/写真デニス・ヴァン・ズイレコム CC BY-SA
MDNテクノロジーが必要な理由
シスコのアナリストによると、データセンターで処理されるデータの量は毎年25％増加しています。 この傾向は、データセンターのサーバー数の増加とネットワークトポロジの複雑化につながります。 システム管理者がそのようなシステムを管理し、「健康」を監視することはより困難になります。
たとえば、2018年11月、Facebookデータセンターのサーバーの構成が正しくないため、WhatsAppやInstagramなどの同社のサービスは12時間断続的に機能していました。 通常のアプリケーションユーザーだけでなく、ブラックフライデーの前にキャンペーンを開始した広告主もこの問題に苦しんでいました。
データセンターのオペレーターがITインフラストラクチャの状態を監視できるように、セントルイス大学の研究者は、音楽で定義されたネットワークの技術を紹介しました。 ネットワークを独立して管理し、エンジンルーム内の機器によって生成される音声信号に焦点を合わせます。 開発者は、それを使用して負荷のバランスを取り、冷却システムの故障を特定し、不正アクセスを検出することができました。
操作原則MDN
MDNシステムは、データセンターのネットワークスイッチに接続されたスピーカーを備えたRaspberry Piのセットです。 ミニコンピューターは、プログラムされたイベントの1つがネットワークで発生するたびに特別な音を出します（たとえば、IPアドレスからの多数の要求）。
データセンターの領土には、これらの音をキャプチャし、それらに関する情報を特別なコントローラーに送信する安価なマイクが配置されています。 そして、コントローラーはさらなるアクションを決定します。
テスト中に、研究者はテクノロジーを適用して負荷のバランスを取りました。 さまざまな高さの音が使用されました。発信される信号の周波数が高いほど、スイッチ内のキューを待機しているパケットが多くなります。 MDNコントローラは、デバイスの1つが過負荷であることを「聞いた」とすぐに、他のネットワークルートに沿ってトラフィックを再配布しました。
同時に、システムは人工的に作成された音だけでなく、エンジンルームのバックグラウンドノイズの変化にも応答します。 そこで彼女は、サーバー冷却システムの故障を特定することに成功しました。 テスト中に、コントローラーはいずれかのマシンでファンの障害を検出し、障害が修正されるまでオフにしました。
長所と短所
MDNテクノロジーの主な利点の1つは、その低コストです。 研究者はシステムの総コストを明らかにしませんでしたが、彼らは各コントローラーが約80ドルかかることを指摘しました。 プロジェクトの著者によると、彼らのソリューションは他の帯域外監視システムよりも安価です。 後者では、多くの場合、追加の機器の購入と重複した通信回線の構築が必要になります（これらは数千ドルの費用がかかります）。
この問題を解決するために、将来、研究者は、1つの「リスニング」ではなく、一度に複数のルーターとサーバーを使用するマイクのシステムを作成することを計画しています。
/写真ウィリアムチャン CC BY
MDNシステムのもう1つの利点は、柔軟性です。 このテクノロジーはどのデバイスでも機能し、ネットワークトポロジに依存しませんが、これまでのところ、大規模なデータセンターでは使用できません。 MDNは、さまざまなデバイスからの数千のサウンドの処理を処理します。 この数では、サーバーの数が数万になる可能性がある大規模なデータセンターには不十分です。
他の誰がデータセンター向けの「サウンド」テクノロジーを開発していますか
世界では、データセンターの運用を監視するために、他のオーディオソリューションも開発されています。 たとえば、ペンシルバニア大学では、使用されているポート、トラフィックのソース、および送信者のIPアドレスに関する音声情報をデータセンターの管理者に提供するシステムを作成しました 。
システムには2つの動作モードがあります。 1つ目は、ネットワーク上の特定のポートへの接続を監視するように設計されており、プログラムごとに特定の「ブザー」音を使用します。 これにより、管理者はポートスキャン攻撃を迅速に検出できます。
2番目のモードは、ネットワークが受信したパケットのソースを判別するために必要です。 プログラムはゴング音を鳴らします 。音量は同じ送信者からデータブロックを受信するたびに増加します。 この場合の音色は、ユーザーの地理的な位置に依存します。
同様の技術がオンタリオ工科大学で作成されました。 研究者グループは、トラフィックやネットワーク接続の増加に伴って構成が変化する、 よく知られた曲の使用を提案しました 。 ネットワーク管理者は、おなじみの音楽がランダムな音のセットよりも速く変化することに気付き、脅威にすばやく対抗し始めるという考え方です。
別のソリューションは、英国のノーサンブリア大学の研究者によって作成されました。 この技術の著者は、雨音、コオロギ、または流れの音など、自然の音に基づいて監視システムを実装することを提案しました。 合わせて、これらの音は単一の「絵」として知覚され、従業員の仕事から注意をそらすことはありません。 ただし、この「オーディオランドスケープ」への変更は、ネットワークの問題に対応できるITプロフェッショナルに顕著です。
データセンターの音の未来
専門家によると、データセンターの音はネットワークに関する有用な情報源であり、現在ではほとんど使用されていません。
たとえば、マイクロソフトとスタンフォード大学で働いていたビッグデータの専門家であるキャメロン・ターナーは、サウンド制御技術の可能性について話しました。 彼の意見では、MDNのようなシステムに機械学習アルゴリズムを追加することで、テクノロジーの機能を拡張できます。 たとえば、データセンターが電力をより効率的に使用するのに役立ちます。
音響技術の開発における別の方向性は、人間の聴覚範囲外の周波数の使用です。 これにより、自動制御システムの信号範囲が拡大し、データセンターの騒音レベルと従業員の健康に対する潜在的なリスクが軽減されます。
企業ブログIT-GRADからの投稿：
テレグラムチャンネル：