阿里云专线200G实战总结

今年因为项目需要，在阿里云开了300多台ECS机器做计算，计算生成的数据需要下载到本地机房的服务器硬盘里保存，用到了阿里云高速通道、ECS高性能计算、IDC网络架构、任务调度等技术，项目持续了两个月，期间学习和解决了一些问题，也踩了一些坑，今天把项目中遇到的问题及解决方案整理出来，供大家参考。

说明：25GB数据=200Gbps带宽 / 8Byte

需求很简单，使用高频CPU计算数据，然后把每秒产生的25GB数据下载到本地机房的机械硬盘里存储。

其中的关键问题有：

1、300台ECS机器的调度问题

每秒需要计算的数据量巨大，单台ECS肯定完不成，需要数百台机器同时计算，管理这些机器和计算任务是一个问题。

2、每秒25GB数据网络传输问题

25GB数据需要使用200Gbps带宽，传输如果用公网流量费用会高的吓人，而且会严重影响城市骨干网络的稳定。只能使用专线，阿里云单条专线最大只有100G，我们用了两条100G专线。

3、每秒25GB的存储问题

除了解决计算和传输问题，存储也是个大问题，企业级机械硬盘的读写速度只有120MB/s，单块硬盘肯定接不住，需要在IDC机房组建服务器集群下载数据。

4、下载任务的调度问题

因为在阿里云使用了数百台ECS服务器，每台机器计算任务完成时间不同，下载时间也会不同，还要考虑每台ECS的配置不同，这块就踩了一个巨大的坑，后面会讲细节。

具体方案：

首先要在阿里云申请开通高速通道（专线服务），申请通过后才可以进入阿里云机房施工（拉专线），施工费：15000元/次，100G的专线费用：33900元/月。以上完成后就可以进入阿里云机房和自己的机房施工了。

从阿里云机房拉一条光纤到自己机房的交换机上，交换机选用华为的百G交换机，服务器网卡通过pci-e接口都换成了万兆网卡，交换机到服务器使用万兆网线。每台交换机下面挂20台万兆服务器，主要是保证能把100G的专线接满，还要考虑服务器死机，掉盘等情况，所以每台交换机的服务器至少在10台以上。

为了能跑满单条100G的专线，服务器全部安装pci-e的万兆网卡，使用的是14T机械硬盘，磁盘读写平均在120MB/s，每台机器万兆带宽，就是1250MB/s的数据，至少需要安装11块硬盘。

任务调度和下载服务需要解决的问题：

1、给每台ECS分配任务，并监控任务的状态

2、将完成的任务信息上传到数据库，包括：服务器ip、任务名称、文件名称、文件路径3、线下机房每台服务器中安装下载脚本，处理下载任务4、下载脚本获取本机磁盘空间，根据剩余空间排序，远程下载文件5、下载完成后上报数据库，修改文件状态，并通知ECS服务器删除此文件我们使用Python+MySql开发了上述的任务调度系统，使用Python开发脚本部署在每台服务器处理下载任务，文件下载使用的scp命令。

遇到的最大坑，整个架构运行后总是达不到200Gbps，我们检查了IDC的两台百G交换机，检查了万兆网卡，检查了磁盘读写速度、检查了万兆网线、检查了两条百G专线，整个网络链路和设备都可以达到理想性能，但是整体性能到不了，导致任务拥堵。经过一天排查发现是阿里云ECS的单机网卡问题导致的，原因是不同配置的ECS，上行和下行带宽大小是不一样的，有的机器是10Gbps，有的只有1Gbps，后来我们修改的下载任务的分配机制，当ESC的带宽是1Gbps时，同时只分配一个下载任务，10Gbps的ECS同时最多分配10个下载任务。

其它总结：整个项目中最大困难是对整个网络链路和设备的部署，为了能承接单条100G的专线，需要交换机、网线、网卡、主板、硬盘等链路中的环节都能发挥到极限。

实际上两台100G专线+两台百G交换机≤200G，理论情况可以达到200G，实际上最高只能到95%，因为线路和设备会有损耗，任务的执行环节会有空闲，所以设计系统的负荷时不能按理论值计算。

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