Browse Prior Art Database

System and a method for optimal distribution of network bandwidth in HA or Cloud environment

IP.com Disclosure Number: IPCOM000249122D
Publication Date: 2017-Feb-08
Document File: 5 page(s) / 183K

Publishing Venue

The IP.com Prior Art Database

Abstract

Existing HA solutions will configure service IP as an alias to one of the Ethernet interfaces which is under HA surveillance. Due to limited Ethernet ports/adapters and a large number of application server's service IPs, most of the service IPs could end-up using same Ethernet Interface. This paper talks about a new method to over come the above proeblem with an optimal distribution of network bandwidth in HA environment, using the Single Root IO Virtualization (SR-IOV) Technology.

This text was extracted from a PDF file.
This is the abbreviated version, containing approximately 37% of the total text.

1

System and a method for optimal distribution of network bandwidth in HA or Cloud environment

In High‐Available Cluster, in case of fail‐over, application servers are started/deployed in one of the  healthy nodes in cluster. During this process, service IPs used by Application servers for their  communication would also be moved. Most HA solutions will configure these service IPs as an alias  to one of the Ethernet interfaces, which is under HA surveillance. Due to limited Ethernet interfaces,  multiple application server’s service IPs, could end‐up using same Ethernet Interface. Consequently,  there is a fair chance that some of the service IPs (thereby application servers) may fail to get the  required bandwidth share due to limited interface capacity, causing less‐responsive application  servers, losing optimal and fair way of network utilization.

Current idea harvests the upcoming Single Root IO Virtualization (SR‐IOV) Technology to over‐come  these problems.

With the help of SRIOV (single root IO virtualization) technology, optimal failr network bandwidth  utilization can be achieved dynamically creating a VF’s (Virtual Function) with the required  bandwidth for every service IP.

The following are some of the major benefits with the current method.   1. optimal/best node(across systems and across PFs), based on the resources (bandwidth and  capacity available) available to deploy the RG in case of failover. 2. provide priority based network bandwidth allocation. 3. reduce Network Bandwidth Fragmentation.

Implementation with Clustering solution:

 1. User would provide required parameters to instantiate a RG, through RG profile  2. Based on the RG load and node capacity, clustering software would identify the nodes where  the RG can be deployed. Makes the list of nodes where RG can be deployed.  3. From the each node in the list, makes the list of all available interfaces  4. From each available interface, gather the information related to the available bandwidth  5. Based on the RG bandwidth and Interface available, a score is calculated. Interface, which  gets positive score close zero is where RG's Service IP would be deployed. Node, where RG  needs to be deployed is determined existing solution.

Score = Interface Bandwidth Available – RG bandwidth required

If Score = ‐ve (<0)                – Interface is not fit to deploy RG's service IP If Score = 0                           – Interface is a good fit, may not be a perfect fit

2

If Score = +ve (>0)               – Interfaces having less score and close to zero  can 

          be chosen. If Score = Reserved Score  – Decided based on the load, performance

          expected, scalability, etc., this number is  chosen.

Addition of Failed RG: This case can occur, due to several causes – network failure, software failure, hardware failure  etc. This process is also similar to that of Addition of new RG.

Note:  1. Clustering solution can also RG Bandwidth allocation priority. Calculating, w...