2021-10-这一篇 K8S（Kubernetes）我觉得可以了解一下！！！28

Kubernetes 是Google开源的分布式容器管理平台，是为了更方便的在服务器中管理我们的容器化应用。

Kubernetes 简称 K8S，为什么会有这个称号？因为K和S是 Kubernetes 首字母和尾字母，而K和S中间有八个字母，所以简称 K8S，加上 Kubernetes 比较绕口，所以一般使用简称 K8S。

Kubernetes 即是一款容器编排工具，也是一个全新的基于容器技术的分布式架构方案，在基于Docker的基础上，可以提供从 创建应用>应用部署>提供服务>动态伸缩>应用更新 一系列服务，提高了容器集群管理的便捷性。

大家可以先看一下，下面一张图，里面有我们的 mysql，redis，tomcat，nginx 等配置信息，如果我们想要安装里面的数据，我们需要一个一个手动安装，好像也可以，反正也就一个，虽然麻烦了一点，但也不耽误。

但是随着技术的发展和业务的需要，单台服务器已经不能满足我们日常的需要了，越来越多的公司，更多需要的是集群环境和多容器部署，那么如果还是一个一个去部署，运维恐怕要疯掉了，一天啥也不干就去部署机器了，有时候，可能因为某一个环节出错，要重新，那真的是吐血。。。。。，如下图所示：

如果我想要部署，以下几台机器：

如果要一个一个去部署，人都要傻掉了，这什么时候是个头，如果是某里巴的两万台机器，是不是要当场提交辞职信，所以 K8S 就是帮助我们来做这些事情的，方便我们对容器的管理和应用的自动化部署，减少重复劳动，并且能够自动化部署应用和故障自愈。

并且如果 K8S 对于微服务有很好的支持，并且一个微服务的副本可以跟着系统的负荷变化进行调整，K8S 内在的服务d性扩容机制也能够很好的应对突发流量。

Docker-Compose 是用来管理容器的，类似用户容器管家，我们有N多台容器或者应用需要启动的时候，如果手动去 *** 作，是非常耗费时间的，如果有了 Docker-Compose 只需要一个配置文件就可以帮我们搞定，但是 Docker-Compose 只能管理当前主机上的 Docker，不能去管理其他服务器上的服务。意思就是单机环境。

Docker Swarm 是由Docker 公司研发的一款用来管理集群上的Docker容器工具，弥补了 Docker-Compose 单节点的缺陷， Docker Swarm 可以帮助我们启动容器，监控容器的状态，如果容器服务挂掉会重新启动一个新的容器，保证正常的对外提供服务，也支持服务之间的负载均衡。而且这些东西 Docker-Compose 是不支持的，

Kubernetes 它本身的角色定位是和 Docker Swarm 是一样的，也就是说他们负责的工作在容器领域来说是相同的部分，当然也要一些不一样的特点， Kubernetes 是谷歌自己的产品，经过大量的实践和宿主机的实验，非常的成熟，所以 Kubernetes 正在成为容器编排领域的领导者，其 可配置性、可靠性和社区的广大支持，从而超越了 Docker Swarm ，作为谷歌的开源项目，它和整个谷歌的云平台协调工作。

在下图中，是K8S的一个集群，在这个集群中包含三台宿主机，这里的每一个方块都是我们的物理虚拟机，通过这三个物理机，我们形成了一个完整的集群，从角色划分，可以分为两种

打一个比较形象的比喻，我们可以把Pod理解成一个豆荚，容器就是里面的豆子，是一个共生体。

Pod里面到底装的是什么？

具体怎么部署Pod里面的容器，是按照我们项目的特性和资源的分配进行合理选择的。

pause容器：

Pause容器 全称infrastucture container（又叫infra）基础容器，作为init pod存在，其他pod都会从pause 容器中fork出来，这个容器对于Pod来说是必备的
一个Pod中的应用容器共享同一个资源：

在上图中如果没有 pause容器 ，我们的Nginx和Ghost，Pod内的容器想要彼此通信的话，都需要使用自己的IP地址和端口，才可以彼此进行访问，如果有 pause容器 ，对于整个Pod来说，我们可以看做一个整体，也就是我们的Nginx和Ghost直接使用localhost就可以进行访问了，他们唯一不同的就只是端口，这里面可能看着觉得比较简单，但其实是使用了很多网络底层的东西才实现的，感兴趣的小伙伴可以自行了解一下。

在 Kubernetes 中，每个Pod都会被分配一个单独的IP地址，但是Pod和Pod之间，是无法直接进行交互的，如果想要进行网络通信，必须要通过另外一个组件才能交流，也就是我们的 Service

Service 是服务的意思，在K8S中 Service 主要工作就是将多个不同主机上的Pod，通过 Service 进行连通，让Pod和Pod之间可以正常的通信

我们可以把 Service 看做一个域名，而相同服务的Pod集群就是不同的ip地址， Service 是通过 Label Selector 来进行定义的。

使用NodePort提供外部访问，只需要在每个Node上打开一个主机的真实端口，这样就可以通过Node的客户端访问到内部的Service。

Label 一般以 kv的方式附件在各种对象上，Label 是一个说明性的标签，它有着很重要的作用，我们在部署容器的时候，在哪些Pod进行 *** 作，都需要根据Label进行查找和筛选，我们可以理解Label是每一个Pod的别名，只有取了名称，作为K8S的Master主节点才能找到对应的Pod进行 *** 作。

用户通过 Kubectl 提交一个创建 Replication Controller 请求，这个请求通过 API Server 写入 etcd 中，这个时候 Controller Manager 通过 API Server 的监听到了创建的命名，经过它认真仔细的分析以后，发现当前集群里面居然还没有对应的Pod实例，赶紧根据 Replication Controller 模板定义造一个Pod对象，再通 过Api Server 写到我们 etcd 里面

到下面，如果被 Scheduler 发现了，好家伙不告诉我？？？，无业游民，这家伙一看就不是一个好人啊，它就会立即运行一个复杂的调度流程，为这个新的Pod选一个可以落户的Node，总算有个身份了，真是让人 *** 心，然后通过 API Server 将这个结果也写到etcd中，随后，我们的 Node 上运行的小管家 Kubelet 进程通过 API Server 检测到这个 新生的小宝宝——“Pod”，就会按照它，就会按照这个小宝宝的特性，启动这个Pod并任劳任怨的负责它的下半生，直到Pod的生命结束。

然后我们通过 Kubectl 提交一个新的映射到这个Pod的Service的创建请求， Controller Manager 会通过Label标签查询到相关联的Pod实例，生成Service的Endpoints的信息，并通过 API Server 写入到etcd中，接下来，所有 Node 上运行的Proxy进程通过 Api Server 查询并监听 Service对象 与其对应的 Endpoints 信息，建立一个软件方式的负载均衡器来实现 Service 访问到后端Pod的流量转发功能。

kube-proxy： 是一个代理，充当这多主机通信的代理人，前面我们讲过Service实现了跨主机、跨容器之间的网络通信，在技术上就是通过 kube-proxy 来实现的，service是在逻辑上对Pod进行了分组，底层是通过 kube-proxy 进行通信的

kubelet： 用于执行K8S的命令，也是K8S的核心命令，用于执行K8S的相关指令，负责当前Node节点上的Pod的创建、修改、监控、删除等生命周期管理，同时Kubelet定时“上报”本Node的状态信息到API Server里

etcd： 用于持久化存储集群中所有的资源对象，API Server提供了 *** 作 etcd的封装接口API，这些API基本上都是对资源对象的 *** 作和监听资源变化的接口

API Server ： 提供资源对象的 *** 作入口，其他组件都需要通过它提供 *** 作的API来 *** 作资源数据，通过对相关的资源数据“全量查询”+ “变化监听”，可以实时的完成相关的业务功能。

Scheduler ： 调度器，负责Pod在集群节点中的调度分配。

Controller Manager： 集群内部管理控制中心，主要是实现 Kubernetes 集群的故障检测和恢复的自动化工作。比如Pod的复制和移除，Endpoints对象的创建和更新，Node的发现、管理和状态监控等等都是由 Controller Manager 完成。

到这里K8S的基本情况我们就讲解完毕了，有喜欢的小伙伴记得 点赞关注 ，相比如Docker来说K8S有着更成熟的功能，经过谷歌大量实践的产物，是一个比较成熟和完善的系统。

关于K8S大家有什么想要了解或者疑问的地方欢迎大家留言告诉我。

我是牧小农，一个卑微的打工人，如果觉得文中的内容对你有帮助，记得一键三连，你们的三连是小农最大的动力。

最近因为写论文的关系，泡知网、泡万方，发现了很多学术界对数据中心网络一些构想，发现里面不乏天才的想法，但日常我们沉迷在各个设备厂商调制好的羹汤中无法自拔，管中窥豹不见全局，还一直呼喊着“真香”，对于网工来说沉溺于自己的一方小小天地不如跳出来看看外界有哪些新的技术和思想，莫听穿林打叶声，何妨吟啸且徐行

当前新的数据中心网络拓扑主要分为两类

1、以交换机为核心，网络连接和路由功能由交换机完成，各个设备厂商的“羹汤”全属于这个领域

2、以服务器为核心，主要互联和路由功能放在服务器上，交换机只提供简单纵横制交换功能

第一类方案中包含了能引发我回忆阴影的Fat-Tree，和VL2、Helios、c-Through、OSA等等，这些方案要么采用更多数量交换机，要么融合光交换机进行网络互联，对交换机软件和硬件要求比较高，第二类主要有DCell、Bcube、FiConn、CamCube、MDCube等等，主要推动者是微软，这类方案中服务器一版会通过多网卡接入网络，为了支持各种流量模型，会对服务器进行硬件和软件的升级。

除了这些网络拓扑的变化外，其实对数据中心网络传输协议TCP/IP、网络虚拟化、网络节能机制、DCI网络互联都有很多创新的技术和概念涌现出来。
FatTree  胖树，2008年由UCSD大学发表的论文，同时也是5年前工作中接触的第一种交换机为中心的网络拓扑，当时没有太理解，跟客户为这事掐的火星四溅，再来一次可能结论会有所改变，同时也是这篇论文引发了学术界对数据中心内部网络拓扑设计的广泛而深刻的讨论，他提出了一套组网设计原则来达成几个目的

1、全网采用低端商用交换机来组网、其实就是采用1U的接入交换机，取消框式设备

2、全网无阻塞

3、成本节省，纸面测算的话FatTree 可以降为常规模式组网成本的1/4或1/5

物理拓扑（按照4个pod设计）

FatTree 的设计原则如下

整个网络包含K个POD，每个POD有K/2个Edge和K/2个Agg 交换机，他们各有K的接口，Edge使用K/2个端口下联服务器，Agg适用K/2个端口上联CORE交换机

Edge使用K/2个端口连接服务器，每个服务器占用一个交换端口

CORE层由K/2K/2共计KK/4个K个端口交换机组成，分为K/2组，每组由K/2ge，第一组K/2台CORE交换机连接各个POD中Agg交换层一号交换机，第二组K/2的CORE交换机连接各POD中Agg的二号交换机，依次类推

K个POD，每个POD有K/2个Edge交换机，每个Edge有K/2端口，服务器总数为KK/2K/2=KKK/4

K取值4的话，服务器总数为16台

常规K取值48的话，服务器为27648台

FatTree的路由设计更加有意思，论文中叫两阶段路由算法，首先要说明的是如果使用论文中的算法是需要对交换机硬软件进行修改的，这种两阶段路由算法和交换设备及服务器的IP地址强相关，首先就是IP地址的编制，这里依然按照K=4来设计，规则如下

1、POD中交换机IP为10podswitch1，pod对应POD编号，switch为交换机所在POD编号（Edge从0开始由左至右到k/2-1，Agg从k/2至k-1）

2、CORE交换机IP为10kji ，k为POD数量，j为交换机在Core层所属组编号，i为交换机在该组中序号

3、服务器IP为10podswitchID，ID为服务器所在Edge交换机序号，交换机已经占用1，所以从2开始由左至右到k/2+1

设计完成后交换机和服务器的IP地址会如下分配
对于Edge交换机（以10201为例）第一阶段匹配10202和10203的32位地址，匹配则转发，没有匹配（既匹配0000/0）则根据目的地址后8位，也就是ID号，选择对应到Agg的链路，如目标地址为xxx2则选择到10221的链路，目标地址为xxx3则选择到10231的链路

对于Agg交换机（以10221为例）第一阶段匹配本POD中网段10200/24和10210/24，匹配成功直接转发对应Edge，没有匹配（既匹配0000/0）则根据目的地址后8位，也就是ID号确定对应到Core的链路，如目标地址为xxx2则选择到10411的链路，目标地址为xxx3则选择到10412的链路

对于Core交换机，只有一个阶段匹配，只要根据可能的POD网段进行即可，这里是10000/16~10300/16对应0、1、2、3四个口进行转发

容错方面论文提到了BFD来防止链路和节点故障，同时还有流量分类和调度的策略，这里就不展开了，因为这种两阶段路由算法要对交换机硬件进行修改，适应对IP后8位ID进行匹配，现实中没有看到实际案例，但是我们可以设想一下这种简单的转发规则再加上固定端口的低端交换机，对于转发效率以及成本的压缩将是极为可观的。尤其这种IP地址规则的设计配合路由转发，思路简直清奇。但是仔细想想，这种按照特定规则的IP编制，把每个二层限制在同一个Edge交换机下，注定了虚拟机是没有办法跨Edge来迁移的，只从这点上来看注定它只能存在于论文之中，但是顺着这个思路开个脑洞，还有什么能够编制呢？就是MAC地址，如果再配上集中式控制那就更好了，于是就有了一种新的一种路由方式PortLand，后续我们单独说。

如此看来FatTree 是典型的Scale-out模式，但是由于一般交换机端口通常为48口，如果继续增加端口数量，会导致成本的非线性增加，底层Edge交换机故障时，难以保障服务质量，还有这种拓扑在大数据的mapreduce模型中无法支持one-to-all和all-to-all模式。

把脑洞开的稍微小一些，我们能否用通用商业交换机+通用路由来做出来一种FatTree变种拓扑，来达到成本节省的目的呢，答案一定是确切的，目前能看到阿里已经使用固定48口交换机搭建自己的变种FatTree拓扑了。

以交换机为中心的网络拓扑如VL2、Helios不再多说，目前看到最好的就是我们熟知的spine-leaf结构，它没有设计成1:1收敛比，而且如果使用super层的clos架构，也可以支撑几万台或者百万台的服务器规模，但是FaTtree依靠网络拓扑取消掉了框式核心交换机，在一定规模的数据中心对于压低成本是非常有效的

聊完交换机为核心的拓扑设计后，再来看看服务器为核心的拓扑，同样这些DCell、Bcube、FiConn、CamCube、MDCube等，不会全讲，会拿DCell来举例子，因为它也是2008年由微软亚洲研究院主导，几乎和FatTree同时提出，开创了一个全新的思路，随后的年份里直到今天一直有各种改进版本的拓扑出现

这种服务器为核心的拓扑，主导思想是在服务器上增加网卡，服务器上要有路由转发逻辑来中转流量数据包，并且采用递推方式进行组网。

DCell的基本单元是DCell0，DCell0中服务器互联由一台T个端口的mini交换机完成，跨DCell的流量要通过服务器网卡互联进行绕转。通过一定数量的Dcell0组成一个DCell1，按照一定约束条件进行递推，组成DCell2以及DCellk
上图例中是一个DCell1的拓扑，包含5个Dcell0，每台服务器2个端口，除连接自己区域的mini交换机外，另一个端口会依次连接其他DCell0中的服务器，来组成全互联的结构，最终有20台服务器组成DCell1，所有服务器按照（m，n）坐标进行唯一标识，m相同的时候直接通过moni交换机交互，当m不同时经由mini交换机中继到互联服务器，例子中红色线为40服务器访问13服务器的访问路径。

DCell组网规则及递归约束条件如下：

DCellk中包含DCellk-1的数量为GK

DCellk中包含服务器为Tk个，每台服务器k+1块网卡，则有

GK=Tk-1+1

TK=Gk-1 ✕ Tk-1

设DCell0中有4台服务器

DCell1 中有5个DCell0 （G1=5）

Tk1=20台服务器（T1=20）

DCell2 中有21个DCell1 （G2=21）

Tk2=420台服务器（T2=420）

DCell3 中有421个DCell2 （G3=421）

Tk3=176820台服务器（T3=176820）

…

Tk6=3260000台服务器
经过测算DCell3中每台服务器的网卡数量为4，就能组建出包含17万台服务器的数据中心，同样DCell的缺点和优点一样耀眼，这种递归后指数增长的网卡需求量，在每台服务器上可能并不多，但是全量计算的话就太过于惊人了，虽然对比FatTree又再一次降低交换机的采购成本，但是天量的网卡可以想象对于运维的压力，还有关键的问题时高层次DCell间通信占用低层次DCell网卡带宽必然导致低层次DCell经常拥塞。最后还有一个实施的问题，天量的不同位置网卡布线对于施工的准确度以及未知的长度都是一个巨大的挑战。

DCell提出后，随后针对网卡数量、带宽抢占等一系列问题演化出来一批新的网络拓扑，思路无外乎两个方向，一个是增加交换机数量减少单服务网卡数量，趋同于spine-leaf体系，但是它一直保持了服务器多网卡的思路。另一种是极端一些，干脆消灭所有交换机，但是固定单服务器网卡数量，按照矩阵形式组建纯服务器互联结构，感兴趣的同学可以继续探索。

数据中心的路由框架涵盖范围和领域非常多，很多论文都选择其中的一个点进行讨论，比如源地址路由、流量调度、收敛、组播等等，不计划每个展开，也没有太大意义。但是针对之前FatTree的两阶段路由有一个更新的路由框架设计PortLand，它解决了两段路由中虚拟机无法迁移的问题，它的关键技术有以下几点

1、对于FatTree这种高度规范化的拓扑，PortLand设计为采用层次化MAC编址来支持大二层，这种路由框架中，除了虚拟机/物理机实际的MAC外（AMAC），还都拥有一个PortLand规范的伪MAC（PMAC），网络中的转发机制和PMAC强相关，PMAC的编址规则为

podpositionportvmid

pod (2字节) 代表虚拟机/服务器所在POD号，position（1字节）虚拟机/服务器所在Edge交换机在POD中编号，port（1字节）虚拟机/服务器连接Edge交换机端口的本地编号，vmid（2字节）服务器在Edge下挂以太网交换机编号，如果只有一台物理机vmid只能为1

2、虚拟机/服务器的编址搞定后，Edge、Aggregate、Core的编址呢，于是PortLand设计了一套拓扑发现机制LDP（location discovery protocol），要求交换机在各个端口上发送LDP报文LDM（location

discovery message）识别自己所处位置，LDM消息包含switch_id（交换机自身mac，与PMAC无关）pod（交换机所属pod号）pos（交换机在pod中的编号）level（Edge为0、Agg为1、Core为2）dir（上联为1，下联为-1），最开始的时候Edge角色会发现连接服务器的端口是没有LDM的，它就知道自己是Edge，Agg和Core角色依次收到LDM后会计算并确定出自己的leve和dir等信息。

3、设计一个fabric manager的集中PortLand控制器，它负责回答Edge交换机pod号和ARP解析，当Edge交换机学习到一个AMAC时，会计算一个PMAC，并把IP/AMAC/PMAC对应关系发送给fabric manager，后续有虚拟机/服务器请求此IP的ARP时，会回复PMAC地址给它，并使用这个PMAC进行通信。

4、由于PMAC的编址和pod、pos、level等信息关联，而所有交换机在LDM的交互过程中知晓了全网的交换机pod、pos、level、dir等信息，当数据包在网络中传播的时候，途径交换机根据PMAC进行解析可得到pod、pos这些信息，根据这些信息即可进行数据包的转发，数据包到达Edge后，Edge交换机会把PMAC改写为AMAC，因为它是知道其对应关系的。当虚拟机迁移后，由fabric manager来进行AMAC和PMAC对应更新和通知Edge交换机即可，论文中依靠虚拟机的免费ARP来触发，这点在实际情况中执行的效率要打一个问号。

不可否认，PortLand的一些设计思路非常巧妙，这种MAC地址重写非常有特色。规则设计中把更多的含义赋给PMAC，并且通过LDP机制设计为全网根据PMAC即可进行转发，再加上集中的控制平面fabric manager，已经及其类似我们熟悉的SDN。但是它对于转发芯片的要求可以看出要求比较低，但是所有的转发规则会改变，这需要业内对于芯片和软件的全部修改，是否能够成功也看市场驱动力吧，毕竟市场不全是技术驱动的。

除了我们熟悉的拓扑和路由框架方面，数据中心还有很多比较有意思的趋势在发生，挑几个有意思的

目前数据中心都是以太网有线网络，大量的高突发和高负载各个路由设架构都会涉及，但是如果使用无线是不是也能解决呢，于是极高频技术在数据中心也有了一定的研究（这里特指60GHZ无线），其吞吐可达4Gbps，通过特殊物理环境、波束成形、有向天线等技术使60GHZ部署在数据中心中，目前研究法相集中在无线调度和覆盖中，技术方案为Flyways，它通过合理的机柜摆放及无线节点空间排布来形成有效的整体系统，使用定向天线和波束成形技术提高连接速率等等新的技术，甚至还有一些论文提出了全无线数据中心，这样对数据中心的建设费用降低是非常有助力的。

数据中心目前应用的还是TCP，而TCP在特定场景下一定会遇到性能急剧下降的TCP incast现象，TCP的拥塞避免和慢启动会造成当一条链路拥塞时其承载的多个TCP流可能会同时触发TCP慢启动，但随着所有的TCP流流量增加后又会迅速达到拥塞而再次触发，造成网络中有时间流量很大，有时间流量又很小。如何来解决

数据中心还有很多应用有典型的组通信模式，比如分布式存储、软件升级等等，这种情况下组播是不是可以应用进来，但是组播在数据中心会不会水土不服，如何解决

还有就是数据中心的多路径，可否从TCP层面进行解决，让一条TCP流负载在不同的链路上，而不是在设备上依靠哈希五元组来对每一条流进行特定链路分配

对于TCPincast，一般通过减少RTO值使之匹配RTT，用随机的超时时间来重启动TCP传输。还有一种时设计新的控制算法来避免，甚至有方案抛弃TCP使用UDP来进行数据传输。

对于组播，数据中心的组播主要有将应用映射为网络层组播和单播的MCMD和Bloom Filter这种解决组播可扩展性的方案

对于多路径，提出多径TCP（MPTCP），在源端将数据拆分成诺干部分，并在同一对源和目的之间建立多个TCP连接进行传输，MPTCP对比传统TCP区别主要有

1、MPTCP建立阶段，要求服务器端向客户端返回服务器所有的地址信息

2、不同自流的源/目的可以相同，也可以不同，各个子流维护各自的序列号和滑动窗口，多个子流到达目的后，由接收端进行组装

3、MPTCP采用AIMD机制维护拥塞窗口，但各个子流的拥塞窗口增加与所有子流拥塞窗口的总和相关

还有部分针对TCP的优化，如D3协议，D3是针对数据中心的实时应用，通过分析数据流的大小和完成时间来分配传输速率，并且在网络资源紧张的时候可以主动断开某些预计无法完成传输的数据流，从而保证更多的数据流能按时完成。

这的数据中心节能不会谈风火水电以及液冷等等技术，从网络拓扑的角度谈起，我们所有数据中心拓扑搭建的过程中，主要针对传统树形拓扑提出了很多“富连接”的拓扑，来保证峰值的时候网络流量的保持性，但是同时也带来了不在峰值条件下能耗的增加，同时我们也知道数据中心流量多数情况下远低于其峰值设计，学术界针对这块设计了不少有脑洞的技术，主要分为两类，一类时降低硬件设备能耗，第二类时设计新型路由机制来降低能耗。

硬件能耗的降低主要从设备休眠和速率调整两个方面来实现，其难点主要时定时机制及唤醒速度的问题，当遇到突发流量交换机能否快速唤醒，人们通过缓存和定时器组合的方式进行。

节能路由机制，也是一个非常有特点的技术，核心思想是通过合理的选择路由，只使用一部分网络设备来承载流量，没有承载流量的设备进行休眠或者关闭。Elastic Tree提出了一种全网范围的能耗优化机制，它通过不断的检测数据中心流量状况，在保障可用性的前提下实时调整链路和网络设备状态，Elastic Tree探讨了bin-packer的贪心算法、最优化算法和拓扑感知的启发算法来实现节能的效果。

通过以上可以看到数据中心发展非常多样化，驱动这些技术发展的根本性力量就是成本，人们希望用最低的成本达成最优的数据中心效能，同时内部拓扑方案的研究已经慢慢成熟，目前设备厂商的羹汤可以说就是市场化选择的产物，但是数据中心网络传输协议、虚拟化、节能机制、SDN、服务链等方向的研究方兴未艾，尤其是应用定制的传输协议、虚拟网络带宽保障机制等等，这些学术方面的研究并不仅仅是纸上谈兵，对于我知道的一些信息来说，国内的阿里在它的数据中心网络拓扑中早已经应用了FatTree的变种拓扑，思科也把数据中心内部TCP重传的技术应用在自己的芯片中，称其为CONGA。

坦白来说，网络从来都不是数据中心和云计算的核心，可能未来也不会是，计算资源的形态之争才是主战场，但是网络恰恰是数据中心的一个难点，传统厂商、学术界、大厂都集中在此领域展开竞争，创新也层出不穷，希望能拓展我们的技术视野，能对我们有一些启发，莫听穿林打叶声、何妨吟啸且徐行~

---