人工智能（AI），特别是大规模模型训练和推理，正以前所未有的方式重塑数据中心网络。传统的“尽力而为”网络架构，在处理海量、突发的AI数据洪流时捉襟见肘。AI模型对网络性能的严苛要求——高带宽、低延迟、零丢包——迫使网络必须进行一场深刻的智能进化，从被动的基础设施转变为理解业务、感知状态、智能决策的“AI感知网络”。
当前主流的负载均衡技术主要包括三种类型：逐流的ECMP负载均衡、逐包负载均衡以及基于子流（Flowlet）的负载均衡。本文将从技术原理、优缺点及适用场景等方面对这三种技术进行系统对比与分析。
基于子流（Flowlet）的负载均衡。本文将从技术原理、优缺点及适用场景等方面对这三种技术进行系统对比与分析。
网络传输的一些原理（ECMP，RPS，WLET）讲解了ECMP、RPS、FLOWLET 三种对在网络层使路由负载均衡的方案。ECMPEcmp：该方案是基于以数据流作为单位传输的。其大致原理是在每一数据流的首个数据包从主机到达第一个交换机后，交换机将根据数据包的五元组进行判断是否为数据流的第一个数据包，如果是则根据哈希算法选择一个发送端口进行发送(如果不是则沿着同流的上一个数据包发送端口进行发送)。
转载
2024-04-20 20:46:11
94阅读
