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AIクラスターのトラフィックモデルを作成
学習、推論、ストレージ、パラメーター同期、管理通信の東西マトリクスを定義し、ポート、キュー、優先度、MTU、RoCEv2伝送ポリシーを明確にします。
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Laboratory & Industry Solution
AIデータセンターのネットワークテスト
AIクラスター、ストレージ網、RDMA・RoCE、東西トラフィックの検証
ネットワークはAI学習効率、ストレージIO、クラスター安定性に直結します。RDMA・RoCE伝送、低遅延、輻輳挙動を体系的に検証します。
Products
3
Scenarios
6
Evidence
PCAP
Why
背景と要件
AI学習、HPC、分散ストレージには、高スループット、低遅延、低ロス、安定した東西通信が必要です。RoCEのRDMAはCPU負荷を抑えてデータを交換できますが、輻輳、キュー、PFC、ECN、マイクロバーストへの配慮も重要になります。
稼働前にスイッチ、NIC、ケーブル、QoS、MTU、PFC・ECNしきい値、通信分布、障害復旧を確認します。NetAccura Traffic Generation、BestPerf、Flow Hunterで、単純な帯域測定を超えた負荷生成、品質測定、ミラー分析を行います。
Topology
実験・導入トポロジー
STEP 1GPUノード・ストレージノード
STEP 2NetAccura Traffic Generationによる東西負荷
STEP 3スイッチのPFC・ECN
STEP 4BestPerf品質測定
STEP 5Flow Hunterパッシブ分析データ
How
導入手順
2
バースト負荷・輻輳シナリオを構築
NetAccura Traffic Generationで多ポート、優先度マーク、継続時間、バーストを設定し、スイッチのバッファー、キュー、輻輳制御を観察します。最小バースト単位はモデル・構成によって異なります。
3
低遅延・テール遅延を検証
BestPerfでエンドツーエンド品質を測定し、学習同期、ストレージIO、業務フローの時間帯と関連付け、テール遅延が処理効率に与える影響を評価します。
4
ネットワークのボトルネックを特定
Flow HunterでRoCE伝送、再送、異常セッション、背景通信の影響をミラー分析し、ノード、NIC、スイッチ、回線、ポリシーを切り分けます。
Product Stack
主な試験・分析ツール
ツール構成
NetAccura Traffic Generation
NetAccura Traffic Generation
L2-L3試験フローを生成。ソフトウェア処理モデルはEthernet PCAP再生、IPv4・TCP/UDPポート書き換え、増幅にも対応し、性能、検知、問題再現を検証します。モード切り替え前は全送信タスクを停止し、両モードの同時利用には独立機器が必要です。
ネットワーク品質測定ソフトウェア
BestPerf
RTT、方向別損失、ジッター、瞬断、TCP実効スループット、負荷時の品質推移を測定し、ベースラインを作成。
ネットワークトラフィックアナライザー
Flow Hunter
ミラーポートやTAPでパッシブ収集し、L2-L7分析、セッション調査、プロトコル段階の特定、PCAP出力に対応。
Result
導入効果
AIクラスター稼働前にボトルネックを発見
本格的な学習の前に東西帯域、輻輳、テール遅延、ロスレス設定を検証し、増設後に問題が発覚するリスクを減らします。
学習・ストレージ遅延を通信データで検証
ジョブの時間帯を品質、セッション、輻輳の証拠と結び付け、アプリ、GPU、ネットワーク各担当が同じ情報で調査できます。
根拠を確認できる試験報告と分析データ
スループットや遅延だけでなく、トポロジー、設定、タイムライン、品質推移、重要セッション、異常箇所、PCAP、再試験結果をまとめます。開発、試験、運用、ベンダー、顧客が同じデータで議論し、画面や口頭説明だけによる認識差を減らせます。
References
関連規格と手法
Next Step
この構成を実際のネットワークに導入するには
NetAccuraがリンク構成、製品モデル、業務プロトコル、既存PCAP、SLA目標に合わせ、具体的な試験構成、パラメーター表、POC実行計画を作成します。