? ? 本文由斯坦福大學(xué)和普林斯頓大學(xué)合作完成。這篇文章聚焦于網(wǎng)絡(luò)中的計算，提出網(wǎng)絡(luò)計算的核心是較快地獲得正確的結(jié)果，因此要建立以計算為中心的網(wǎng)絡(luò)。這個工作設(shè)計并實現(xiàn)了一個名為Fixpoint的框架，并在初步的測試中獲得了較好的表現(xiàn)。

? ? ＞背景

? ? 云計算是當(dāng)前很多大規(guī)模應(yīng)用的解決方案，但是之前的設(shè)計殘留著一些問題，包括1）計算關(guān)系的模糊性，即對于多個組件而言，他們的計算順序是未知的。2）服務(wù)端算法不確定性，即針對同一種用戶行為，可復(fù)現(xiàn)性收到懷疑。3）低可重用性，即面臨代碼或者數(shù)據(jù)的更改，計算的結(jié)果可能會有不同。4）以及服務(wù)端不明晰計算依賴與程序關(guān)系帶來的較慢計算速度，即浪費了過多的時間在I/O上，導(dǎo)致整體性能出現(xiàn)了嚴(yán)重的降低。這些問題導(dǎo)致云設(shè)施無法較好地滿足租用者的需求。

? ? ＞設(shè)計

? ? 本文實現(xiàn)了一個名為Fixpoint的計算框架，并在此內(nèi)定義了一個輕量級的數(shù)據(jù)上計算（computation on data）的語言，以提供在各平臺上可用性。本文認(rèn)為這種以計算為核心的網(wǎng)絡(luò)設(shè)計能夠從細(xì)粒度的可見性，對于正確性客觀的評價以及I/O的分離與對不確定性的描繪這些因素中得到提高表現(xiàn)的方法。

? ? 因此，本文提出，云計算較好表現(xiàn)需要網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)，1）能夠追蹤計算的關(guān)系。2）能確保在同樣的用戶行為下，服務(wù)端提供的數(shù)據(jù)是相同的。3）允許在數(shù)據(jù)或者代碼發(fā)生變化后，仍能允許。4）能夠較為靈活地進行任務(wù)的讀取與放置，加快處理的速度。
? ? 除此之外，F(xiàn)ixpoint的設(shè)計還遵循以下幾種假設(shè)：

I/O和計算的分離是可以廣泛取得的。

非確定性的內(nèi)容是可以被復(fù)現(xiàn)的

程序的執(zhí)行不會帶來較大的性能開銷。

效率的提高對于服務(wù) 提供商和用戶雙方都是有好處的。

? 在這些假設(shè)的基礎(chǔ)上，本文設(shè)計了在數(shù)據(jù)上計算的語言Fix，并實現(xiàn)了Fixpoint的原型。

? ? ＞評估

? ? 本文在8-bit的加法程序上做了簡單的實驗。該工作一共選取了6個不同的加法函數(shù)，3個是簡單的函數(shù)，另外三個是POSIX的程序。每一個設(shè)置均進行了4096次的實驗。實驗結(jié)果表明，在簡單的加法操作中，F(xiàn)ixpoint以虛函數(shù)調(diào)用五倍的開銷完成了整體的操作，而在POSIX下，他比傳統(tǒng)的方法好上很多，比Linuxvfork快37倍，而當(dāng)vfork發(fā)生在內(nèi)部rr中時，它的速度約為531倍,該結(jié)果如下圖。

?

＞觀點

Fixpoint實現(xiàn)了一個較為完整的框架，通過獲取數(shù)據(jù)流的詳細(xì)信息來進行任務(wù)的處理，在網(wǎng)絡(luò)程序中有著較好的表現(xiàn)。將具體的計算以及計算關(guān)系考慮在網(wǎng)絡(luò)與通信里，是提升整體表現(xiàn)的一個突破點。 ?

Rethinking Cloud-hosted Financial Exchanges for Response Time Fairness

Prateesh Goyal, Ilias Marinos (Microsoft Research); Eashan Gupta (Microsoft Research, UIUC); Chaitnya Bandi (Microsoft Research); Alan Ross (Microsoft); Ranveer Chandra (Microsoft Research)

? 本文由來自微軟和UIUC的研究者合作完成。本文的考慮重點是相應(yīng)時間的公平性，即對于客戶端的響應(yīng)時間，以一種新的方式進行排序，并根據(jù)這種排序依次提供服務(wù)。這種設(shè)置可以滿足市場參與者的公平性需求，緩解網(wǎng)絡(luò)延遲對于金融交易產(chǎn)生的影響。 ?

＞背景

? 現(xiàn)代的金融交易服務(wù)是通過網(wǎng)絡(luò)提供的。很多金融交易所會在他們內(nèi)部的數(shù)據(jù)中心上運行中心交換服務(wù)器（CES），而CES則會產(chǎn)生市場數(shù)據(jù)并進行分發(fā)。市場參與者會根據(jù)這些市場數(shù)據(jù)作出反應(yīng)。這種交易的利潤極大來自于高速反映，因此很多交易者采用各種方法減少網(wǎng)絡(luò)延遲。因此，對于市場來說，減少網(wǎng)絡(luò)對于交易的公平性是極為重要的。與此同時，將CES帶到云端能在給云服務(wù)提供商帶來更大的機會的同時，也帶來一系列挑戰(zhàn)，突出的便是不同延遲帶來的公平性，傳統(tǒng)的高精度時鐘和排序聚合的方式也都有著較大的限制。

? ＞設(shè)計

本文認(rèn)為限制CES和市場參與者（MP）間的延遲是一個有效的方法，但是難以實現(xiàn)，并且并不必要。而通過獲取市場數(shù)據(jù)并作出決策這種形式，我們也可以根據(jù)每個參與者做出反應(yīng)所需的時間，進行相應(yīng)的排序工作，從而確保公平性。 ? 整體的架構(gòu)如下圖所示，對于每一個MP而言，他們都和一個RB相關(guān)聯(lián)，而RB則是直接從CES中獲取市場信息。每一個MP會根據(jù)市場信息作出決策，將交易信息發(fā)送給RB，RB會將一定的順序信息和交易信息綁定，讓CES據(jù)此進行排序，從而獲得公平性。 ?

構(gòu)建系統(tǒng)需要滿足以下假設(shè)： ?

RB和MP在地理位置上很近，因此他們之間的時延不會影響到公平性。

RB和CES間通過可靠數(shù)據(jù)連接TCP進行通信。

考慮到成熟的備份方案，我們認(rèn)為CES和RB不會出現(xiàn)實效的問題。

? 考慮到實際的使用，本為提供了幾類公平性分類：

強公平性

所有MP的任務(wù)都是按順序的，且相同市場數(shù)據(jù)的交易訂單會根據(jù)響應(yīng)時間進行排序。

受限的公平性

不要求同一個MP的所有任務(wù)都是按順序相應(yīng)的。針對某一個相同的市場數(shù)據(jù)，如果某個MP響應(yīng)時間在一定的限制內(nèi)，那么只要比其他MP響應(yīng)時間更短。就會被先執(zhí)行。

近似公平性

對于同一個市場數(shù)據(jù)，只要某個MP響應(yīng)時間比另一個MP的快一定的范圍內(nèi)，就會被先執(zhí)行。

? ＞評估

本文在兩種場景做了測試。分別是受限公平下的設(shè)置以及RB間有同步時鐘的設(shè)置。針對RB間擁有的同步時鐘的場景，在出現(xiàn)延遲尖峰時，則會從強公平性變?yōu)榻乒叫裕蕴峁┬阅鼙ＷC。模擬試驗結(jié)果表示，和傳統(tǒng)的CloudEx相比，場景1獲得了更好的延遲，在一定的響應(yīng)時間內(nèi)，獲得了完美的公平性，但當(dāng)響應(yīng)時間增大時，公平性會降低。而場景2的延遲更大一些，場景2是通過犧牲一定的延遲來獲得理想的公平性，同時，他對于延遲峰值的處理比CloudEX更好一些。 ?

＞觀點

? 本文將金融交易的實際場景面臨的挑戰(zhàn)和網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)的關(guān)系結(jié)合在一起，通過邏輯設(shè)置而不是對于架構(gòu)的硬性更改獲得了較好的表現(xiàn)，并提出集中公平性的限制方法，來獲得較好的表現(xiàn)。關(guān)于本文，可以進一步探究公平性的影響以及架構(gòu)方面的設(shè)置，獲取更安全的公平性。 ?

Load Balancers Need In-Band Feedback Control

Bhavana Vannarth Shobhana, Srinivas Narayana, Badri Nath (Rutgers University)

? 這篇文章是由來自羅格斯大學(xué)的研究者完成的，該文章的著眼點是精細(xì)化的服務(wù)下，如何通過負(fù)載均衡來提高服務(wù)的性能與可用性。本文認(rèn)為負(fù)載均衡需要調(diào)整請求路由以適應(yīng)快速變化的服務(wù)器性能來主動優(yōu)化應(yīng)用程序響應(yīng)時間，因此提出使用帶內(nèi)反饋控制的方法來優(yōu)化端到端的延遲。 ?

＞背景

負(fù)載均衡（LB）是將負(fù)載均勻分布在不同服務(wù)器，以獲得較好的服務(wù)表現(xiàn)和服務(wù)可用性的技術(shù)，這種技術(shù)能避免大批量的請求集中在某幾臺服務(wù)器，造成服務(wù)質(zhì)量的降低。但是，隨著微服務(wù)、無服務(wù)與機架規(guī)模計算的出現(xiàn)，在較小的時間維度上也會出現(xiàn)嚴(yán)重的服務(wù)降級問題，與此同時，傳統(tǒng)的一些方法例如請求重復(fù)、需求驅(qū)動的規(guī)模調(diào)整往往不能起到應(yīng)有的作用。 ?

＞設(shè)計 ? 現(xiàn)在的網(wǎng)絡(luò)設(shè)計中有著以下幾種問題： ?

缺乏對于網(wǎng)絡(luò)時延細(xì)粒度的探究

現(xiàn)在的微服務(wù)等應(yīng)用涉及了多個服務(wù)器的響應(yīng)，而最慢的微服務(wù)是整體服務(wù)響應(yīng)時間的瓶頸。而相比較與執(zhí)行較快但有著阻塞路徑的服務(wù)器，選擇較慢但路徑負(fù)載較低的服務(wù)器可能會更好。 ?

服務(wù)器性能的可變性

隨著時間的推移，服務(wù)器的性能會發(fā)生變化，典型的方法耗費了太多的時間。 ?

需要應(yīng)用的修改

獲取帶外的信息來調(diào)整請求路由也許很有效，但對于應(yīng)用程序的修改會帶來極大的挑戰(zhàn)性。 ?

無法獲取響應(yīng)信息

很多響應(yīng)信息會繞過LB，導(dǎo)致LB無法根據(jù)響應(yīng)信息進行調(diào)整。 ? 為了解決這些問題，本文設(shè)計了一個帶內(nèi)控制系統(tǒng)，以達到： ?

將網(wǎng)絡(luò)和服務(wù)器處理延遲納入請求路由決策。

對服務(wù)器性能變化做出快速反應(yīng)。

使用純本地觀察，避免需要修改應(yīng)用程序或外部存儲。

只觀察從客戶端到服務(wù)器的一個方向的流量。

同時能滿足標(biāo)準(zhǔn)LB要求。

? 優(yōu)化端到端的響應(yīng)延遲是整體性能提升的重點。而在LB場景下分為4部分，分別是：

用戶端到LB的時延。

LB到服務(wù)端的時延。

服務(wù)端到LB的時延。

LB到客戶端的時延。

? 很明顯，評價性能指標(biāo)，可以從LB和服務(wù)端的往返時延來分析。當(dāng)然，3）的時延很有可能無法觀測到。因此，我們需要分析相應(yīng)觸發(fā)的新的傳輸，以判斷往返的時延, 如下圖。

除此之外，在測量的過程中，會有這兩個問題，一個是LB測量的時間和響應(yīng)時延不同，另一個是LB不清楚是被觸發(fā)的包是被哪一個觸發(fā)的，如下圖。

因此，對于時間的測量，一方面要計算出正確的時間，另一方面可以通過傳輸?shù)拈g隔來識別被觸發(fā)的傳輸。 ? 在LB識別不同的負(fù)載LB后，則會執(zhí)行一個簡單的負(fù)載均衡算法，將最擁塞的服務(wù)器上的部分負(fù)載均分到其他的服務(wù)器上。 ?

＞評估

本文做了簡單的時延，實驗結(jié)果如下圖所示。從實驗結(jié)果可以看到，與傳統(tǒng)的方法相比，該方法在后續(xù)仍保持著較低的延遲。

?

＞個人觀點

本文以帶內(nèi)控制的思想進行負(fù)載均衡的調(diào)度，在較長時間的維度上仍能獲得較好的表現(xiàn)?？梢钥紤]將應(yīng)用的場景抽象成協(xié)同流等的方式，進一步提高服務(wù)的性能。

編輯：黃飛

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