功率量。以不会对网络性能产生负面影响的方式来减少数据中心网络的总功耗量将是有用的。附图说明为了提供对本公开及其特征和优点的更完整的理解，结合附图参考以下描述，其中相同的附图标记表示相似的部分，其中：图1是通信网络的简化框图，其中，可以实现本文描述的用于使用数据分析进行功率感知交换的实施例；图2是通信网络的另一简化框图，其中，可以实现本文描述的用于使用数据分析进行功率感知交换的实施例；图3是根据本文描述的用于使用数据分析来实现功率感知交换的实施例示出可以由功率节省模块为网络的网络元件的每个传出端口收集和计算的示例统计数据的表；图4是示出根据本文描述的实施例的可在使用数据分析实现功率感知交换时执行的步骤的流程图；图5是根据本文描述的实施例的可用于使用数据分析来实现功率感知交换的机器学习服务的简化框图；图6是其中可以实现本文描述的用于使用数据分析进行功率感知交换的实施例的通信网络的更详细的框图；图7是其中可以实现本文描述的用于使用数据分析进行功率感知交换的实施例的网络元件的简化框图；以及图8示出了包括本文所描述的其中可以实现本文描述的用于使用数据分析进行功率感知交换的实施例的各种网络的元件的机器。具体实施方式概览在独立权利要求中阐述了本专利技术的各个方面，并且在从属权利要求中阐述了优选特征。一个方面的特征可以单独应用于每个方面或者与其他方面组合应用。描述了一种方法，并且在一个实施例中，该方法包括：对于第一网络元件的多个传出端口中的每一者：收集数据，该数据包括在第一时间区间内到达该传出端口的分组的数目和由该传出端口消耗的功率量；计算端口在第一时间区间内的每瓦特分组(“P/W”)度量，其中，P/W度量包括在第一时间区间期间进入该端口的分组的数目除以由该端口消耗的功率量；针对若干连续时间区间，重复所述收集和计算；计算在包括第一时间区间和连续时间区间的时间段内的平均P/W度量；以及计算在包括第一时间区间和连续时间区间的时间段内的方差。该方法还包括将在网络元件处接收的流量重定向到具有最低方差的传出端口。还描述了用于实现本文描述的方法的系统和装置，包括网络节点、计算机程序、计算机程序产品、计算机可读介质和在有形介质上编码的用于实现这些方法的逻辑。示例实施例分析可以被定义为对数据中有意义模式的发现、解释和传送。分析在记录信息丰富的领域尤其有用，并依赖于统计、计算机编程和运算研究的同步应用来量化性能。分析可以应用于业务和其他类型的数据，以描述、预测和改进性能。分析软件特别有用的一个领域是解决分析大量且通常很复杂的数据集(通常称为“大数据”)的难题。由不同域(例如，金融、医疗保健、和物联网(“loT”))生成的数据以及用户生成的数据已经产生了如上所述通常被称为大数据的新的域。术语大数据用于指代传统的数据处理方法不足以充分分析的非常大量或复杂的数据集。处理大数据的难题出现在数据捕获和策展(curation)、分析、搜索及查询、共享、存储、传输、可视化、更新、和隐私等领域，并且这些难题通常是因为数据通常是非结构化的。术语大数据可以在特定上下文中用于指代对用于从该数据中提取值的预测、用户行为或其他高级数据分析方法的使用，而非指代特定数据集的大小。数据集正在快速增长，部分原因是数据越来越多地被价格低廉且无处不在的数据传感设备所收集。通过使用各种统计模型，机器学习算法可以基于大数据进行预测并自动做出决策。数据增长挑战和机遇已被定义为三维的；即，数据量、数据速度和数据种类。这种“3V”模型通常用于描述大数据。根据下面描述的实施例的特征，收集与分组数目和网络交换元件的组件(例如，线卡和ASIC)所消耗的功率有关的统计数据并基于每端口地针对每个传出端口(和相应的链路)计算“每瓦特分组”或“P/W”度量。基于在预定时间段内收集的统计数据的模式，预测模型可被用来基于每个端口和所有端口整体的功耗度量来确定在交换元件上交换的传出流量方面是否应采取动作以及应采取什么样的动作。可以响应于分析而采取的动作包括(按照严重性增加的顺序)显示交换元件的每端口功率节省、使某端口断电并将流量移动到交换元件的另一端口(或其他端口)、使交换元件的ASIC(例如，三态内容寻址存储器(“TCAM”))的一部分断电、使交换元件的整个ASIC断电、使交换元件的线卡断电、和/或使整个交换元件断电。用于基于最低功耗来实现交换的功率节省模块可以在监控者模块上或在交换元件或交换机的机箱的每个线卡上实现。根据本文描述的实施例的特征，功率节省模块收集每端口统计数据，包括从传出端口交换出的分组的数目以及例如由交换机和/或与端口相关联的线卡消耗的功率量。在收集到周期性时间区间内的该数据时，就针对交换机的每个传出端口计算每瓦特分组的数目(或P/W)，并且可将其用于确定在与该端口相关联的链路上传输数据的成本。如下面将更详细描述的，由功率节省模块收集的统计数据还可以被转发到数据库(例如，Hadoop引擎)，以供机器学习服务进行进一步处理，该机器学习服务可以处理所接收的新的统计数据并将其与存储在数据库中的历史数据进行比较。现在参考图1，其中示出了通信网络100的简化框图，在该通信网络中可以实现本文描述的用于使用数据分析进行功率感知交换的实施例。如图1中所示，网络100是使用包括多个叶节点(在图1中由叶节点102(1)-102(4)来表示)以及多个主干(spine)节点(在图1中由主干节点104(1)-104(4)来表示)的全网状拓扑实现的。出于示例的目的，将假设主干节点104(1)-104(3)涉及主动转发网络100中的数据流量。相比之下，主干节点104(4)可以仅出于高可用性的目的而存在于网络100中，并且可用于转发非常少的网络流量(若存在)。诸如开放式最短路径优先(“OSPF”)和中间系统到中间系统(“ISIS”)之类的链路状态协议使用最短路径优先算法来计算分组的源和预期目的地之间的最短路径。链路状态协议算法基于到达目的地的累积成本来计算到每个目的地的最短路径。此“成本”包括针对每个接口或端口的度量以及经由该接口发送分组的开销。根据本文描述的实施例的特征，提出了新的度量(即，分组/瓦特)，并且可以将其用于在计算网络中的源节点和目的地节点之间的最短路径时确定路径成本。根据本文描述的实施例的特征，最短路径优先算法将选择具有从特定源到达特定目的地的最低度量的路径。流量模式在一段时间内不断变化。借助于统计，在功率(或分组/瓦特)度量上具有最低方差的链路可用于将网络流量在网络中从源节点转发到的目的地节点。根据本文描述的实施例的特征，为每个叶节点102(1)-102(4)的每个传出端口计算分组/瓦特度量或功率度量。在某些实施例中，可以通过周期性地在默认或用户选择的时间区间内轮询端口来测量每个传出端口处的分组数目。在某些实施例中，可以使用示出功本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种方法，包括：对于第一网络元件的多个传出端口中的每一者进行以下操作：收集数据，所述数据包括在第一时间区间内到达该传出端口的分组的数目和由该传出端口消耗的功率量；计算该端口在所述第一时间区间内的每瓦特分组(“P/W”)度量，其中，所述P/W度量包括在所述第一时间区间期间进入该端口的分组的数目除以由该端口消耗的功率量；针对若干连续时间区间，重复所述收集和计算；计算包括所述第一时间区间和所述连续时间区间的时间段内的平均P/W度量；以及计算包括所述第一时间区间和所述连续时间区间的所述时间段内的方差；以及将在所述网络元件处接收的流量重定向到具有最低方差的传出端口。

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】2016.09.09 US 15/261,6051.一种方法，包括：对于第一网络元件的多个传出端口中的每一者进行以下操作：收集数据，所述数据包括在第一时间区间内到达该传出端口的分组的数目和由该传出端口消耗的功率量；计算该端口在所述第一时间区间内的每瓦特分组(“P/W”)度量，其中，所述P/W度量包括在所述第一时间区间期间进入该端口的分组的数目除以由该端口消耗的功率量；针对若干连续时间区间，重复所述收集和计算；计算包括所述第一时间区间和所述连续时间区间的时间段内的平均P/W度量；以及计算包括所述第一时间区间和所述连续时间区间的所述时间段内的方差；以及将在所述网络元件处接收的流量重定向到具有最低方差的传出端口。2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述重定向包括将计算出的方差分配给与该传出端口相关联的链路，作为该链路的供链路状态协议使用的成本度量。3.根据权利要求1或2所述的方法，还包括：对于所述传出端口中的每一者，计算在包括所述第一时间区间和所述连续时间区间的所述时间段内的标准差。4.根据权利要求1-3中任一项所述的方法，还包括将针对所述传出端口中的每一者所收集的数据存储在与所述网络元件相关联的中央数据库中。5.根据权利要求4所述的方法，还包括：使用机器学习算法来相对所存储的数据地处理新收集的数据；以及基于所述处理发起网络功率节省动作。6.根据权利要求5所述的方法，其中，所述功率节省动作包括以下各项中的一项：针对所述传出端口中的每一者显示每端口功率节省、使所述传出端口中的一者断电并将流量移动到所述传出端口中的另一者；使所述网络元件的一部分断电；使所述网络元件的其上设置有所述传出端口中的至少一个传出端口的线卡断电；以及使所述网络元件整体断电。7.根据权利要求1-6中任一项所述的方法，其中，所述链路状态协议包括开放式最短路径优先(“OSPF”)和中间系统到中间系统(“ISIS”)中的一者。8.根据权利要求1-7中任一项所述的方法，其中，所述网络元件包括在全网状主干-叶网络中的叶交换机。9.一种包括用于执行的代码的一个或多个非暂态有形介质，并且当所述代码由处理器执行时可操作以执行包括以下各项操作的操作：对于第一网络元件的多个传出端口中的每一者进行以下操作：收集数据，所述数据包括在第一时间区间内到达该传出端口的分组的数目和由该传出端口消耗的功率量；计算该端口在所述第一时间区间内的每瓦特分组(“P/W”)度量，其中，所述P/W度量包括在所述第一时间区间期间进入该端口的分组的数目除以由该端口消耗的功率量；针对若干连续时间区间，重复所述收集和计算；计算包括所述第一时间区间和所述连续时间区间的时间段内的平均P/W度量；以及计算包括所述第一时间区间和所述连续时间区间的所述时间段内的方差；以及将在所述网络元件处接收的流量重定向到具有最低方差的传出端口。10.根据权利要求9所述的介质，其中，所述重定向包括将计算出的方差分配给与该传出端口相关联的链路，作为该链路的供链路状态协议使用的成本度量。11.根据权利要求9或10所述的介质，其中，所述操作还包括：将针对所述传出端口中的每一者所收集的数据存储在与所述网络元件相关联的中央数据库中；使用机器学习算法来相对所存储的数据地处理新收集的数据；以及基于所述处理发起网络功率节省动作。12.根据权利要求11所述的介质，其中，所述功率节省动作包括以下各项中的一项：针对所述传出端口中的每一者显示每端口功率节省、使所述传出端口中...

【专利技术属性】
技术研发人员：阿南德·V·阿克拉，普拉文·帕塔萨拉蒂·伊扬格，拉金德拉·库马尔·蒂穆鲁蒂，莎马尔·夏尔马，克里希纳·巴拉德瓦杰·达瓦达，维韦克·普鲁修坦，
申请(专利权)人：思科技术公司，
类型：发明
国别省市：美国,US