To ensure high availability, datacenter networks must rely on local fast rerouting mechanisms that allow routers to quickly react to link failures, in a fully decentralized manner. However, configuring these mechanisms to provide a high resilience against multiple failures while avoiding congestion along failover routes is algorithmically challenging, as the rerouting rules can only depend on local failure information and must be defined ahead of time. This paper presents a randomized local fast rerouting algorithm for Clos networks, the predominant datacenter topologies. Given a graph $G=(V,E)$ describing a Clos topology, our algorithm defines local routing rules for each node $v\in V$, which only depend on the packet's destination and are conditioned on the incident link failures. We prove that as long as number of failures at each node does not exceed a certain bound, our algorithm achieves an asymptotically minimal congestion up to polyloglog factors along failover paths. Our lower bounds are developed under some natural routing assumptions.


翻译:为确保高可用性,数据中心网络必须依靠本地快速改道机制,使路由器能够以完全分散的方式快速应对连接失败。然而,将这些机制配置为针对多重故障提供高抗御能力,同时避免交通不便沿线的拥堵,这在逻辑上具有挑战性,因为改道规则只能依赖本地故障信息,而且必须提前界定。本文为主要数据中心表层的克洛(Cloes)网络提供了随机的本地快速改道算法。根据描述布局表的图表$G=(V,E)$,我们的算法定义了每个节点$v\in V$的本地路由规则,每个节点仅取决于包的目的地,并以事故链接故障为条件。我们证明,只要每个节点的故障数量不超过一定的界限,我们的算法就会在不连续路径路径上实现微小的混杂症成。我们较低的界限是在一些自然路由假设下形成的。

0
下载
关闭预览

相关内容

FAST:Conference on File and Storage Technologies。 Explanation:文件和存储技术会议。 Publisher:USENIX。 SIT:http://dblp.uni-trier.de/db/conf/fast/
GSMA:人工智能赋能安全应用案例集,114页pdf
专知会员服务
67+阅读 · 2021年3月16日
【干货书】机器学习速查手册,135页pdf
专知会员服务
125+阅读 · 2020年11月20日
【ICML2020】持续图神经网络,Continuous Graph Neural Networks
专知会员服务
149+阅读 · 2020年6月28日
【微众银行】联邦学习白皮书_v2.0,48页pdf,
专知会员服务
165+阅读 · 2020年4月26日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
Ray RLlib: Scalable 降龙十八掌
CreateAMind
9+阅读 · 2018年12月28日
已删除
将门创投
6+阅读 · 2018年12月3日
[DLdigest-8] 每日一道算法
深度学习每日摘要
4+阅读 · 2017年11月2日
可解释的CNN
CreateAMind
17+阅读 · 2017年10月5日
【今日新增】IEEE Trans.专刊截稿信息8条
Call4Papers
7+阅读 · 2017年6月29日
Arxiv
0+阅读 · 2021年10月4日
Arxiv
0+阅读 · 2021年10月1日
VIP会员
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
26+阅读 · 2019年5月22日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
Ray RLlib: Scalable 降龙十八掌
CreateAMind
9+阅读 · 2018年12月28日
已删除
将门创投
6+阅读 · 2018年12月3日
[DLdigest-8] 每日一道算法
深度学习每日摘要
4+阅读 · 2017年11月2日
可解释的CNN
CreateAMind
17+阅读 · 2017年10月5日
【今日新增】IEEE Trans.专刊截稿信息8条
Call4Papers
7+阅读 · 2017年6月29日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员