AWS用随机图理论替代Fat-Tree数据中心网络，路由器减少69%

标题：AWS 利用随机图理论取代 Fat-Tree 数据中心网络，路由器数量减少 69%

URL 来源：https://www.infoq.com/news/2026/06/aws-random-graph-data-center/

发布时间：2026-06-04T08:25:00+0000

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AWS 利用随机图理论取代 Fat-Tree 数据中心网络，路由器数量减少 69% - InfoQ

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AWS 利用随机图理论取代 Fat-Tree 数据中心网络，路由器数量减少 69%

2026 年 6 月 4 日 阅读时长约 3 分钟

作者：

• Steef-Jan Wiggers

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早在 20 世纪 90 年代初，数学家就已证明随机连接路由器能构建出最高效且最具韧性的网络拓扑。AWS 花了大约 30 年时间才将这一理论成果转化为生产级基础设施。该公司披露，弹性网络图（RNG）——一种基于准随机图理论的扁平化网络架构，现已成为全球大多数新建非 GPU AWS 数据中心的默认配置。

在一篇发布于 arXiv 的论文中，Giacomo Bernardi（AWS 首席应用科学家）、Ratul Mahajan（华盛顿大学教授、Amazon Scholar）和 Seshadhri Comandur（加州大学圣克鲁兹分校教授、Amazon Scholar）将其描述为基于扩展器（expander）的网络架构首次大规模生产部署。数据显示：网络设备减少了 69%，吞吐量提升了高达 33%，预计网络设备功耗将降低 40%。

要理解这项变革的意义，首先需要了解它所取代的传统方案。传统数据中心网络采用 Fat-Tree（胖树）拓扑结构：服务器连接到机架顶置（ToR）交换机，再汇聚到聚合交换机，最终连接到核心交换机。不同机架上两台服务器之间的流量必须沿层级向上到达共享的核心层，然后再向下传输。一旦核心链路发生拥塞，即使其他位置带宽充裕，整体吞吐量也会下降。而扩容意味着需要增加整层交换机，成本高昂且能耗巨大。

_（来源：Amazon Science 博客文章）_

正如一位从业者在 Reddit 上所指出的，其核心洞察在于 RNG "_本质上是一个物理拓扑挑战，而非单纯的路由挑战_"：

其关键在于拥有足够数量的具备路由能力的节点，并通过无源光学 ShuffleBox 对其连接进行准随机化处理。从平均效果来看，这既能减少热点链路，又能降低对昂贵的高带宽聚合链路的需求。

从具体的网络术语来看，正如另一位评论者所解释的那样，AWS 实际上完全取代了脊叶（spine-leaf）架构的脊层和叶层：“*通过机架间上行链路盒，将 ToR 交换机以网状结构直接连接到随机的其他 ToR 节点*。”层级结构消失了。每个机架都直接连接到一组准随机的其他机架。

要使这种架构正常运行，需要解决两个问题。第一个是物理布线。在超大规模数据中心里，不可能真的随意拉线。AWS 构建了 ShuffleBox，这是一种内部光纤经过混洗连接的无源光学设备。它在保持逻辑拓扑准随机的同时，使物理布线像插入本地端口一样简单直接。由于 ShuffleBox 是无源的，它不会增加延迟，不消耗电力，也不会引入新的故障模式。

第二个问题是路由。在没有层级结构引导数据包的情况下，流量需要一种不同的策略。AWS 构建了 Spraypoint，这是一种自定义的分布式协议，它将流量同时分散到相邻的路由器上，并使用指定的路径点来引导数据包到达目的地。通过多条路径发送数据包听起来很浪费，但正如一位 Reddit 评论者所指出的那样：

通过多条路径发送相同的数据包听起来效率低下，乍一看似乎根本不会让事情变快……但仔细想想，如果你的网络本身就需要具备多路径冗余且不能有性能损失，那为什么不直接利用这些带宽来传输数据包副本，而不是让它们闲置呢？

对于评估网络架构的从业者来说，弹性可能是最具说服力的论点。在胖树（fat-tree）拓扑中，失去一个脊交换机会导致其下方所有机架出现灾难性的级联瓶颈。而在 RNG 拓扑中，失去 1% 的路由器仅会导致约 1% 的容量损失。网络会按比例降级而非灾难性崩溃，因为随机图的连接分布极其均匀，没有任何单个节点会成为瓶颈。

在生产环境部署之前，团队进行了广泛的验证，在 EC2 上针对数十种流量模式运行了相当于 530 处理器年的模拟测试。首个生产网络于 2024 年底在爱尔兰都柏林附近上线。在 2026 年 4 月将 RNG 设为默认架构之前，AWS 已在爱尔兰、德国和西班牙的设施中完成了三次部署，以进行验证和优化。arXiv 上的论文报告显示，与胖树设计相比，RNG 可节省 9% 至 45% 的成本，且性能持平或更优。客户无需对工作负载进行任何更改。

一个重要的适用范围限制是：RNG 针对的是通用计算场景，其流量模式近似于随机分布。AI 训练产生的是协调一致的集中式流量，不符合该模型，因此 AWS 对其 GPU 集群仍继续使用 UltraServer 架构。

业界面临的问题是，这究竟是 AWS 独有的优势，还是会成为其他运营商也会采用的架构。Google、Microsoft 和 Meta 都已发表了关于胖树网络替代方案的研究，但尚未有任何一家披露在同等规模下部署基于扩展图（expander-based）网络的生产环境。

关于作者

#### Steef-Jan Wiggers

Steef-Jan Wiggers 是 InfoQ 的资深云编辑之一，同时在荷兰 VGZ 担任领域架构师。他目前的技术专长集中在集成平台实施、Azure DevOps、AI 以及 Azure 平台解决方案架构。Steef-Jan 是各类会议和用户组的常客演讲者，并长期为 InfoQ 撰稿。此外，他在过去十六年中一直被 Microsoft 授予 Microsoft Azure MVP 称号。

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