为了实现零丢包数据中心网络到底有多拼 _为了实现零丢包数据中心网络

数智时代的最大特点，就是AI人工智能的广泛应用。
进入21世纪以来，移动通信、光通信、云计算、大数据等ICT技术蓬勃发展，推动了企业的数字化转型。数据，变成了企业最核心的资产。
企业将这些数据资产全部存储并运行在数据中心之上。随着数字化的不断深入，数据规模变得越来越庞大。

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2025年新增的数据量将达到180ZB
（数据来源：华为GIV）
传统的软件算法，根本无法处理如此海量的数据（更何况，其中95%以上都是语音、视频等非机构化数据）。于是，我们找来了能力更强的帮手，那就是——AI（人工智能）。
AI可以完成海量无效数据的筛选和有用信息的自动重组，从而大幅提升数据价值的挖掘效率，帮助用户更高效地进行决策。
然而，想要利用好这个神器，我们需要三大要素的支持，那就是算法、算力和数据。
AI算法强不强，训练是关键。深度学习的算法训练，离不开海量的样本数据，以及高性能的计算能力。
在存储能力方面，从HDD（机械硬盘）到SSD（高速闪存盘），再到SCM（存储级内存），介质时延降低了100倍以上，可以满足高性能数据实时存取需求。
【为了实现零丢包数据中心网络到底有多拼】在计算能力方面，从CPU到GPU，再到专用的AI芯片，处理数据的能力也提升了100倍以上。
那么，这是否意味着数据中心能够完全满足AI规模应用的要求呢？
别急着说是，我们不能忘了一个重要的性能制约因素，那就是——网络通信能力。

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事实上，网络通信能力确实拖了存储能力和计算能力的后腿。数据显示，在存储介质和计算处理器演进之后，网络通信时延已经成为了数据中心性能提升的瓶颈。通信时延在整个存储E2E（端到端）时延中占比，已经从10%跃迁到60%以上。
也就是说，宝贵的存储介质有一半以上的时间是在等待通信空闲；而昂贵的处理器，也有一半时间在等待通信同步。
网络通信能力，已经在数据中心形成了木桶效应，变成了木桶的短板。
█ 数据中心通信网络，到底出了什么问题？
上世纪70年代，TCP/IP和以太网技术相继诞生。
它们成本低廉、结构简单，为互联网的早期发展做出了巨大贡献。
但是，随着网络规模的急剧膨胀，传统TCP/IP和以太网技术已经跟不上时代的步伐，它们落后的架构设计，反而制约了互联网的进一步发展。
2010年后，数据中心的业务类型逐渐聚焦为三种，分别是高性能计算业务（HPC），存储业务和一般业务。
这三种业务，对于网络有不同的诉求。比如HPC业务的多节点进程间通信，对于时延要求非常高；而存储业务，对通信可靠性的要求非常高，网络需要实现绝对的0丢包；一般业务的规模巨大，扩展性强，要求网络低成本易扩展。
传统以太网可以适用于一般业务，但是无法应对高性能计算和存储业务。于是，业界发展出了Infiniband（直译为“无限带宽”技术，缩写为IB）网络，应对有低时延要求的网络IPC通信；发展出了FC（Fibre Channel，光纤通道）网络，提供高可靠0丢包的存储网络。

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IB专网和FC专网的性能很强，但是价格昂贵，是以太网的数倍。而且，两种专网需要专人运维，会带来更高的维护成本。