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          淺談如何通過整合電源管理提升電信業(yè)務(wù)處理性能

          作者: 時間:2013-09-21 來源:網(wǎng)絡(luò) 收藏
          rgin: 0px 0px 20px; padding: 0px; font-family: 宋體, arial; font-size: 14px; line-height: 25px; text-align: center; ">  圖2:的基本組件

          本文引用地址:http://www.ex-cimer.com/article/228276.htm

            客戶端代表系統(tǒng)搜集與電源有關(guān)的數(shù)據(jù)。系統(tǒng)守護(hù)進(jìn)程是加載在每一個刀片上的應(yīng)用,扮演者模塊的角色。它提供了、內(nèi)存、硬盤、網(wǎng)絡(luò)和虛擬化的工作方法以及功耗限定等功能,在滿足性能需求的前提下盡量降低功耗。實際的管理端可以運行在臺式機或者筆記本上,通過整合并顯示輸出機箱、板卡和傳感器(如溫度)等實際功耗的信息。

            淺談如何通過整合電源管理提升電信業(yè)務(wù)處理性能

            圖3:功耗限定功能實例

            主動電源管理

            通過策略的配置,將ATCA刀片上的工作模式切換至節(jié)能或主動電源管理模式后,每個刀片的功耗相比持續(xù)運行在性能模式下減少15%(參見圖4和圖 5)。每片板卡在加載服務(wù)的情況下可以節(jié)約0.4KW的功耗(參見圖5)。如果一個14槽的ATCA機框中使用了10個刀片,那每天節(jié)約的功耗大約 4KW。

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            淺談如何通過整合電源管理提升電信業(yè)務(wù)處理性能

            圖4&5:在三種獨立模式下的功耗比較

            動態(tài)遷移

            減少功耗的另一個非常有效的方法就是只使用必要的設(shè)備來處理相關(guān)事件。利用Erlang概率分布算法(圖表6)可以有效檢測出使用率較低的時段。

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            圖6:Erlang概率分布算法在電信網(wǎng)絡(luò)流量監(jiān)測中的實例

            通過上面的圖表我們可以了解到,1點至7點期間的CPU使用率最低,然而,即使運行在省電模式下,每片板卡仍然在消耗電能。在這種情況下,每片板卡在主動電源管理的策略下會消耗90W的功耗,峰值性能時會上升至140W。解決的辦法就是利用實時遷移策略,用最少的CPU刀片在處理這些工作負(fù)載,同時將節(jié)能模式下的刀片切換到睡眠模式,這樣相比主動電源管理的模式可以節(jié)約超過25%的功耗?! ?strong>通過工作負(fù)載整合提升系統(tǒng)性能

            在工作負(fù)載和I/O處理方面,目前的市場和技術(shù)發(fā)展趨勢比較傾向采用將傳統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)整合到一個通用平臺或模塊化的組件上來,以支持多網(wǎng)絡(luò)設(shè)備和提供不同的服務(wù)功能,如應(yīng)用處理、控制處理、包處理和信號處理功能等。處理器架構(gòu)以及新的軟件開發(fā)工具的功能提升,讓開發(fā)人員可以很容易的將工作負(fù)載整合到統(tǒng)一的刀片架構(gòu)中,這些負(fù)載包含了應(yīng)用、控制以及包處理等。通過軟硬件的整合,可以大幅度提升性能,并使得刀片式服務(wù)器架構(gòu)在包處理解決方案中的應(yīng)用大幅增加。

            為了說明工作負(fù)載整合的演變,我們設(shè)計了一系列的測試方法。這些測試方法是在單一平臺中,通過將CPU制造商提供的DPDK整合到 ATCA處理器刀片上,以此驗證處理器刀片提供的性能以及整合的IP轉(zhuǎn)發(fā)服務(wù)。比較在沒有使用Intel? DPDK做任何優(yōu)化時,采用原生 Linux(Native Linux) IP轉(zhuǎn)發(fā)時的第三層轉(zhuǎn)發(fā)性能。然后,我們再分析采用Intel? DPDK技術(shù)之后所獲得的IP轉(zhuǎn)發(fā)性能提升的原因。

            數(shù)據(jù)平面開發(fā)套件

            DPDK(Data Plane Development Kit,數(shù)據(jù)平面開發(fā)套件)是一個專為x86架構(gòu)處理器提供的輕量級運行環(huán)境。它提供了低功耗和Run-to-Completion(RTC,運行到完成)模式,以此最大限度的提升數(shù)據(jù)包的處理性能。而且DPDK還包含了優(yōu)化的和高效的函數(shù)庫,為用戶提供豐富的選擇,例如我們熟知的環(huán)境抽象層(EAL,Environment Abstraction Layer),它負(fù)責(zé)控制低級資源并提供優(yōu)化的輪詢模式驅(qū)動(PMD,Poll Mode Driver),以及更高級別應(yīng)用的完整API接口,圖7為軟件層級結(jié)構(gòu)圖。

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            圖7: Linux應(yīng)用環(huán)境下的EAL和GLIBC

            測試拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)

            為了測量ATCA處理器刀片在第三層處理和轉(zhuǎn)發(fā)IP包的速度,我們使用圖8中所示的環(huán)境進(jìn)行測試。

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            圖8:IP轉(zhuǎn)發(fā)測試環(huán)境

            我們的測試使用了ATCA處理器刀片的2個10GbE外部接口和兩個10GbE Fabric接口(總計40G),通過比較使用和未使用DPDK的結(jié)果,我們可以得出結(jié)論:在相同的硬件平臺下,使用DPDK后的Linux僅用兩個 CPU線程進(jìn)行IP轉(zhuǎn)發(fā)的性能,與原生 Linux(Native Linux)使用全部的CPU線程進(jìn)行IP轉(zhuǎn)發(fā)的性能相比,前者是后者的10倍。使用DPDK的平臺,3層小數(shù)據(jù)包的轉(zhuǎn)發(fā)線速可以達(dá)到》70%。 DPDK中優(yōu)化過的軟件堆??梢詫崿F(xiàn)10倍性能的提升。如果在一個基于IA架構(gòu)的刀片的控制層和數(shù)據(jù)層配備DPDK,就可以減少一個40G的NPU刀片。通常一個40G的GPU刀片的功耗為180W,因此通過工作負(fù)載整合可以節(jié)省56%的能耗。

            從圖9可以看出,搭配DPDK后的處理器刀片的IPv4轉(zhuǎn)發(fā)性能,可以讓客戶以更好的性價比成本,將包處理應(yīng)用從基于硬件的網(wǎng)絡(luò)處理器移植到基于x86的計算平臺,同時使用同一個平臺來部署不同的服務(wù),如程序處理、控制處理和包處理服務(wù)。更多關(guān)于我們的測試過程和結(jié)果,請登錄凌華科技網(wǎng)站www.adlinktech.com查詢凌華科技的技術(shù)白皮書:采用Intel? DPDK技術(shù)的凌華科技aTCA-6200刀片式服務(wù)器完美實現(xiàn)包轉(zhuǎn)發(fā)服務(wù)性能的提升。

            通過電源管理和工作負(fù)載整合 大幅提升 </span>
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