XGW架构软硬件一体化网关XGW应用场景XGW(组图)

简介： XGW是洛神云网络平台的硬件转发层核心，提供了高性能的网络转发能力，负责公网，专线和跨Region流量的汇聚和分发，满足用户大带宽、大单流、稳定性、低延时/低抖动等需求。

2020年12月19日，在首届中国云网络峰会上，阿里云展台人头攒动，里三层外三层，是什么激发了这么多人的兴趣？

为什么需要采用软硬件一体化架构

<p><pre>    <code class="language-text">随着企业上云越来越广泛，网络带宽进一步增长，初期采用物理服务器和DPDK构建的方式无以为继，一方面服务器的摩尔定律已经失效，需要更多服务器来满足不断增加的流量诉求，另一个方面，服务器的大量增加对安装部署/交付运维/成本/功耗等也带来了不利影响，而采用可编程硬件芯片可有效面对不断增加的流量诉求，从单台服务器160G到当前可编程单芯片3.2T/6.4T，下一代12.8T，转发能力提升数十倍，转发时延更低，整体Capex和Opex大幅降低。因此，硬件化是必然选择。</code></pre></p>
软硬件一体化网关XGW应用场景

XGW是洛神云网络平台的硬件转发层核心，提供了高性能的网络转发能力。

XGW负责公网，专线和跨Region流量的汇聚和分发，如下图所示

典型场景如下：

1）用户经Internet（公网）访问阿里云，使用的典型产品有EIP和共享带宽

2）用户IDC访问阿里云，使用的典型产品有高速通道（专线）

3）云上跨地域通信，如北京地域ECS访问深圳地域ECS，使用的典型产品有CEN

采用软硬件一体化XGW后可以满足用户在上述场景的大带宽和高质量需求

1）大带宽：比如天猫双11或某大客户数10Tbps专线上云流量。

2）大单流：比如IoT场景的GRE tunnel，单流数数十Gbps。

3）稳定性：没有软转发的CPU打满隐患。

4）低延时/低抖动：硬件网关的管道足够粗，客户上云丝般柔滑，没有卡顿，就像高速公路的车道足够多，车辆行驶一路通畅，没有排队／没有阻塞。

客户案例

1）客户信息：客户是全球知名的互联网科技企业，旗下有多个知名应用，包括视频，资讯，教育等等。

2）业务诉求：客户采用混合云架构，带宽规模达到双向51.2Tbps，IDC机房和云上网络全栈支持IPv6。

业务痛点：超大规模，IPv4地址资源枯竭，需要全栈切换到IPv6

3）解决方案：阿里云通过XGW软硬件一体化网关，提供超大带宽，以及混合云全栈IPv6支持

4）方案价值：1）超大带宽支持，单机3.2Tbps，可水平扩展 2）全栈IPv6，无缝连接云上IPv6和线下IPv6网络

软硬件一体化网关XGW技术实践

XGW乍一看像一台2U的服务器，主要部件有负责大流量转发的P4可编程交换芯片，负责大表项转发的自研网卡芯片，负责业务编排和智能调度的CPU模块。

1）芯片选择

选择了可编程交换芯片的道路，首先面临的问题是芯片选择阿里云有几个选择，第一个用传统的AISC卡，因为传统的网络设备交换机里的AISC已经非常成熟。第二个是P4可编程AISC芯片——一个可编程能力越来越强的芯片。另外一个FPGA，传统意义上，它也算是硬件芯片。

最终阿里云选择了P4可编程AISC芯片，原因是业务有快速迭代的诉求，然而传统AISC芯片的功能已经固化，没有办法完美匹配的诉求，同时，很多的转发行为是一个定制化的，传统的AISC芯片无法支持，因此，需要一个灵活的、可编程的硬件芯片。

在可编程硬件芯片上面，传统的FPGA虽然非常灵活，但它的功耗和成本比较高，在相同转发能力的情况下，它比 p4可编程的AISC芯片在功耗和成本上高出了许多，所以阿里云最终选择了p4可编程的AISC芯片。

2）芯片表项的优化

可编程芯片也带来了挑战，在于芯片表项的限制。因为硬件芯片的表项是有限的，要考虑到芯片的面积、功耗、成本。原来的软转发的表项是存在内存里的，基本上可以达到海量规模。所以应用芯片作为转发网元最大的挑战是表项的规模。对此，阿里云也进行了大量的优化。

首先阿里云充分挖掘了芯片的能力。在转发芯片包含多个pipeline，通过多个pipeline去共同达成高速的转发性能。最简单的编程方式就是每一个pipeline里都下发相同的表项，所有的处理逻辑是全部对称的，整个的转发模型非常简单。但是这种方式也有相应的代价，每一个pipeline里保存的相同表项，就是整个芯片对外的能力。

考虑到芯片的转发模型的特点，阿里云采用了非对称的转发方式，处理逻辑分布在不同的pipeline里，通过不同的pipeline的表项相互叠加，来提升转发表项的能力。

其次，阿里云对整个软件的表项格式也进行了优化。在软转发的转化模型里，为了清晰简单，很多的表都是独立的，比如简单的产品可能使用了多张表，每张表有不同的属性，但多张表用硬件实现时占的表项空间就相对较大。所考虑进行合表，这样可以有效提高整个芯片表项的利用率。

3）实现网络QoS

利用可编程芯片数据平面，实现网络QoS的能力。大规模租户的应用较复杂，部门较多，不同应用的优先级不一样，对于带宽的要求也不一样，如果每个应用都按照它最大带宽来购买，成本会非常高。所以，许多超大规模客户希望购买一定带宽，然后在发生堵塞的时候先丢弃优先级低的报文，保证高优先级的报文通过。通过可编程数据平面可以实现了这样的QoS的功能。

综合来看，通过数据平面的可编程能力，和软硬一体化的架构，洛神平台数据平面提供了超高的转发性能，大大提升了芯片的表项规模，并且硬件芯片在云计算网络里已经规模化应用。

软硬件一体化未来优化

云网络未来将从以下几个方面进行优化：

1）异构芯片。当前阿里云使用的Barefoot P4可编程芯片，未来阿里云可能会使用多厂商的异构芯片，比如阿里自研芯片、Broadcom芯片等。通过芯片适配层，可以有效的屏蔽芯片的差异，做到快速上线。

2）网络安全。随着大量不同行业的租户上云，对网络加密安全有了更高的要求。通过可编程的数据平面提供加密的功能，来支撑不同的客户的诉求。

3）网络可视化。网络往往是一个黑盒，未来通过可编程的数据面，可将网络里面转发的信息携带到网络的处理系统里，实现网络可视化，帮助网络更有效的支撑业务系统，同时增强网络的运维能力。