面向数据中心网络的分布式负载均衡网关架构

为满足数据中心网络在高并发量、低尾延时等性能上的需求,提出一种面向数据中心网络的分布式负载均衡网关架构。该新型网关架构主要包括资源池化汇聚算法、优先调度算法和动态负载均衡算法等3个核心算法模型。基于该架构,借助现场可编程门阵列(FPGA)实现智能网关的整体设计。通过第三方测试,基于分布式负载均衡网关架构的智能网关可针对数据包的关键信息实现灵活、可扩展的负载均衡,线速可达9.4 Gbps(不丢包),线速为10 Gbps的丢包率约5%,端口时延为2μs。与通用的负载均衡方案(软件负载均衡与硬件负载均衡)相比,分布式负载均衡网关架构采用基于数据包优先调度的负载均衡策略和硬件存储资源智能"池化"的流量管理,保障了数据中心网络系统中百万级数据流的高效分发,提升高并发量、低时延应用的性能。在面向百万条并发情况下,网络链路响应尾延时小于60 ms。

一种面向FPGA异构计算的高效能KV加速器

网络功能虚拟化等新兴应用的蓬勃发展对Key-Value查询的能效提出了更高要求。传统的解决方法要么采用基于软件Hash表,要么采用专用的三态内容可寻址存储器(TCAM)芯片进行加速。其中,软件方法实现成本低,但是在数据冲突较高时会导致查表性能急速下降;硬件TCAM方法具有优良的时间特性,但其价格昂贵、耗能巨大。目前,随着基于现场可编程门阵列FPGA的异构计算技术的高速发展,利用系统已经提供的FPGA资源对基于软件实现的Hash表结构进行加速成为一种性价比更佳的解决方案。探讨如何利用FPGA上的RAM资源来实现一种具有高扩展性和高能效比的TCAM逻辑。与传统的TCAM结构不同,提出的架构支持查表范围的动态缩放,从而可以有效减少查表功耗。为了验证方案的有效性,利用Virtex-7系列FPGA对本文方案进行实现和评估,并与软件查表的性能进行详细比较。实验表明,本文方案吞吐量可达到234 Mpps,查表延迟为25.56ns。相比软件的方法,吞吐量提高780倍,延迟降低240倍。