네트워크 fat tree 구조

네트워크 토폴로지 종류를 찾아보면 다양한 종류가 있다.
예전에 정보처리기사를 공부할 때 네트워크 토폴로지를 봤던 기억이 난다.
하지만 자격증을 따기 위한 공부였기 때문에 기억이 나지 않았다.

네트워크 토폴로지는 네트워크의 요소들인 링크, 노드 등을 물리적으로 연결해 놓은 것이라고 한다.
간단하게 말해 네트워크의 요소들이 어떻게 구성되어 있느냐 ! 라고 이해하면 된다.

그래서 정보처리기사를 공부할 때 나왔던 네트워크 토폴로지의 여러 종류가 나왔었는데
트리형(tree), 성형(star), 버스형(bus), 링형(ring), 망형(mesh) 정도 외운 기억이 난다.

그리고 이번에 패트 트리? 팻트리? Fat tree 라는 네트워크 구조에 대해서 공부했다.

현재 HPC 분야에서 일을 하고 있고 자연스럽게 infiniband 를 다루게 되었다.
나는 infiniband 에 대해 기본적인 이해만 가지고 있을 뿐 어떤 구조로 이루어져 있는지 전혀 알지 못했다.
그래서 이번에 공부하면서 이해한 내용을 정리하는 중이다.

Fat tree 구조

fat tree 구조에 대해 찾아보면서 다수의 글들이 fat tree 구조에 대해 이렇게 설명했다.

상위 계층으로 올라갈 수록 노드 간의 통신 채널 수가 증가하는 구조

라고 한다. 처음에 이게 무슨말이야... 하고 계속 찾아봤다.

막상 이해하려고 하니 잘 이해가 되지 않아 예를 들어 생각해봤다.
한 대의 차가 1차선 도로를 지나간다고 했을 때 막힘 없이 다닐 수 있다.
하지만 100대의 차가 1차선 도로를 지나간다고 했을 때 어떻게 될까?
100대의 차가 지나가려면 차가 줄지어 엄청 밀릴 것이다.
이런 현상을 병목현상이라고 한다.

고성능 컴퓨터 HPC 에서 사용하는 inifiniband 를 통해 정말 많은 패킷들이 지나가면서 병목 현상이 발생하게 된다.
그래서 패킷을 분산해 병목 현상을 줄이고자 고안한 방법이 Fat tree 구조라고 할 수 있다.

그럼 어떻게 Fat tree 구조가 패킷을 분산시키고 병목 현상을 줄여줄까?

예를 들어 도시에서 시골을 갈 때 가는 방법이 하나인 것과 여러 개일 때를 생각해봤다.
Tree 구조일 경우 도시에서 시골에 갈 때 가는 방법이 하나 밖에 없다.
그래서 모든 사람들이 도시에서 시골을 가려고 하면 하나의 길로만 가기 때문에 병목 현상이 발생하게 된다.
Fat tree 구조일 경우 도시에서 시골에 갈 때 가는 방법이 많아 처음에 출발할 때 가는 방법을 고르게 된다. 4개의 방법이 있을 때 4개 중 가고 싶은 방법을 골라 출발하게 된다. 그 다음에는 2가지 방법이 있어 원하는 방법을 고르고 마지막에는 시골가는 하나의 방법을 통해 시골에 도착하게 된다.
열심히 설명했지만 도시에서 시골에 가는 방법 수가 늘어나면서 병목 현상이 줄어들게 된다.

따라서 fat tree 구조는 많은 패킷을 여러 경로로 트래픽을 분산시켜 주기 때문에 좋은 성능을 얻을 수 있다.
그리고 하나의 경로로만 패킷이 이동하지 않도록 스케쥴링을 통해 제어할 수 있도록 하기도 한다.

다시 요약해서 정리해보자.

Fat Tree 구조는 무엇이고 왜 사용하나요?

Fat tree 구조는 상위 계층으로 갈 수록 노드 간의 통신 채널 수가 증가하는 구조다.
Fat tree 구조는 많은 패킷을 여러 경로로 분산시켜주기 때문에 부하를 줄여주고 성능을 향상시켜준다.
그리고 같은 경로로 패킷이 이동하는 것을 방지하고자 스케쥴링 기법을 통해 제어하기도 한다.

 

왜 쉽게 정리하고 싶은데 더 복잡하고 어렵게 느껴지는 걸까... 짧게 정리하고 싶은데 계속 길어져간다...ㅎㅎㅎ
일단 간단하게 이정도로 이해하고 나중에 직접 다룰 기회가 생긴다면 그 때 더 알아가는 걸로 !

 

- 참고 사이트 - 

http://iotnet.blogspot.com/2016/06/fat-tree.html

Fat tree

https://www.koreascience.or.kr/article/JAKO201205759630370.pdf

https://security-nanglam.tistory.com/176

[네트워크] 네트워크 토폴로지? _ 통신망의 구조에 대하여