通過(guò)電源管理和工作負載整合，大幅提升電信業(yè)務(wù)處理性能
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本文引用地址：http://dyxdggzs.com/article/148005.htm客戶(hù)端代表電源管理系統搜集與電源有關(guān)的數據。系統守護進(jìn)程是加載在每一個(gè)刀片上的應用，扮演者電源管理模塊的角色。它提供了CPU、內存、硬盤(pán)、網(wǎng)絡(luò )和虛擬化的工作方法以及功耗限定等功能，在滿(mǎn)足性能需求的前提下盡量降低功耗。實(shí)際的管理端可以運行在臺式機或者筆記本上，通過(guò)整合并顯示輸出機箱、板卡和傳感器(如溫度)等實(shí)際功耗的信息。
圖3：功耗限定功能實(shí)例
主動(dòng)電源管理
通過(guò)策略的配置，將ATCA刀片上CPU的工作模式切換至節能或主動(dòng)電源管理模式后，每個(gè)刀片的功耗相比持續運行在性能模式下減少15%(參見(jiàn)圖4和圖5)。每片板卡在加載服務(wù)的情況下可以節約0.4KW的功耗(參見(jiàn)圖5)。如果一個(gè)14槽的ATCA機框中使用了10個(gè)刀片，那每天節約的功耗大約4KW。
圖45：CPU在三種獨立模式下的功耗比較
動(dòng)態(tài)遷移
減少功耗的另一個(gè)非常有效的方法就是只使用必要的設備來(lái)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(shí)段。
圖6：Erlang概率分布算法在電信網(wǎng)絡(luò )流量監測中的實(shí)例
通過(guò)上面的圖表我們可以了解到，1點(diǎn)至7點(diǎn)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(dòng)電源管理的策略下會(huì )消耗90W的功耗，峰值性能時(shí)會(huì )上升至140W。解決的辦法就是利用實(shí)時(shí)遷移策略，用最少的CPU刀片在處理這些工作負載，同時(shí)將節能模式下的刀片切換到睡眠模式，這樣相比主動(dòng)電源管理的模式可以節約超過(guò)25%的功耗。
在工作負載和I/O處理方面，目前的市場(chǎng)和技術(shù)發(fā)展趨勢比較傾向采用將傳統的網(wǎng)絡(luò )架構整合到一個(gè)通用平臺或模塊化的組件上來(lái)，以支持多網(wǎng)絡(luò )設備和提供不同的服務(wù)功能，如應用處理、控制處理、包處理和信號處理功能等。處理器架構以及新的軟件開(kāi)發(fā)工具的功能提升，讓開(kāi)發(fā)人員可以很容易的將工作負載整合到統一的刀片架構中，這些負載包含了應用、控制以及包處理等。通過(guò)軟硬件的整合，可以大幅度提升性能，并使得刀片式服務(wù)器架構在包處理解決方案中的應用大幅增加。
為了說(shuō)明工作負載整合的演變，我們設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(guò)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轉發(fā)服務(wù)。比較在沒(méi)有使用Intel® DPDK做任何優(yōu)化時(shí)，采用原生 Linux(Native Linux) IP轉發(fā)時(shí)的第三層轉發(fā)性能。然后，我們再分析采用Intel® DPDK技術(shù)之后所獲得的IP轉發(fā)性能提升的原因。
數據平面開(kāi)發(fā)套件
DPDK(Data Plane Development Kit，數據平面開(kāi)發(fā)套件)是一個(gè)專(zhuān)為x86架構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據包的處理性能。而且DPDK還包含了優(yōu)化的和高效的函數庫，為用戶(hù)提供豐富的選擇，例如我們熟知的環(huán)境抽象層(EAL，Environment Abstraction Layer),它負責控制低級資源并提供優(yōu)化的輪詢(xún)模式驅動(dòng)(PMD，Poll Mode Driver)，以及更高級別應用的完整API接口，圖7為軟件層級結構圖。
圖7： Linux應用環(huán)境下的EAL和GLIBC
測試拓撲結構
為了測量ATCA處理器刀片在第三層處理和轉發(fā)IP包的速度，我們使用圖8中所示的環(huán)境進(jìn)行測試。
圖8：IP轉發(fā)測試環(huán)境
我們的測試使用了ATCA處理器刀片的2個(gè)10GbE外部接口和兩個(gè)10GbE Fabric接口(總計40G)，通過(guò)比較使用和未使用DPDK的結果，我們可以得出結論：在相同的硬件平臺下，使用DPDK后的Linux僅用兩個(gè)CPU線(xiàn)程進(jìn)行IP轉發(fā)的性能，與原生 Linux(Native Linux)使用全部的CPU線(xiàn)程進(jìn)行IP轉發(fā)的性能相比，前者是后者的10倍。使用DPDK的平臺，3層小數據包的轉發(fā)線(xiàn)速可以達到>70%。DPDK中優(yōu)化過(guò)的軟件堆?？梢詫?shí)現10倍性能的提升。如果在一個(gè)基于IA架構的刀片的控制層和數據層配備DPDK，就可以減少一個(gè)40G的NPU刀片。通常一個(gè)40G的GPU刀片的功耗為180W，因此通過(guò)工作負載整合可以節省56%的能耗。
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