Er is een datacenterinterconnectie ( DCI )-transformatie gaande. De snel groeiende invloed van AI is de belangrijkste drijfveer. Wat ooit voldoende was, is niet langer toepasbaar op de werkbelastingen van hedendaagse AI-toepassingen – en creëert behoefte aan de volgende generatie optische netwerken met hoge capaciteit en lage latentie. Het gebruik van AI heeft de evolutie van verkeer gestimuleerd en versneld.
Hoe AI-werkbelastingen datacenterverkeer opnieuw vormgeven
Inderdaad tonen branchegegevens aan dat het volume optische apparatuur tussen 2021 en 2025 met 40% zal stijgen, gevolgd door nog eens 40% in 2026¹. Het signaal is duidelijk: cloud-, hyperscale- en enterprise-cloudaanbieders investeren meer middelen in glasvezelnetwerken dan telecommunicatieoperators. Redundantielagereing is geen nieuw concept, maar naarmate organisaties overstappen van het schalen van één datacenter naar het schalen van geografisch verspreide datacenters, is DCI nu een belangrijk onderdeel van AI-infrastructuur.
Waarom 400G de basis werd van moderne DCI
Naarmate de vraag naar interconnectdiensten groeide naarmate AI-workloads toenamen, leidde de behoefte aan een schaalbaardere en betrouwbaardere oplossing ernaar dat exploitanten 400G als nieuwe DCI-norm gingen toepassen. 400G-systemen konden onmiddellijk extra capaciteit bieden en legden bovendien de basis voor toekomstige capaciteitsuitbreidingen. Nu exploitanten snel willen schalen om te voldoen aan de stijgende vraag naar AI-verkeer, is 400G vandaag de dag de standaard voor verbindingen tussen datacenters.
De overgang naar 800G: verbeteringen op het gebied van capaciteit, afstand en efficiëntie
De industrie maakt snel vooruitgang richting 800G-optisch transport naarmate de werkbelastingen door AI toenemen. 800G levert tweemaal de bandbreedte van 400G (800 Gbps) in dezelfde fysieke afmeting, om te voldoen aan de groeiende bandbreedtevereisten van gedistribueerde AI-training en -inferentie. Het betreft niet alleen een verbetering op het gebied van snelheid, maar ook een algemene efficiëntieverbetering. Om een hogere spectraalefficiëntie, een grotere bereikafstand en een lagere stroomverbruik per bit te bereiken, maken moderne 800G-systemen gebruik van geavanceerde coherent DSP-technologie en siliciumfotonica. Voor exploitanten met meerdere duizend verbindingen tussen locaties die hun netwerk willen uitbreiden zonder meer ruimte of energieverbruik, is 800G een aantrekkelijke keuze. De STN6800-D16-serie is verkrijgbaar in twee platformvormfactoren: 1U met een totale capaciteit van 6,4T en 2U met een totale capaciteit van 12,8T. Elke poort ondersteunt tot 800G, met klaarheid voor 1,6T per poort, waardoor wordt voldaan aan de zware eisen van het AI-tijdperk. Flexibele per-poorttransportopties omvatten 200G, 400G en 800G.
Voorbereiden op 1,6T: De volgende generatie optische interconnects
De sector bereidt zich al voor op optische interconnects van 1,6T. AI-verkeer zal naar verwachting jaarlijks met ongeveer 23% toenemen, terwijl het verkeer binnen datacenters met 65% per jaar groeit. Bedrijven kunnen hun DCI-infrastructuur toekomstbestendig maken om de volgende generatie AI-clusters en toepassingen met ultrahoge bandbreedte te kunnen implementeren. Naarmate de sector zich richt op 1,6T, zullen DCI-capaciteit en -efficiëntie verder worden verbeterd met technologie van 200G per kanaal. Vooruitstrevende operators investeren in flexibele, modulaire platforms die een duidelijke upgrade-route naar 1,6T ondersteunen, zonder dat volledige vervanging (forklift upgrades) nodig is.
Een toekomstbestendige DCI-architectuur ontwerpen voor AI-groei
Verschillende ontwerp- en planningsprincipes zijn cruciaal bij het creëren van een DCI-architectuur die de groei van AI kan stimuleren. Ten eerste is modulariteit essentieel: met uitwisselbare linecards en transceivers kan een operator capaciteit toevoegen wanneer hij dat wil. Ten tweede is openheid belangrijk: de eenvoudige integratie met bestaande netwerkbeheer- en orchestratietools via standaard open interfaces (zoals SNMP en NETCONF) vergemakkelijkt de implementatie. Ten derde worden energie-efficiëntie en dichtheid steeds belangrijker, aangezien ruimte- en stroombeperkingen centrale factoren worden in netwerkontwerpbeslissingen. De DCI-oplossingen van Sino-Telecom zijn gebaseerd op deze principes, met een kleiner formaat, stapelbare platforms en bieden een uiterst grote transmissiecapaciteit, terwijl ze tegelijkertijd energie besparen en de bedrijfscomplexiteit verminderen.
Conclusie
De evolutie van datacenter-netwerken voor het tijdperk van AI is verre van ten einde en gaat door van 400G naar 800G, met 1,6T op de horizon. In de digitale economie is DCI een cruciaal onderwerp geworden, aangezien veranderende verkeerspatronen en de behoefte aan grotere connectiviteit tussen faciliteiten blijven toenemen.
Met 18 jaar ervaring in het leveren van optische netwerkoplossingen is Sino-Telecom Technology Co., Inc. een wereldwijd toonaangevende leverancier van DCI-oplossingen en heeft meer dan 100.000 eenheden wereldwijd geleverd. Wij zijn technologisch leider op het gebied van octrooien: 241 octrooien en 156 softwarecopyrights. De ultrahoog bandbreedte, flexibiliteit en efficiëntie van onze STN6800-D16-serie modulaire DCI OTN-platforms zijn ideaal voor het bouwen van DCI-netwerken die klaar zijn voor AI, geschikt voor schaalbaarheid van 400G naar 800G vandaag, met een duidelijk upgradepad naar 1,6T en verder.
Op zoek naar een start met het leggen van de basis voor een AI-klaar DCI-toekomst? Neem voor een indicatie van de huidige kosten van een oplossing contact met ons op! Sino-Telecom kan u oplossingen en diensten bieden waarmee u hoge capaciteit en intelligentie kunt implementeren in uw DCI-netwerk om uw AI-workloads te ondersteunen.
Inhoudsopgave
- Hoe AI-werkbelastingen datacenterverkeer opnieuw vormgeven
- Waarom 400G de basis werd van moderne DCI
- De overgang naar 800G: verbeteringen op het gebied van capaciteit, afstand en efficiëntie
- Voorbereiden op 1,6T: De volgende generatie optische interconnects
- Een toekomstbestendige DCI-architectuur ontwerpen voor AI-groei
- Conclusie