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具有RDMA功能的網卡有什么特點?

我快閉嘴 ? 來源:聯瑞電子 ? 作者:聯瑞電子 ? 2020-08-13 13:56 ? 次閱讀
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各式各樣的數據在網絡介質中通過網絡協議(如TCP/IP)進行傳輸時,如果信息量過大而不加以限制的話,那么超額的網絡流量就會導致設備反應緩慢,由此就造成了網絡延遲。

延遲越低越好,效率越高越好,這不僅僅是數據中心網絡的要求,我們平常使用的內部網絡同樣也希望如此。當前的網絡速度有萬兆、2.5萬兆、4萬兆,甚至10萬兆、20萬兆……的趨勢都已經來了,網絡帶寬似乎已經不是主要的瓶頸了,而服務器系統和CPU本身逐步轉為了制約網絡I/O的瓶頸,影響服務器的整體性能。

1. 如何解決問題?

解決問題的基本思路就是:通過應用程序直接讀取和寫入遠程內存,而無需CPU介入進行多次拷貝內存,還可繞過內核直接向網卡寫數據,實現了高吞吐量、超低時延和低CPU開銷的效果。

實現這樣功能的技術就是RDMA(Remote Direct Memory Access)技術,也就把RDMA【遠程直接數據存取】技術運用到了網卡控制器上。

那么具有RDMA功能的網卡和不具有RDMA網卡的有什么不同呢?

首先不具備RDMA功能的網卡的傳輸路徑過程是:應用程序--->系統--->內存--->CPU--->內存--->硬盤---->內存--->網卡。

而具有RDMA功能的網卡,在進行數據傳輸時候,網卡繞過CPU來實現服務器間的內存數據交換:應用程序--->內存--->硬盤---->內存--->網卡。大大地簡化了過程,傳輸效率有了明顯的提升。

RDMA作為一種硬件實現的網絡傳輸技術,可以大幅提升網絡傳輸實效,幫助網絡IO密集的業務(比如分布式存儲、分布式數據庫等)獲得更低的時延以及更高的吞吐。

目前市場上能夠支持RDMA功能的網卡產品并不普及,如我們熟知的Intel網卡,也只在X722-da2/da4上加入了單一的iWARP功能。

而由深圳市聯瑞電子有限公司推出的三款國產萬兆光纖網卡:聯瑞LRES1004PF-2SFP+、聯瑞LRES1005PF-4SFP+、聯瑞LRES1009PF-SFP+均具有RoCE和iWARP的RDMA功能,同時成為國內首批具有RDMA功能的國產網卡之一。接下來還會有25G的支持RDMA的光纖網卡上市,我們拭目以待。

2. RDMA的應用

(1)在服務器群集上應用

RDMA用來把小型服務器連接為一個群集;可以處理一些十幾顆處理器的高端服務器才能夠處理的大型數據庫。

(2)在高速集群和服務器區域網上應用

采用RDMA來獲取高性能的協議,包括SDP(Sockets Direct Protocol)、SRP(SCSI RDMA Protocol)和DAFS(Direct Access File System);

(3)在分布式應用程序的集群上應用

采用RDMA的通信庫,包括DAPL(Direct Access Provider Library)、MPI(Message Passing Interface)和VIPL(Virtual Interface Provider Library),運行在分布式應用程序的集群是RDMA 能夠大顯身手的領域之一;

通過DAPL或VIPL以及集群上運行的數據庫軟件來使用RDMA,可在相同的節點數目下獲得更高的性能和更好的延展性。使用MPI的集群科技運算應用程序,通過支持互連RDMA 實現了低延遲時間低開銷和高吞吐量,這一結果也使它獲得了巨大的性能提升其他初期的RDMA 應用;

iWARP/RDMA這類技術是通過DAFS的遠程文件服務器訪問、通過SRP的存儲設備訪問RDMA技術成為高速集群系統和存儲域網絡的基本特征技術。

還有用于RDMA的iSCSI擴展的iSER,充分利用了RDMA的功能。

RDMA的其他早期應用還有通過DAFS的遠程文件服務器訪問和通過SRP的刀片服務器存儲訪問。

(4)在NAS和SAN上應用

傳統的直連存儲DAS是以服務器為中心的存儲結構,這一存儲體系結構存在容量限制、連接距離有限、不易于共享和管理等不可克服的缺點。已經不能夠滿足網絡時代的應用需求,存儲技術發生巨大變化出現了,出現了如:網絡附加存儲NAS、存儲區域網絡SAN。這些既能為網絡上的應用系統提供豐富快速簡便的存儲資源,又能共享存儲資源并對其實施集中管理,成為當前理想的存儲管理和應用模式,但NAS結構存在一些難以解決的問題如:傳輸能力有限、可擴展性有限、數據備份能力有限、并且不能對數據庫服務提供有效的支持。

DAFS把RDMA的優點和NAS的存儲能力集成在一起,全部的讀寫操作都直接通過RDMA驅動器執行,從而降低了網絡文件協議所帶來的系統負載,今后的NAS存儲系統將會采用DAFS技術來提高系統性能,并且在性能和價格上與SAN 存儲系統進行有力的競爭。

(5)在高性能數據中心上應用

數據中心、AI訓練、云存儲等。
責任編輯:tzh

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