خلاصہ
جیسے جیسے مصنوعی ذہانت (AI) تیزی سے آگے بڑھ رہی ہے، روایتی ڈیٹا سینٹر نیٹ ورکس کو AI ٹریفک لے جانے پر بڑے چیلنجز کا سامنا ہے۔ بینڈوڈتھ کا زیادہ استعمال اور ہاتھی کے بہاؤ کی ایک چھوٹی سی تعداد روایتی فی- بہاؤ کے بوجھ میں توازن کو غیر موثر بنا سکتی ہے، جس کے نتیجے میں بھیڑ اور پیکٹ کا نقصان ہوتا ہے جو AI ماڈل کی تربیت اور کام کی تکمیل کے اوقات میں نمایاں طور پر اضافہ کرتا ہے۔ یہ وائٹ پیپر ایک متحرک ذہین روٹنگ ٹیکنالوجی کا جائزہ لیتا ہے جو حقیقی-وقت کی آگاہی کو ذہین فیصلہ سازی کے ساتھ جوڑتا ہے-۔ اس میں راستے-معیار کی پیمائش، BGP توسیعی-انتساب کی مطابقت پذیری، متحرک وزنی-کاسٹ ملٹی پاتھ (WCMP)، غیر معمولی-راستہ ہٹانا، اور
فلولیٹ-لیول آٹو لوڈ بیلنسنگ (ALB) AI ماحول میں ٹریفک شیڈولنگ کو بہتر بنانے کے لیے۔ یہ ڈیزائن متعدد کرایہ داروں کی تنہائی فراہم کرنے کے لیے ورچوئلائزیشن کا بھی استعمال کرتا ہے اور موثر، مستحکم، اور ذہین AI ڈیٹا سینٹر نیٹ ورکس کے لیے درخواست کے منظرنامے اور منصوبہ بندی کی رہنمائی پیش کرتا ہے۔
تعارف: AI میں نیٹ ورک ارتقاء دور
روایتی نیٹ ورکس AI کے ساتھ کیوں جدوجہد کرتے ہیں۔ ٹریفک
روایتی ڈیٹا سینٹر نیٹ ورکس میں، چھوٹے بہاؤ کی ایک بڑی تعداد نیٹ ورک کے حالات کے بارے میں حقیقی وقت سے آگاہی کے بغیر بھی قابل قبول تقسیم اور بھیڑ سے بچنے کو حاصل کرنے کے لیے فی-بہاؤ کے بوجھ کے توازن کو قابل بناتی ہے۔ AI ٹریفک بہت مختلف ہے: بینڈوتھ کا استعمال بہت زیادہ ہے اور ٹریفک پر اکثر ہاتھیوں کے چند بہاؤ کا غلبہ ہوتا ہے۔ اس وجہ سے ہیش ٹکراؤ ایک ہی راستے پر متعدد بڑے بہاؤ رکھ سکتا ہے جبکہ دوسرے راستے کم استعمال میں رہتے ہیں۔ ایک بار پیکٹ کا نقصان ہونے کے بعد، پورے AI کام کے بوجھ کی تکمیل کا وقت نمایاں طور پر بڑھ سکتا ہے۔ اس وجہ سے، صنعت تیزی سے AI فیبرکس کے لیے بہتر بوجھ-بیلنسنگ الگورتھم پر توجہ مرکوز کرتی ہے تاکہ ٹریفک کو متعدد راستوں پر زیادہ یکساں طور پر تقسیم کیا جائے۔
تصویر 1. AI ہاتھی-بہاؤ ٹریفک اور روایتی چھوٹی-بہاؤ ٹریفک کا موازنہ۔
ذہین فیصلے کے ساتھ متحرک آگاہی کا امتزاج{0}} کرنا
متحرک ذہین روٹنگ ایک آگاہی-لوڈ پر مبنی-توازن کی ٹیکنالوجی ہے۔ یہ مقامی راستے کے انتخاب کو ایڈجسٹ کرنے کے لیے تانے بانے میں سوئچ کے ذریعے محسوس ہونے والے راستے کے معیار کا استعمال کرتا ہے اور متحرک طور پر وزنی بوجھ کے توازن کو سپورٹ کرتا ہے۔ BGP پر بنایا گیا، ٹیکنالوجی ایک نئی توسیع شدہ-کمیونٹی وصف کی وضاحت کرتی ہے۔
متعدد-جہتی، اعلی-صحت سے متعلق پیمائشیں راستے کے معیار کی جانچ کرنے کے لیے استعمال کی جاتی ہیں، اور نتیجہ کو BGP کے ذریعے آگے بڑھایا جاتا ہے تاکہ بعد میں ٹریفک فارورڈنگ کی رہنمائی کی جا سکے۔ یہ نیٹ ورک کو بہتر بناتا ہے-وسیع لوڈ کی تقسیم اور ایپلیکیشن کے جوابی وقت کو کم کرتا ہے [1]۔
شکل 2۔ متحرک آگاہی، فیصلہ، اور عمل درآمد کا ورک فلو۔
بنیادی ٹیکنالوجیز: ذہین ٹریفک شیڈولنگ
مین اسٹریم نیٹ ورک لوڈ-توازن کے طریقوں میں شامل ہیں:
- فی-فلو ECMP: سب سے عام طریقہ، پانچ-ٹپل ہیش پر مبنی۔ یہ اچھی طرح سے کام کرتا ہے جب بہت سے بہاؤ ہوتے ہیں اور پیکٹ آرڈر کو محفوظ رکھتا ہے، لیکن ہیش ٹکراؤ خراب توازن پیدا کر سکتا ہے جب بہاؤ کی تعداد کم ہو، جیسا کہ AI ٹریننگ میں [1]۔
- فلولیٹ-بیسڈ بیلنسنگ: انٹر-فلولیٹ گیپ کی درست ترتیب پر منحصر ہے۔ درست ترتیب مشکل ہے جب عالمی راستہ-لیول لیٹینسی نامعلوم ہے [1]۔
- فی-پیکٹ ECMP: بہترین نظریاتی توازن فراہم کرتا ہے لیکن وصول کنندہ [1] پر وسیع پیکٹ دوبارہ ترتیب دے سکتا ہے۔
XingRongyuan CX-N Series RoCE سوئچز (SONiC-based) کے ذریعے استعمال ہونے والا متحرک ذہین روٹنگ اپروچ فی-flow ECMP اور Flowlet- بیسڈ بیلنسنگ کو یکجا کرتا ہے۔ یہ ڈائنامک ڈبلیو سی ایم پی (ویٹڈ کوسٹ ملٹی پاتھ) اور فلولیٹ-بیسڈ ALB (آٹو لوڈ بیلنسنگ) [1] متعارف کراتا ہے۔
راستے کے معیار کی پیمائش
سسٹم نیٹ ورک پاتھ کوالٹی کا جائزہ لے کر ایسے عوامل کا استعمال کرتا ہے جو AI کلسٹر فیبرکس کو سختی سے متاثر کرتے ہیں، بشمول بینڈوتھ کا استعمال، قطار کا استعمال، اور فارورڈنگ میں تاخیر۔
شماریاتی کاؤنٹرز
بینڈوتھ اور قطار کے استعمال کی پیمائش ASIC ہارڈویئر کاؤنٹرز کے ذریعے سو-ملی سیکنڈ کی سطح پر درستگی کے ساتھ کی جاتی ہے۔ ASIC ریئل ٹائم میں پورٹ-فارورڈنگ اور قطار-فارورڈنگ کاؤنٹرز کو ریکارڈ کرتا ہے۔ SONiC کنٹرول طیارہ SAI انٹرفیس کے ذریعے کاؤنٹرز کو ذیلی-سیکنڈ پریزیشن پر پڑھتا ہے اور انہیں Redis میں اسٹور کرتا ہے۔ روٹنگ-کنٹرول کا عمل ان کاؤنٹرز کا استعمال کرتے ہوئے انٹرفیس کے معیار کا جائزہ لیتا ہے اور BGP کے ذریعے نتیجہ کی تشہیر کرتا ہے۔ کنٹرول-ہوائی جہاز کے بوجھ کو محدود کرنے کے لیے، فی الحال اشتہارات دوسرے درجے کے وقفوں پر بھیجے جاتے ہیں، متعدد نمونوں پر ایک وزنی اوسط کا اطلاق ہوتا ہے۔ مزید حالیہ نمونے زیادہ وزن حاصل کرتے ہیں۔
-بینڈ ٹیلی میٹری میں
فارورڈنگ-تاخیر کی پیمائش INT (ان-بینڈ نیٹ ورک ٹیلی میٹری) پر مبنی ہے اور نینو سیکنڈ-سطح کی درستگی تک پہنچ سکتی ہے۔ HDC (High Delay Capture) ایسے پیکٹوں کو پکڑتا ہے جو ASIC کے اندر زیادہ تاخیر کا تجربہ کرتے ہیں۔ جب ایک پیکٹ صارف کی طے شدہ تاخیر کی حد سے بڑھ جاتا ہے-، تو سوئچ اصل پیکٹ کے پہلے 150 بائٹس کو میٹا ڈیٹا کے ساتھ بھیجتا ہے، بشمول انگریس پورٹ، ایگریس پورٹ، اور لیٹنسی، کلکٹر کو۔ اس ڈیزائن میں، CPU HDC کلکٹر اور تجزیہ کار کے طور پر کام کرتا ہے، جس سے اعلی-پریسجن فارورڈنگ-تاخیر کی پیمائش اور زیادہ درست راستے-معیار کی جانچ پڑتال کی جا سکتی ہے۔
شکل 3. راستہ-معیار کی تبلیغ اور WCMP تنصیب۔
یہ ٹیکنالوجی ایک نئی BGP توسیعی کمیونٹی کی خصوصیت، پاتھ بینڈوتھ ایکسٹینڈڈ کمیونٹی کا استعمال کرتی ہے تاکہ کسی منزل تک جانے والے راستے کے مجموعی معیار کی نشاندہی کی جا سکے۔ توسیع شدہ-قسم کی فیلڈ کا ہائی-آرڈر بائٹ 0x00 ہے اور کم-آرڈر بائٹ 0x05 ہے۔ ویلیو فیلڈ میں، گلوبل ایڈمنسٹریٹر سب فیلڈ AS نمبر کی نمائندگی کرتا ہے۔ پاتھ کوالٹی کو IEEE فلوٹنگ پوائنٹ فارمیٹ کا استعمال کرتے ہوئے چار بائٹس میں انکوڈ کیا جاتا ہے اور GB/s میں ظاہر کیا جاتا ہے۔
جب NIC1 NIC2 کے ساتھ بات چیت کرتا ہے، NIC2 سب سے پہلے Leaf2 پر اپنے IP ایڈریس کی تشہیر کرتا ہے۔ Leaf2 لنک کے ساتھ ریڑھ کی ہڈی کے ایڈریس کی تشہیر کرتا ہے-کوالٹی ویلیو NIC2 کی طرف Leaf2 ڈاؤن لنک وزن سے ضرب۔ ریڑھ کی ہڈی اپنے وزنی لنک کوالٹی کا اضافہ کرتی ہے اور جمع شدہ قدر کو Leaf1 میں منتقل کرتی ہے۔ Leaf1 راستے کے معیار کا خلاصہ کرتا ہے اور ایسے راستوں کو انسٹال کرتا ہے جو فارورڈنگ کی رہنمائی کرتے ہیں۔ دو-ٹیر لیف-اسپائن فیبرک میں، بندرگاہوں کو لیف اپ لنکس، لیف ڈاؤن لنکس، اور اسپائن پورٹس کے طور پر درجہ بندی کیا جاتا ہے، ہر طبقے کے لیے قابل ترتیب کیلکولیشن گتانک کے ساتھ۔
متحرک WCMP
لوڈ بیلنسنگ ٹریفک کو متعدد لنکس میں تقسیم کرتا ہے۔ AI ماحول میں، یہ کم سے کم پیکٹ کے نقصان، تاخیر، اور تھرو پٹ انحطاط کے ساتھ بغیر نقصان کے ایتھرنیٹ فیبرک بنانے کے لیے ضروری ہے۔ ECMP ڈیٹا سینٹرز میں روایتی طریقہ کار ہے۔ WCMP تقسیم کرکے ECMP کو بڑھاتا ہے۔
متناسب طور پر لنکس کے پار ٹریفک۔ متحرک ذہین روٹنگ میں، WCMP وزن کو حقیقی وقت میں راستے کے معیار کے مطابق ایڈجسٹ کیا جاتا ہے۔ مثال کے طور پر، اگر NIC1 اور NIC2 کے درمیان دو راستے موجود ہیں، تو سسٹم 3:7 کے تناسب کا حساب لگا سکتا ہے۔ جیسے جیسے ٹریفک میں تبدیلی آتی ہے، اپ ڈیٹ شدہ پاتھ-معیاری معلومات کو BGP کے ذریعے ہر لیف سوئچ پر پھیلایا جاتا ہے، جہاں ڈائنامک WCMP روٹس فارورڈنگ کی رہنمائی کے لیے تیار کیے جاتے ہیں۔
غیر معمولی راستہ ہٹانا
جب کسی راستے کا مجموعی معیار متفقہ حد سے نیچے آجاتا ہے، تو راستے کو AI کام کے بوجھ کے لیے ناقابل استعمال سمجھا جاتا ہے اور اسے فارورڈنگ سے ہٹا دیا جاتا ہے۔ بقیہ راستے متحرک WCMP کے ذریعے ٹریفک لے جاتے ہیں۔ ایک بار جب راستہ معمول پر آجاتا ہے، تو اسے بحال کردیا جاتا ہے۔ اگرچہ یہ عارضی طور پر کچھ صلاحیت کو غیر استعمال شدہ چھوڑ سکتا ہے، یہ زیادہ سنگین بھیڑ اور پیکٹ کے نقصان کو روکتا ہے [1]۔
انٹیلجنٹ لوڈ بیلنسنگ (ALB)
ALB فلولیٹ-کی بنیاد پر لوڈ کی تقسیم فراہم کرتا ہے۔ ASIC حقیقی وقت میں مختلف بندرگاہوں پر بوجھ اور تاخیر کی پیمائش کرتا ہے اور ہر فلولیٹ کو کم بوجھ یا کم تاخیر کے ساتھ لنک پر بھیجتا ہے۔ یہ روایتی ECMP کے اوپر بہتر-دانے دار شیڈولنگ کو جوڑتا ہے۔ ALB پورٹ فیل اوور کو بھی سپورٹ کرتا ہے اور جب ایگریس لنک فیل ہو جاتا ہے تو خود بخود ٹریفک کو دوبارہ تقسیم کرتا ہے [1]۔
ورچوئلائزیشن
فرنٹ-اینڈ نیٹ ورکس کو اکثر ملٹی-کرایہ دار کی مدد کی ضرورت ہوتی ہے تاکہ مختلف GPU وسائل مختلف صارفین کے لیے مختص کیے جا سکیں۔ حل کرایہ داروں کو الگ تھلگ کرنے کے لیے VRF (ورچوئل روٹنگ اور فارورڈنگ) کا استعمال کرتا ہے، ہر صارف کو ایک VRF تفویض کیا جاتا ہے۔ GPU-متعلقہ ذیلی نیٹ کو صارف کے VRF میں رکھا جاتا ہے، اور ASIC میں PRE ACLs داخل ہونے والی ٹریفک کی درجہ بندی کرتے ہیں تاکہ ہر صارف کا ٹریفک صرف متعلقہ VRF [1] کے اندر ہی آگے بڑھایا جائے۔
درخواست کے منظرنامے۔
1. کس طرح متحرک WCMP ٹریفک کے اضافے کو جذب کرتا ہے۔
256 x 400G GPU پورٹس والے فیبرک کے لیے، ایک دو-ٹیر Clos فن تعمیر کو 1:1 ڈاؤن لنک-سے{6}}اپ لنک کنورجنس ریشو کے ساتھ ڈیزائن کیا جا سکتا ہے تاکہ ہائی تھرو پٹ، ہائی بینڈوڈتھ، اور ہم آہنگی کی صلاحیت کو برقرار رکھا جا سکے۔ مناسب مصنوعات کے ماڈلز میں XingRongyuan CX864E-N یا CX732Q-N [1] شامل ہیں۔ روایتی ECMP کے تحت، AI ہاتھی کے بہاؤ کی ایک چھوٹی سی تعداد ایک ہی ریڑھ کی ہڈی میں جا سکتی ہے، جس سے اپلنک کنجشن یا پیکٹ کا نقصان ہو سکتا ہے۔ ڈائنامک WCMP ٹریفک کی تقسیم کو حقیقی-وقتی راستے کے معیار کے مطابق ایڈجسٹ کرتا ہے، ٹریفک کے اضافے کو کم کرتا ہے اور بھیڑ [1] سے بچتا ہے۔
2.Flowlet-لیول لوڈ بیلنسنگ
اسی 256 x 400G GPU فیبرک میں، ہر ڈیوائس یا کام کا بوجھ متحرک WCMP کے ذریعے بہترین طور پر پیش نہیں کیا جاتا ہے۔ سوئچ متحرک طور پر Flowlet-کی بنیاد پر ALB کو منتخب کر سکتا ہے۔ ALB ECMP گروپ میں لنکس کے بوجھ اور تاخیر کی پیمائش کرتا ہے اور کم استعمال یا تاخیر والے لنکس کو Flowlets بھیجتا ہے۔ اگر کوئی انٹرفیس اوورلوڈ ہو جاتا ہے یا اس کی فارورڈنگ میں تاخیر بڑھ جاتی ہے، تو ASIC خود بخود اس اخراج سے گریز کرتا ہے جب تک کہ حالات معمول پر نہ آ جائیں [1]۔
AI نیٹ ورک کی منصوبہ بندی اور ڈیزائن
AI خدمات میں عام طور پر تین مراحل شامل ہوتے ہیں: ڈیٹا اکٹھا کرنا اور پری پروسیسنگ، ماڈل ٹریننگ، اور AI کا اندازہ۔ ہر مرحلہ نیٹ ورک پر مختلف تقاضے عائد کرتا ہے۔
1. ڈیٹا اکٹھا کرنا اور پری پروسیسنگ
ایک عالمی تربیتی-ڈیٹا جمع کرنے اور پری پروسیسنگ نیٹ ورک کو بڑے-پیمانے، لچکدار عوامی IP اور بینڈوتھ کے وسائل فراہم کرنے چاہئیں تاکہ عالمی انٹرنیٹ سے بڑے پیمانے پر خام ڈیٹا سیٹس کو مؤثر طریقے سے جمع کیا جا سکے۔ ڈیٹا کو جمع کرنے اور پری پروسیسنگ کارکردگی کو بہتر بناتے ہوئے ڈیزائن کو محفوظ اور مستحکم ترسیل کو یقینی بنانا چاہیے [2]۔
1.1 VPC سیگمنٹیشن
کلاؤڈ پر مبنی ڈیٹا اکٹھا کرنے کے لیے VPC ڈیزائن کو کم سے کم-استحقاق، تہہ دار تنہائی، سیکیورٹی کنٹرول، اور لچکدار توسیع پذیری کے اصولوں پر عمل کرنا چاہیے۔ یا تو ایک سے زیادہ VPCs یا ایک VPC کے اندر ایک سے زیادہ ذیلی نیٹ استعمال کیے جا سکتے ہیں [2]۔
- سروس کے مرحلے کے لحاظ سے طبقہ: ڈیٹا اکٹھا کرنا، پری پروسیسنگ، اسٹوریج، ٹریننگ، اور انفرنس کو الگ سب نیٹس یا VPCs میں لگائیں۔ DMZ VPC یا عوامی سب نیٹ میں جمع کرنے کے انٹری پوائنٹس رکھیں۔ پری پروسیسنگ اور عارضی ڈیٹا کو ایک وقف شدہ پروسیسنگ VPC میں رکھیں؛ حساس خام ڈیٹا اور AI ٹریننگ کو ایک اعلی-سیکیورٹی VPC میں رکھیں جس میں براہ راست عوامی رسائی نہیں ہے۔
- سیکیورٹی کی سطح کے لحاظ سے الگ کریں: اعلی-، درمیانے-، اور کم-سیکیورٹی وی پی سی یا سب نیٹس بنائیں اور کراس-VPC اور کراس-سب نیٹ ٹریفک کو کنٹرول کرنے کے لیے سیکیورٹی گروپس، نیٹ ورک ACLs، اور نجی کنیکٹیویٹی کا استعمال کریں۔
- کرایہ دار یا پروجیکٹ کے ذریعہ Lsolate: وسائل، نیٹ ورکس اور ڈیٹا کو الگ کرنے کے لیے مختلف کرایہ داروں یا پروجیکٹس کو الگ الگ VPC تفویض کریں۔
1.2 ڈیٹا اکٹھا کرنا ایگریس نیٹ ورک
NAT گیٹ وے: NAT گیٹ وے کے ذریعے EIPs اور SNAT کا ایک پول استعمال کریں، جس سے مجموعہ پروگراموں کو تصادفی طور پر منتخب عوامی IP پتوں سے انٹرنیٹ تک رسائی حاصل ہو سکتی ہے۔
سیلف-بلٹ پراکسی: پراکسی سرورز کو متعین کریں جو جمع کرنے کے عمل اور عوامی IP پتوں کے درمیان نقشہ سازی کو برقرار رکھتے ہیں، اور متعدد پراکسیوں میں جمع کرنے کی واحد درخواست تقسیم کرتے ہیں۔
IP سروس فراہم کنندہ: کم لاگت، کنٹرول شدہ سیکیورٹی، اور مستحکم معیار کے لیے کلاؤڈ پرائیویٹ نیٹ ورک پر IP سروس فراہم کنندہ سے جڑیں [2]۔
1.3 کراس-علاقہ ڈیٹا اکٹھا کرنا اور پری پروسیسنگ
پری پروسیسنگ-کلسٹر پلان کے مطابق OSS کا علاقہ منتخب کریں اور اسی علاقے میں ڈیٹا-مجموعی VPC بنائیں۔ ہر علاقے میں ٹرانزٹ راؤٹر (TR) بنائیں، مقامی VPCs کو جوڑیں، اور TRs کو آپس میں جوڑیں تاکہ علاقائی مجموعہ VPCs براہ راست مرکزی OSS تک رسائی حاصل کر سکیں۔ خدمات جیسے PAI-iTAG، MaxCompute، اور Flink پھر OSS خطے میں ڈیٹا لیبلنگ اور پری پروسیسنگ انجام دے سکتی ہیں [2]۔
2. ماڈل ٹریننگ نیٹ ورک
ماڈل-ٹریننگ نیٹ ورک کو جمع کرنے اور پری پروسیسنگ نیٹ ورک کے ساتھ مضبوطی سے مربوط کیا گیا ہے تاکہ ایک عالمی کپڑا بنایا جا سکے جو کلاؤڈ ڈیٹا سینٹرز، ایج نوڈس، اور آن-پریمیس IDCs کو جوڑتا ہے۔
تیز-اسپیڈ انٹر کنکشن کم-لیٹنسی، ہائی-تھرو پٹ ڈیٹا کی نقل و حرکت فراہم کرتا ہے، جب کہ بینڈوتھ، سیکیورٹی پالیسیاں، رسائی کنٹرول، اور ڈیزاسٹر ریکوری کو اینڈ ٹو اینڈ ڈیزائن کیا جانا چاہیے [2]۔
- -علاقہ کراس-کلسٹر کمپیوٹ پول میں: ایک ٹرانزٹ راؤٹر ایک ہی علاقے میں متعدد VPCs کو جوڑتا ہے۔ سرور ENIs VPC سوئچز سے جڑتے ہیں اور مطلوبہ تھرو پٹ اور RDMA کے لیے کنفیگر کیے جا سکتے ہیں۔
- کراس-کلاؤڈ کمپیوٹ پول: ڈیڈیکیٹڈ سرکٹس IDC یا دوسرے کلاؤڈ کو اسی-علاقے VPC سے جوڑتے ہیں۔ علی بابا کلاؤڈ VBRs لیئر 3 پر پیئر ڈیوائس سے جڑتے ہیں، BGP، BFD، اور تیزی سے کنورجنسنس کے لیے تیز رفتار فیل اوور کے ساتھ۔
عالمی کمپیوٹ پول: TRs کے درمیان کراس-علاقائی روابط چوٹی انٹر-علاقائی ٹریفک کے مطابق فراہم کیے گئے ہیں، اختیاری انٹر-ریجن QoS کے ساتھ تمام خطوں میں ایک متحد کمپیوٹ پول بنانے کے لیے [2]۔
3. عالمی اندازہ-سروس نیٹ ورک
ایک عالمی انفرنس نیٹ ورک ہر علاقے میں دستیاب وسائل اور کلاؤڈ سروسز کے مطابق تعیناتی ماڈلز کا انتخاب کرتا ہے اور خدمات کی موثر تقسیم اور رسائی فراہم کرتا ہے [2]۔
- ماڈل یا ایجنٹ کی تعیناتی: کسٹمر VPC کے اندر ماڈل اسٹوڈیو MaaS تعیناتی، PAI-EAS یا فنکشن کمپیوٹ PaaS تعیناتی، یا EGS، ACK، ACS، یا Lingjun bare- پر IaaS تعیناتی کا استعمال کریں۔
- سروس کی تقسیم: ایک تخمینہ-تقسیم VPC بنائیں اور VPC پیئرنگ، منسلک کلاؤڈ-سروس VPCs، یا پرائیویٹ لنک کا استعمال کرتے ہوئے نجی نیٹ ورکس کو جوڑیں۔ ALB یا بہتر کردہ ALB کو ایکسیس پوائنٹ کے طور پر تعینات کریں اور مختلف ماڈلز یا ایجنٹوں کو پراکسی درخواستیں۔
- سروس تک رسائی: مقامی انٹرنیٹ صارفین بہتر ALB تک براہ راست رسائی حاصل کر سکتے ہیں۔ دور دراز کے صارفین گلوبل ایکسلریٹر (GA) استعمال کر سکتے ہیں؛ اندرونی یا بیرونی علی بابا کلاؤڈ انٹرپرائز کے صارفین پرائیویٹ لنک کے ذریعے پرائیویٹ طور پر جڑ سکتے ہیں۔
نتیجہ اور آؤٹ لک
یہ وائٹ پیپر AI دور میں IDC نیٹ ورکس کو درپیش چیلنجوں کی وضاحت کرتا ہے اور کس طرح متحرک ذہین روٹنگ ان سے نمٹ سکتی ہے۔ متحرک آگاہی، ذہین فیصلہ سازی-، WCMP، ALB، اور VRF ورچوئلائزیشن لوڈ-توازن کارکردگی کو بہتر بناتی ہے، بھیڑ اور پیکٹ کے نقصان کو کم کرتی ہے، اور AI کی تربیت اور اندازہ کو تیز کرتی ہے۔ منصوبہ بندی کا سیکشن VPC سیگمنٹیشن، کلیکشن-ایگریس ڈیزائن، کراس-علاقے کی مجموعی اور پری پروسیسنگ، ماڈل ٹریننگ، اور عالمی اندازے کی ترسیل پر زور دیتا ہے۔ جیسا کہ AI کا ارتقا جاری ہے، ڈیٹا سینٹر نیٹ ورکس کو سخت تقاضوں کا سامنا کرنا پڑے گا۔ متحرک ذہین روٹنگ ایج AI، فیڈریٹڈ لرننگ، اور دیگر پیچیدہ منظرناموں کے لیے بہتر ہوتی رہے گی۔ مستقبل کے IDC نیٹ ورک کمپیوٹ-نیٹ ورک کنورجنسی، توانائی کی کارکردگی، اور خودکار آپریشنز پر زیادہ زور دیں گے، جس سے ڈیجیٹل معیشت کے لیے ایک زیادہ ذہین، موثر، اور قابل اعتماد بنیاد بنائی جائے گی۔
حوالہ جات
صارف نے-تکنیکی ماخذ دستاویز فراہم کیا۔
علی بابا کلاؤڈ AI نیٹ ورک وائٹ پیپر۔ 27 مئی 2026 کو رسائی ہوئی۔
https://help.aliyun.com/zh/cloud-نیٹ ورک-اچھی طرح سے-آرکیٹیکٹڈ-ڈیزائن/علی بابا-کلاؤڈ-ai-نیٹ ورک-سفید-کاغذ