DCI کا کیا مطلب ہے؟

Sep 15, 2025|

عصری ڈیجیٹل زمین کی تزئین میں ، ڈیٹا سینٹرز کلاؤڈ کمپیوٹنگ انفراسٹرکچر کی ریڑھ کی ہڈی کی حیثیت اختیار کرچکے ہیں ، جس میں کافی مقدار میں توانائی کا استعمال کرتے ہوئے ڈیٹا کی بڑے پیمانے پر مقدار پر کارروائی کی گئی ہے۔

یہ سوال "DCI کا کیا مطلب ہے" جدید ڈیٹا سینٹر فن تعمیرات کے بارے میں بات چیت میں اکثر پیدا ہوتا ہے ، جہاں ڈی سی آئی کا مطلب ہے ڈیٹا سینٹر کے آپس میں منسلک ہے ، وہ ٹیکنالوجی جو وسائل کی تقسیم اور کام کے بوجھ کی تقسیم کو قابل بنانے کے ل multiple ایک سے زیادہ ڈیٹا سینٹرز کو جوڑتی ہے۔

توانائی - موثر شیڈولنگ ایک اہم چیلنج کے طور پر ابھری ہے ، جس میں بجلی کی کھپت کی اصلاح کے ساتھ کارکردگی کی ضروریات کو متوازن کرنے کے لئے نفیس نقطہ نظر کی ضرورت ہوتی ہے۔ ڈیٹا سینٹر نیٹ ورک شیڈولنگ (DENS) طریقہ کار درجہ بندی کی ماڈلنگ اور ذہین وسائل مختص کرنے کی حکمت عملیوں کے ذریعہ ان چیلنجوں سے نمٹنے میں ایک اہم پیشرفت کی نمائندگی کرتا ہے۔

ڈیٹا سینٹر نیٹ ورکنگ میں کلیدی تصورات

ڈیٹا سینٹر انٹرکنیکٹ (DCI)

ٹکنالوجی جو متعدد ڈیٹا مراکز کو جغرافیائی طور پر منتشر سہولیات میں وسائل کے اشتراک ، کام کے بوجھ کی تقسیم ، اور تباہی کی بازیابی کو قابل بنانے کے ل ent جوڑتی ہے۔

نیٹ ورک کی بھیڑ

اس وقت ہوتا ہے جب نیٹ ورک ٹریفک صلاحیت سے تجاوز کرتا ہے ، اکثر ایتھرنیٹ انفراسٹرکچر میں بفر کی حدود اور لنکس کے مابین بینڈوتھ کی مماثلت کی وجہ سے ہوتا ہے۔

ڈین طریقہ کار

ذہین وسائل مختص کے ذریعہ کارکردگی کو برقرار رکھتے ہوئے ڈیٹا سینٹر کے شیڈولنگ کے لئے ایک درجہ بندی کا نقطہ نظر جو توانائی کی کارکردگی کو بہتر بناتا ہے۔

ڈیٹا سینٹر کے ماحول میں نیٹ ورک کی بھیڑ

ایتھرنیٹ - پر مبنی انفراسٹرکچر کا چیلنج

جدید ڈیٹا سینٹرز مختلف قسم کے ٹریفک لے جانے کے لئے ایتھرنیٹ میڈیا کے استعمال کے فلسفے کو قبول کرتے ہیں ، جن میں LAN ، SAN ، اور IPC مواصلات شامل ہیں۔ اگرچہ ایتھرنیٹ ٹکنالوجی پختگی ، تعیناتی میں آسانی اور نسبتا simple آسان انتظام کی پیش کش کرتی ہے ، لیکن یہ ہارڈ ویئر کی کارکردگی کی حدود کے لحاظ سے خاص طور پر بفر کی صلاحیت میں اہم چیلنج پیش کرتا ہے۔

عام ایتھرنیٹ بفر کے سائز 100 KB کی شدت کی سطح پر کام کرتے ہیں ، جبکہ انٹرنیٹ روٹرز میں عام طور پر 100 MB کی شدت کے بفر سائز کی خصوصیت ہوتی ہے۔ بفر کی گنجائش میں 1000x کا یہ کافی فرق ، اعلی - بینڈوتھ ٹریفک کے نمونوں کے ساتھ مل کر ، ڈیٹا سینٹر کے ماحول میں نیٹ ورک کی بھیڑ کی بنیادی وجہ تشکیل دیتا ہے۔

بفر صلاحیت کا موازنہ

ایتھرنیٹ 100 KB سوئچ کرتا ہے

انٹرنیٹ روٹرز 100 ایم بی

بفر کی صلاحیت میں 1000x فرق اعداد و شمار کے مراکز میں اعلی - بینڈوتھ ٹریفک کے نمونوں کو سنبھالنے کے لئے اہم چیلنجز پیدا کرتا ہے۔

ڈیٹا سینٹر سوئچز میں بھیڑ کا اظہار

ڈیٹا سینٹر سوئچ میں بھیڑ کا اظہار متعدد سمتوں میں ہوسکتا ہے۔ ڈاون لنک سمت میں ، بھیڑ ابھرتی ہے جب انجری لنکس کی مجموعی صلاحیت ایگریس لنکس کی صلاحیت سے زیادہ ہو جاتی ہے۔ اپلنک سمتوں کے لئے ، بینڈوتھ مماثلت بنیادی طور پر بینڈوتھ کنورجنس تناسب کے ذریعہ طے کی جاتی ہے ، جب بھیڑ کے ساتھ ہی اس وقت بھیڑ پائی جاتی ہے جب تمام سرور بندرگاہوں کی مجموعی بینڈوتھ سوئچ کی کل اپلنک صلاحیت سے تجاوز کرتی ہے۔

یہ بھیڑ کے نکات ، جنہیں اکثر ہاٹ سپاٹ کہا جاتا ہے ، ڈیٹا سینٹر نیٹ ورک کی ڈیٹا کو موثر انداز میں منتقل کرنے کی صلاحیت کو شدید متاثر کرسکتے ہیں ، جس سے ممکنہ طور پر انتہائی معاملات میں تھرو پٹ کو 70 فیصد تک کم کیا جاسکتا ہے۔

ڈاؤن لنک بھیڑ

اس وقت ہوتا ہے جب کل آنے والی ٹریفک سوئچ پورٹ کی باہر جانے والی صلاحیت سے زیادہ ہو ، جس سے ڈیٹا کے بہاؤ میں اعلی سے نچلے نیٹ ورک کے درجے تک رکاوٹیں پیدا ہوں۔

اپلنک بھیڑ

اس وقت ہوتا ہے جب جمع شدہ سرور ٹریفک اپلنک کی صلاحیت سے تجاوز کرتا ہے ، عام طور پر نیٹ ورک ڈیزائن کے بینڈوتھ کنورجنس تناسب سے طے ہوتا ہے۔

آئی ای ای ای 802.1 کیو کے معیارات اور بھیڑ کا انتظام

کس طرح 802.1Qau کام کرتا ہے

اوورلوڈڈ سوئچ بھیڑ کا پتہ لگاتے ہیں اور اطلاعاتی اشارے تیار کرتے ہیں

بھیڑ کے اشاروں کو آلات بھیجنے کے لئے واپس پھیلایا جاتا ہے

بھیڑ کو کم کرنے کے لئے مرسلین اپنے ٹرانسمیشن کی شرح کو گلا گھونٹتے ہیں

نیٹ ورک کے استعمال کو اعلی سطح پر برقرار رکھا جاتا ہے (95 ٪ تک)

فعال شرح پر قابو پانے کے ذریعے پیکٹ کے نقصان کو کم سے کم کیا جاتا ہے

ڈیٹا سینٹر برجنگ ٹاسک گروپ (آئی ای ای 802.1) نے پرت 2 بھیڑ کے کنٹرول حل تیار کیے ہیں ، خاص طور پر آئی ای ای 802.1QAU کی تفصیلات۔ یہ معیاری ڈیٹا سینٹر سوئچز کے مابین بھیڑ کے نوٹیفکیشن کے ل feed بیک لوپ متعارف کراتا ہے ، جس سے اوورلوڈڈ سوئچز کو بھیڑ کے نوٹیفکیشن سگنلز کو اعلی - لوڈ مرسلوں کو گلا گھونٹنے کے لئے استعمال کرنے کے قابل بناتا ہے۔

اگرچہ یہ تکنیک بھیڑ کی وجہ سے پیکٹ کے نقصان کو مؤثر طریقے سے روکتی ہے اور 95 فیصد تک اعلی نیٹ ورک کے استعمال کی شرح کو برقرار رکھتی ہے ، لیکن یہ بنیادی طور پر بنیادی مسئلے کو حل نہیں کرتی ہے۔

"ایک زیادہ موثر نقطہ نظر میں عام مواصلات کے راستوں کو بانٹنے سے بچنے کے لئے اعداد و شمار - انتہائی کاموں کی اسٹریٹجک تعیناتی شامل ہے۔ مثال کے طور پر ، ان کے مواصلات کے مطابق تین - درجے کے فن تعمیرات کی مقامی تنہائی کی خصوصیات کو مکمل طور پر فائدہ اٹھانا چاہئے۔"

یہ اعداد و شمار - انتہائی کام ، ویڈیو - کو شیئر کرنے کی ایپلی کیشنز کی طرح ، ڈیٹا سینٹر کے اندر چلنے والی دیگر ملازمتوں کے ساتھ بیک وقت بات چیت کرتے ہوئے اختتامی صارفین کے لئے مستقل بٹ اسٹریم تیار کرتے ہیں۔ تاہم ، یہ متناسب تقسیم شدہ تعیناتی کا طریقہ توانائی - موثر شیڈولنگ مقاصد سے متصادم ہے ، جس کا مقصد تمام کام کے بوجھ کو سنبھالنے کے لئے کم سے کم سرور سیٹ اور مواصلات کے وسائل کے سیٹ کو استعمال کرنا ہے۔

ڈینس طریقہ کار کا فریم ورک

درجہ بندی کے ماڈلنگ کا نقطہ نظر

ڈینز کا طریقہ کار روایتی نقطہ نظر سے ایک نمونہ شفٹ کی نمائندگی کرتا ہے جو سرور کمپیوٹنگ وسائل کے یکساں تالاب کے طور پر ڈیٹا سینٹرز ماڈل کرتا ہے۔ اس کے بجائے ، ڈینز نے مرکزی دھارے میں شامل ڈیٹا سینٹر ٹوپولوجیز کے مطابق ایک درجہ بندی کے ماڈل کی تجویز پیش کی ہے۔

تین - درجے کے اعداد و شمار کے مراکز کے ل the ، ڈینس میٹرک ایم کو سرور - سطح کی فنکشن F_S ، ریک - سطح کی تقریب F_R ، اور ماڈیول - سطح کی تقریب F_M کے وزن والے امتزاج کے طور پر بیان کیا گیا ہے۔

M = × f_s + × f_r + × f_m

جہاں ، اور وزن کے گتانک کی نمائندگی کرتے ہیں جو اس بات کا تعین کرتے ہیں کہ کس طرح سے متعلقہ اجزاء (سرورز ، ریک ، ماڈیول) تشخیصی میٹرکس کو کس طرح متاثر کرتے ہیں۔

وزن کے اعدادوشمار

(سرور - سطح کا وزن) عام طور پر 0.7

ہلکے بھری ہوئی ریکوں کے اندر اعلی - لوڈ سرورز کا انتخاب کرنے کے حق میں

(ریک - سطح کا وزن) عام طور پر 0.2

کم نیٹ ورک بوجھ کے ساتھ کمپیوٹنگ ریک کو ترجیح دیتا ہے

(ماڈیول - سطح کا وزن) عام طور پر 0.1

ٹاسک استحکام کے ل cruc ضروری ، ہلکے سے بھری ہوئی ماڈیولز کا انتخاب کرنے کے حق میں

Weighting Coefficients

سرور بوجھ اور مواصلات کی صلاحیت

سرور لوڈ L_S (L) اور اس کے مواصلات کی ممکنہ Q_S (Q) کا مجموعہ سرور کے انتخاب کے لئے بنیادی بنیاد تشکیل دیتا ہے۔ اس رشتے کا اظہار اس کے ذریعے کیا جاتا ہے:

f_s(l,q) = L_s(l) × (Q_s(q)^φ)/δ_t

L_s(l)

سرور ایل کے بوجھ پر منحصر ہے ، ایک خصوصی سگمائڈ فنکشن کا استعمال کرتے ہوئے حساب کیا جاتا ہے

Q_s(q)

سوئچ آؤٹ پٹ قطار Q میں بھیڑ کے حالات کا تجزیہ کرکے ریک اپلنکس پر بوجھ کی وضاحت کرتا ہے

δ_t

- ریک (ٹور) سوئچز کے اوپر - پر فراہمی کا عنصر

میٹرک میں L_S (L) اور Q_S (Q) کے مابین تناسب کی وضاحت کرنے والے قابلیت

عنصر کی تعریف اور اصلاح کو لوڈ کریں

اس چیلنج سے نمٹنے کے لئے ڈینس بوجھ کے عنصر کو دو سگمائڈ افعال کے مجموعے کے طور پر بیان کیا گیا ہے جو بیکار سرورز ان کی اعلی توانائی کی کھپت کا تقریبا 67 67 ٪ استعمال کرتے ہیں:

L_s(l) = 1/(1 + e^(-10(l - 0.5))) - 1/(1 + e^(-2(l - (1 - ε/2))))

پہلا جزو بنیادی سگمائڈ شکل کی وضاحت کرتا ہے ، جبکہ دوسرا جرمانہ فنکشن کے طور پر کام کرتا ہے جو زیادہ سے زیادہ سرور بوجھ کی قدروں کو اکٹھا کرنے کے لئے ڈیزائن کیا گیا ہے۔ پیرامیٹر ε وکر کے گرتے ہوئے حصے کی حد اور ڈھال کی وضاحت کرتا ہے۔

سرور بوجھ کی اصلاح کا وکر

Server Load Optimization Curve

یہ نفیس نقطہ نظر اس بات کو یقینی بناتا ہے کہ سرور زیادہ سے زیادہ بوجھ کی حدود میں کام کرتے ہیں ، عام طور پر 70 ٪ اور 85 ٪ کے استعمال کے درمیان ، ہارڈ ویئر کی وشوسنییتا کے خدشات کے ساتھ توانائی کی کارکردگی کو متوازن کرتے ہیں۔

قطار کا انتظام اور بھیڑ میٹرکس

قطار قبضے کا تجزیہ

ایک ریک کے اندر موجود تمام سرور اپلنک مواصلات کے لئے ٹور سوئچ کا اشتراک کرتے ہیں۔ گیگا بائٹ کی شرحوں پر ، انفرادی سرورز یا بہاؤ کے زیر قبضہ اپلنک مواصلات کے عین مطابق تناسب کا تعین کرنا کمپیوٹیشنل انتہائی گہرا ہوجاتا ہے۔ اس چیلنج سے نمٹنے کے ل the ، ڈینز طریقہ کار میں سوئچ آؤٹ پٹ قطار Q (Q) قبضے سے متعلق ایک جزو شامل کیا گیا ہے ، جو بینڈوتھ کے ساتھ - فراہمی عنصر δ سے زیادہ مختلف ہوتا ہے۔

قبضے کی شرح Q مطلق قطار کے سائز سے آزاد ہے لیکن کل قطار کے سائز Q_MAX کے ساتھ مختلف ہوتی ہے ، جس میں [0،1] شامل ہیں ، جہاں 0 اور 1 بالترتیب خالی اور مکمل قطار والی ریاستوں کے مطابق ہے۔ قطار قبضے کے جزو کو متعارف کرانے سے ، ڈین میٹرک ٹرانسمیشن ریٹ کی مختلف حالتوں کے بجائے ریک یا ماڈیولز میں بھیڑ کی تبدیلیوں کا جواب دے سکتا ہے۔

ویبل تقسیم کا نفاذ

Q (Q) فنکشن ایک الٹا Webull مجموعی تقسیم کی تقریب کا استعمال کرتا ہے:

Q (Q)=e^(- (3Q/Q_MAX)^2)

یہ فارمولیشن خالی قطاروں کا انتخاب کرنے کے حق میں ہے جبکہ بھاری بھرکم بھری ہوئی قطار کو سزا دیتے ہوئے۔ جب بھیڑ کی سطح کم رہتی ہے تو ، مساوات میں بینڈوڈتھ - پر فراہمی عنصر over سے زیادہ مساوات میں اپلنک اور ڈاونلنک بینڈوتھ کی صلاحیت کے مابین توازن کی بہتر حمایت کرتا ہے۔

قطار قبضہ بمقابلہ کارکردگی

جیسے جیسے بھیڑ میں اضافہ ہوتا ہے اور بفرز بہاؤ ہوتے ہیں ، بینڈوتھ کی مماثلت ناقابل تسخیر ہوجاتی ہے ، جس سے ممکنہ طور پر متاثرہ راستوں میں کارکردگی کا انحطاط 40 ٪ تک ہوتا ہے۔

کارکردگی کی پیمائش اور اصلاح کے نتائج

گھنٹی - شکل کا انتخاب فنکشن

F_S (L ، Q) فنکشن سرور لوڈ L اور قطار لوڈ Q سے متعلق ایک گھنٹی - شکل کی سطح بناتا ہے۔ یہ فنکشن ترجیحی طور پر کم سے کم یا کوئی بھیڑ کے ساتھ ریکوں میں واقع اوسط بوجھ کی سطح سے اوپر سرورز کا انتخاب کرتا ہے۔ تجرباتی مطالعات سے یہ ظاہر ہوتا ہے کہ یہ نقطہ نظر روایتی راؤنڈ روبن شیڈولنگ کے مقابلے میں 25 - 35 ٪ کی توانائی کی بچت حاصل کرسکتا ہے جبکہ زیادہ سے زیادہ 5 ٪ زیادہ سے زیادہ سطح کے اندر کارکردگی کو برقرار رکھتے ہوئے۔

توانائی کی بچت

25-35%

روایتی راؤنڈ - رابن شیڈولنگ الگورتھم کے مقابلے میں

کارکردگی

95%+

زیادہ سے زیادہ سطح کے 5 ٪ کے اندر کارکردگی کو برقرار رکھتا ہے

استعمال

70-85%

زیادہ سے زیادہ سرور استعمال کی حد میں توازن کی کارکردگی اور وشوسنییتا

درجہ بندی کے اثرات کا تجزیہ

ریک اور ماڈیول کے اثرات کے عوامل کا اظہار اس طرح کیا جاتا ہے:

ریک - سطح کا عنصر

f_r (l ، q)=l_r (l) × (q_m (q)^φ)/Δ_m=(q_m (q)^φ)/Δ_m × (1/n) σ (i =1 to n) l_s (l)

Where L_r(l) represents rack load as the normalized sum of all server loads within the rack, n is the number of servers per rack, Q_m(q) is proportional to traffic load on module ingress switches, and δ_m is the bandwidth over-provisioning factor on module switches.

ماڈیول - سطح کا عنصر

f_m (l)=l_m (l)=(1/k) σ (j =0 to k) l_r (l)

جہاں L_M (L) ماڈیول بوجھ کی نمائندگی کرتا ہے کیونکہ ماڈیول کے اندر تمام ریک بوجھ کی معمول کے مطابق ، اور K فی ماڈیول ریک کی تعداد ہے۔ ماڈیول - سطح کے عنصر میں صرف ایک بوجھ - متعلقہ جزو شامل ہوتا ہے کیونکہ تمام ماڈیول ایک ہی کور سوئچ سے منسلک ہوتے ہیں۔

عملی نفاذ کے تحفظات

توانائی کی بچت کی تجارت - آفس

جب جانچ پڑتال کرتے ہو کہ ڈی سی آئی کا مطلب توانائی - موثر شیڈولنگ کے لئے کیا ہے ، تو یہ واضح ہوجاتا ہے کہ باہم مربوط سہولیات میں عالمی اصلاح کے خلاف انفرادی ڈیٹا سینٹرز کے اندر ڈی سی آئی کے نفاذ کو احتیاط سے مقامی اصلاح کو متوازن کرنا ہوگا۔

ڈینز کا طریقہ کار یہ ظاہر کرتا ہے کہ توانائی - موثر شیڈولرز کو لازمی طور پر سب سے کم ممکنہ سرور سیٹ کے اندر ڈیٹا سینٹر کی ملازمتوں کو مستحکم کرنا ہوگا ، عام منظرناموں میں 3: 1 یا اس سے زیادہ استحکام کا تناسب حاصل کرنا۔

تاہم ، چوٹی کے بوجھ پر مسلسل آپریشن ہارڈ ویئر کی وشوسنییتا کو 15-20 ٪ تک کم کرسکتا ہے اور ملازمت کی تکمیل کے اوقات کو 30 ٪ تک کم کرسکتا ہے۔

Energy Efficiency Trade-Offs

کلیدی تجارت - آفس

اعلی استحکام توانائی کی کھپت کو کم کرتا ہے

زیادہ سے زیادہ بوجھ میں توازن نیٹ ورک کی کارکردگی کو بہتر بناتا ہے

سے زیادہ - استحکام سے ناکامی کا خطرہ بڑھ جاتا ہے (15-20 ٪ وشوسنییتا میں کمی)

چوٹی کے بوجھ ملازمت کی تکمیل کے اوقات کو 30 ٪ تک متاثر کرسکتے ہیں

ملٹی - پاتھ لوڈ بیلنسنگ

ماڈیول - سطح کے عنصر F_M میں صرف ایک بوجھ - متعلقہ جزو شامل ہوتا ہے ، کیونکہ تمام ماڈیول ایک ہی کور سوئچز سے جڑتے ہیں اور ECMP (مساوی - لاگت ملٹی -} راستہ) روٹنگ تکنیک کے ذریعہ یکساں بینڈوتھ حاصل کرتے ہیں۔ یہ ڈیزائن اس بات کو یقینی بناتا ہے کہ ٹریفک کی تقسیم دستیاب راستوں میں متوازن رہتی ہے ، جس میں 40 {- 50 ٪ کے تھروپپٹ میں ماپنے میں بہتری کے ساتھ سنگل پاتھ روٹنگ نقطہ نظر کے مقابلے میں 40 - 50 ٪ متوازن رہتا ہے۔

ای سی ایم پی روٹنگ فوائد

ٹریفک کو متعدد برابر - لاگت کے راستوں میں تقسیم کرتا ہے

40 - 50 ٪ بمقابلہ سنگل پاتھ روٹنگ کے ذریعہ ان پٹ کو بہتر بناتا ہے

راہ فالتو پن کے ذریعے غلطی رواداری کو بڑھاتا ہے

ڈین ہائیرارکلیکل ماڈل کے ساتھ بغیر کسی رکاوٹ کے کام کرتا ہے

اعلی درجے کی اصلاح کی حکمت عملی

متحرک وزن میں ایڈجسٹمنٹ

حالیہ تحقیق میں وزن کے گتانک کی متحرک ایڈجسٹمنٹ کی کھوج کی گئی ہے ، اور حقیقی - وقت کے کام کے بوجھ کی خصوصیات پر مبنی ہے۔

کمپیوٹ - انتہائی کام کے بوجھ =0.8 ، + =0.2

مواصلات - انتہائی=0.4 ، =0.3 ، =0.3

پروڈکٹ حسب ضرورت خدمات

"قابل تجدید توانائی کے ذرائع کے انضمام کے ساتھ غذا - پر مبنی شیڈولنگ الگورتھم نے ہائپرس اسکیل ڈیٹا سینٹرز میں کاربن کے نشانات کو کم کرنے کے لئے قابل ذکر صلاحیت کا مظاہرہ کیا ہے۔"

گرڈ بجلی کی کھپت میں 45 فیصد کمی

ماخذ: ژانگ ایٹ ال۔ (2024) ، پائیدار کمپیوٹنگ پر آئی ای ای ای ٹرانزیکشنز

مفت نمونہ سروس

ٹریفک کے نمونوں کی پیش گوئی کرنے اور ڈین پیرامیٹرز کو بہتر بنانے کے لئے مشین لرننگ الگورتھم کو شامل کرنے سے وابستہ نتائج ظاہر ہوئے ہیں۔

بھیڑ کی پیشن گوئی میں 85 ٪ درستگی

5 منٹ کی پیشن گوئی افق

10-15 ٪ اضافی توانائی کی بچت

تجرباتی توثیق اور نتائج

تخروپن کا ماحول

متضاد ایونٹ سمیلیٹرز کا استعمال کرتے ہوئے وسیع پیمانے پر نقالی نے مختلف ڈیٹا سینٹر کی تشکیلوں میں ڈینز کے طریقہ کار کی توثیق کی ہے۔ ٹیسٹ کے منظرناموں میں ایک ہزار سے 100،000 سرورز کے اعداد و شمار کے مراکز شامل ہیں ، جن میں مختلف ٹریفک کے نمونے شامل ہیں جن میں ویب سروسز (80 ٪ پڑھیں ، 20 ٪ لکھیں) ، بیچ پروسیسنگ (متوازن پڑھیں/لکھنا) ، اور اسٹریمنگ ایپلی کیشنز (95 ٪ لکھیں ، 5 ٪ پڑھیں)۔

سرور اسکیل

1،000 سے 100،000 سرور

ٹریفک کے نمونے

ویب سروسز ، بیچ پروسیسنگ ، اسٹریمنگ

نقلی قسم

مجرد واقعہ سمیلیٹرز

کارکردگی میٹرکس

کلیدی کارکردگی کے اشارے

توانائی کی کارکردگی

بیس لائن شیڈولرز کے مقابلے میں 28-42 ٪ توانائی میں کمی

نیٹ ورک کا استعمال

85 - 92 ٪ نیٹ ورک کے استعمال کو بھیڑ کے حوصلہ افزائی پیکٹ کے نقصان کے بغیر برقرار رکھا

ملازمت کی تکمیل کا وقت

ملازمت کی اوسط تکمیل کے اوقات میں 15-25 ٪ تک بہتر ہوا

سرور کا استعمال

72-83 ٪ کی زیادہ سے زیادہ سرور کے استعمال کی حدود

قطار میں تاخیر

اوسط قطار میں تاخیر 35-45 ٪ کم ہوگئی

کارکردگی کا موازنہ

← Previous: کسٹم نیٹ ورک کی تعیناتیوں کے لیے OEM اور ODM 100G ٹرانسیور حل

Next2: جو ڈیجیٹل آلات کو باہم مربوط اور ڈیٹا منتقل کرنے کی اجازت دیتا ہے →

Send Inquiry