社団法人 電子情報通信学会
THE INSTITUTE OF ELECTRONICS,INFORMATION AND COMMUNICATION ENGINEERS

信学技報
TECHNICAL REPORT OF IEICE.

リソース分離型マイクロデータセンターのネットワーク評価のための資源間通信シミュレータの設計
生駒昭繁†

大下裕一†

村田正幸†

† 大阪大学 大学院情報科学研究科 〒565–0871 大阪府吹田市山田丘 1–5
E-mail: †{a-ikoma,y-ohsita,murata}@ist.osaka-u.ac.jp
あらまし

近年、エッジサービスの広がりにより、ユーザにより近いエッジに小規模のデータセンターであるマイクロデータセンターを配置し、サービスを提供することが提案されている。しかし、マイクロデータセンターは、大規模なデータセンターと比べて保有しているリソースの量は限られているため、無駄のない資源の利用が重要となる。そこで、資源を独立させ、ネットワークによって資源間を相互に接続することで構成するリソース分離型マイクロデータセンター（µDDC）が提案されている。µDDC において、資源同士はネットワークによって接続されるため、アプリケーション実行時に資源間の通信遅延が発生し、アプリケーションの実行性能が低下するという問題がある。そのため、資源やその間の経路の割り当て方の検討やそれに基づいた µDDC に向けたネットワークの構成が必要である。
これらの検討のためには、µDDC の各資源間の通信が実行アプリケーションに対してどれだけ影響を持つのかを正確に把握する必要があり、その計測のための、資源間の通信シミュレータが必要となる。また、µDDC において、資源間の通信は CPU のような計算資源がメモリからデータを取得する際に発生し、その発生タイミングや頻度は実行処理や資源に依存するため、各資源の動作を考慮したシミュレータでなければならない。本稿において、µDDC ネット
ワークの評価のための計算資源の動作も考慮したシミュレータの設計について示し、その動作を実証する。
キーワード マイクロデータセンター、リソース分離、シミュレータ

Simulator of communication between resources for evaluation of network
structure in a disaggregated micro data center
Akishige IKOMA† , Yuichi OHSITA† , and Masayuki MURATA†† Graduate School of Information Science and Technology, Osaka University
Yamadaoka 1–5, Suita, Osaka, 565–0871 Japan
E-mail: †{a-ikoma,y-ohsita,murata}@ist.osaka-u.ac.jp
Abstract In recent years, with the spread of edge services, it has been proposed to deploy micro data centers,
which are small data centers, at the edge closer to the user to provide services. However, micro data centers havea limited amount of resources compared to large-scale data centers. Therefore, it is important to eﬃciently use
resources. Disaggregated micro data center (µDDC) has been proposed, which consists of independent resources
and interconnects the resources by a network. In a µDDC, because resources are connected to each other by anetwork, application execution performance degrade due to communication delays. It is necessary to consider how
to allocate resources and routes between them, and to conﬁgure the network for a µDDC. Therefore, it is necessary
to accurately understand how much the communication between resources in the µDDC aﬀects the execution ofapplications. For this evaluation, a communication simulator between resources that occur in the network is needed.
In µDDC, communication between resources occurs when computing resources such as CPUs acquire data frommemory, and the timing and frequency of such communication depends on the execution process and resources, soa simulator that takes into account the behavior of each resource is required. In this research, we present the designof a simulator that also considers the behavior of computing resources for the evaluation of µDDC networks, anddemonstrate its operation.
Key words Micro data center, Resource Disaggregation, Simulator—1—1. は じ め に本研究では、µDDC に向けたネットワーク構成の評価のための、資源間通信シミュレータの設計を示す。シミュレータで近年、多種多様な情報サービスがクラウドを用いて提供さは、CPU、メモリ、スイッチの各動作をコンテナとして管理し、れている。しかしながら、多くのクラウドサービスは、遠方のキューによる待ち時間として通信遅延時間を模擬する。本稿でデータセンターとユーザが相互に通信しながら処理を行う必要は、設計したシミュレータを用いて、以前提案した資源割当手があるため、自動運転のようなリアルタイム性が求められる処法 [2] と従来の資源割当手法で資源割当がなされたときの、資理には不向きである。この問題の解決のために、ユーザにより源間の通信遅延時間を計測し、効率的な資源割当の重要性や、近いエッジに小規模のデータセンターであるマイクロデータセ

資源間の遅延時間がアプリケーションの実行に及ぼす影響につンター (µDC) を配置し、サービスを提供する、エッジサービ

いて示す。

スの提供が検討されている。ただし、µDC は、大規模なデータ本稿の構成は以下の通りである。2 章では、リソース分離型センターと比較すると、CPU や GPU、メモリのような計算資のアーキテクチャの実行に必要な要素について説明する。3 章

源が少ない。そのため、µDC において多種多様なサービスをで、µDDC 内の資源間の通信模擬するシミュレータの設計につ提供するためには、効率的な資源の利用が必要となる。

いて示す。4 章において、提案されている資源割当手法によっ資源の効率的な利用を実現する方法の一つとして、CPU やて、実行資源とその間の経路を割り当て、シミュレータによっメモリ等の資源を独立させ、それらをネットワークでつなぐこて資源間の通信遅延と資源割当の関係について計測する。最後とによってデータセンターを構成する、リソース分離があげらに、5 章でまとめと今後の課題について述べる。

れる。リソース分離において各資源は独立しているため、サービスに対して必要な資源だけを割り当てていくことが可能であ

2. リソース分離型アーキテクチャ

り、無駄のない資源利用を実現できる [1]。そこで、私たちは、リソース分離を行ったデータセンター (以降、DDC) は、CPU、

図 3 に示すような、リソース分離を行った µDC である、リソー

GPU、メモリなどの資源がネットワークで接続されて構築さス分離型 µDC(以降、µDDC) を検討している。

れる。リソースを分割を行うことによって、資源の利用率やスケーリング性が向上する [3]。DDC でアプリケーションを実行する際、アプリケーションを実行するために利用する資源とその間の経路が割り当てられ、割り当てられた資源間の通信を通じてアプリケーションの各タスクが処理される。

DDC の構成のためには、(1) 資源間をどのように接続するか、(2) 資源やその経路をどのように割り当てるか、(3)DDC内でタスクをどのように処理するか、という点を考慮しなけれ
図 1: リソース分離型マイクロデータセンターの概要ばならない。本章において、DDC の構成に必要な要素について示す。

µDDC では、処理の実行要求時に、実行資源とその間の通2. 1 資源の接続信経路が割り当てられたのち、割当資源同士が必要なデータのDDC は、従来のデータセンターと異なり、CPU やメモリが読み込みや書き込みのために通信を行いながら処理を実行して通信するだけで遅延が発生してしまうため、実行されるアプリいく。そのため、実行時にネットワーク遅延が発生し、実行処ケーションの性能は低下する [4]。そのため、DDD では、性能理の性能が低下してしまうという問題がある。つまり、µDDC低下を防ぐために、高帯域、低遅延で通信可能なネットワークにおいて多種多様なサービスを提供するためには、処理の性能の構築が必要となる。

要件を満たすのに十分な遅延で資源同士が通信できる必要があ

高帯域、低遅延で通信可能な光スイッチを用いた DDC ネッる。そして、資源間の通信遅延は、実行資源とその経路の割当

トワークが提案されている [3] [5]。文献 [3] では、光回線スイッや、ネットワーク性能に依存しており、これらを複合的に考慮チを用いたネットワークアーキテクチャが提案されている。光した µDDC に向けたネットワーク構成の検討が必要である。

回線スイッチによって構成することで、資源間の遅延が削減

現在、私たちは、ネットワークがアプリケーションの処理性され、従来のサーバ中心のデータセンターと比較して、アプリ能に及ぼす影響を考慮した資源割り当て手法 [2] を提案しておケーションの実行要求のブロッキング率を下げることに成功しり、シミュレーションによってその有効性を確認している。たている。しかし、光回線スイッチでは、光パスの設定のためにだし、文献 [2] では、通信されるデータがポアソン分布によっ資源間の各経路が占有されてしまうため、アプリケーションのて到達すると仮定し、各資源間の遅延を待ち行列モデルを用い実行要求の増加によって、経路が枯渇し、柔軟な資源割り当てて導出することで資源間の通信が性能に及ぼす影響を考慮してが難しくなる可能性がある。文献 [5] では、光パケットスイッ

いるのみであり、パケット単位での詳細な動作を考慮することチを用いたネットワークの構成が提案されており、光通信によができていない。そのため、実際の運用に耐える手法ではないる低遅延通信を実現しつつ、パケットスイッチによる柔軟な資可能性もあり、各ネットワーク機器の動作を考慮した、詳細な源割当を可能としている。一方で、パケットスイッチは光回線シミュレータが必要となる。

スイッチと比較すると、スイッチング処理にかかる遅延が大き—2—

く、資源間の通信遅延が性能に大きく影響する DDC においては、その影響を考慮したネットワークの構成が必要となる。
光回線スイッチやパケットスイッチそれぞれに利点と欠点したアーキテクチャも実現可能であることが示されている。

3. シミュレータの設計があり、状況に応じて使い分けていくことが重要となる。とく本シミュレータでは、リソース分離型アーキテクチャにおいに、それぞれのスイッチの利用による通信遅延の違いは重要でて、性能低下の直接的な原因となる、CPU とメモリ資源間のあり、DDC を構成していくためにも、ネットワークの動作を通信をシミュレーションする。

正確に模擬したシミュレータが必要となる。

図 3 に、シミュレータの操作画面を示す。シミュレータは、

2. 2 資 源 割 当

全体の動作を管理するマスター、シミュレーション時の動作をDDC において、アプリケーションを実行するためには、アプ指定するクライアント、CPU、メモリ、スイッチで構成される。

リケーションを実行するためにどの資源を利用し、それらの資これらは、それぞれがコンテナとして動作しており、マスター源間の通信経路としてどのリンクを使用するかを決定する必要による管理のもと、CPU が通信相手のメモリからデータを読がある。なお、サーバ中心のデータセンターにおける資源割当

み込む、またはデータを書き込む際の各機器の動作と遅延をク手法は多く提案されているが、従来のデータセンターは CPU やライアントによって設定されたタスクをもとに模擬していくこ

メモリが同一のマザーボード上に取り付けられており、資源のとで、各資源間で通信が発生する際にかかる遅延時間について割り当てによって、計算資源の処理性能には影響しない。DDC計測する。このとき、通信時に各機器の処理にかかる時間はシ

においては、資源割当によって、CPU がメモリからデータを読ミュレータ全体で同期されるマスターのグローバルクロックにみ込む時間そのものが決定づけられるため、資源割当によってよって管理され、構成機器がデータの送受信待ちや処理にかか資源の性能が決定されるといえる。この点において、DDC にるクロック分処理を待機していくことで、資源間の通信時にか向けた資源割当手法が求められる。

かる遅延を再現する。また、シミュレータの使用者は、処理にDDC に 向 け た い く つ か の 資 源 割 当 手 法 が 提 案 さ れ て い

かかるクロックや各ノード間の通信時にかかるクロックを個別る [3], [6], [7]。文献 [6] では、資源利用率、経路の帯域幅、資に設定していくことで、各ネットワーク機器の処理時間の違い源間の遅延を考慮した資源割当手法が提案されている。各項目を再現していくことも可能である。の重みを任意に設定することで、管理者の資源管理ポリシーに即した資源割当が可能である。また、文献 [3] では、資源間の帯域幅と経路長を考慮した資源割当手法が提案されている。この手法は、利用可能な帯域幅が大きく、より短いホップで通信可能な資源間にパスを割り当てることで、性能の低下を最小限に抑えている。文献 [7] では、ネットワーク帯域とタスクの完了時間に基づくコストベースの割当手法が提案されている。また、私たちは、ネットワークがアプリケーションの実行性能に与える影響を考慮した資源割当手法を提案しており、資源割当とアプリケーションの実行性能との関係をモデル化し、それをもとに、将来的に必要となる可能性の高い資源やその経路の割り当てを避けることで、より多くの実行要求の割当を実現している。
このように、いくつかの資源割当手法が提案されているが、資源割当が性能に与える影響を考慮している点は共通している。
そのため、実際の運用時に資源間の通信がどれだけかかるのかを計測することは、より効率的な資源割当手法の提案や評価の

図 2: シミュレータ操作画面ために非常に重要である。

2. 3 実行システム

3. 1 設 定 項 目

DDC は従来のデータセンターと異なり、資源が分散していシミュレータで設定できる項目について、表 3 に示す。

る。そのため、分散した資源を管理し、アプリケーションを実3. 2 資源間の通信行するためのシステムが必要となる。そこで、リソース分離型

図 3 に CPU がメモリと通信する際の概要図を示す。のアーキテクチャに向けた OS である、LegoOS が提案されてシミュレータでは、あらかじめ使用者が設定する CPU、メモいる [8]。このシステムは、分散した各資源の機能に応じて OSリ、スイッチに対応する各ノードのネットワークトポロジをもの機能を分割し、それらを分散管理する。さらに、著者らは、とに、クライアントが資源間の経路を指定することで、論理的Linux との互換性とアプリケーションの展開可能性を文献内でなネットワークを構築し、資源間の通信をシミュレーションし実証している。このシステムを用いることによって、既存のアていく。このとき、各ノードの NIC にはそれぞれ複数のキュープリケーションを実行することが可能であり、リソースを分離を用意されており、各キューでの待機にかかるクロックをもと—3—

表 1: シミュレーション時に設定できるパラメータ項目
パラメータ

説明
スイッチ

スイッチ処理遅延 通信時のパケット転送処理にかかる遅延
キューの数スイッチが保有するキューの個数

CPU
FLOPS

各 CPU の演算速度

クロック周波数

各 CPU のクロック周波数

キュー

CPU が保有するキューの個数

CPU 資源数

各 CPU が保有する資源数
メモリに CPU やメモリ、スイッチの処理が行われた際の資源間の遅延について考察する。

4. 1 計 測 環 境
計測のために設定したネットワークトポロジ、シミュレータのパラメータ設定、割当アプリケーション、実行した資源割当について示す。

4. 1. 1 ネットワークトポロジ
資源間の通信遅延を計測するために、ネットワークトポロジの典型例として 2D トーラストポロジで計測を行う。本稿では、シミュレータの動作確認としての計測をしており、小規模な環キューの数メモリが保有するキューの個数境での計測を行う。そこで、9 個のスイッチで構成された 3 ×

メモリ資源数

各メモリが保有する資源数

3 の 2D トーラストポロジで計測を行う。図 4 に 2D トーラス

帯域幅

ノードをつなぐリンクの帯域幅

リンク

トポロジにおける各資源の接続を示す。資源間の通信遅延を抑制するために、CPU とメモリは隣接するように配置されており、2D トーラスを構成する全てのスイッチに資源が接続してに、通信時のデータ転送にかかる処理時間を模擬する。また、いる。なお、同種の資源は資源プールとして複数個がまとめら

CPU とメモリにはコアとして複数の領域に分けておき、同一のれており、スイッチには 1 つの資源プールが接続する。各メモ

CPU において、複数の通信の模擬を可能としている。各ノーリプールには 4 つメモリが含まれ、CPU プールには 2 個の計ド間の通信について、各スイッチで指定される処理時間をもと算資源が含まれる。にして、一定クロックごとに次ホップへデータを転送していく。

4. 1. 2 実行アプリケーション

前述したように、これらはグローバルクロックによって管理さµDDC はエッジに配置されるデータセンターであるため、れ、資源間の通信時間の違いを再現していくことができる。

エッジで実行される典型例として、ResNet [9] を用いた画像分

3. 2. 1 処 理 手 順類アプリケーションを想定する。想定する画像分類アプリケー

資源間通信時のシミュレータの処理手順について示す。

ションは、3 つのプロセスによって構成される。プロセス 1 で（ 1 ） 各スイッチや資源間のつながりを表すトポロジ情報をは、タスクの実行命令に対する、実行資源への命令処理、プロもとに物理的なノードのつながりをシミュレータ上に構築

セス 2 では、実行資源がメモリから必要なデータを読み込む処（ 2 ） マスターへ CPU やメモリ、スイッチに対応する各ノー

理、プロセス 3 では、タスクのメインプロセスである画像分類

ドのノード名、アドレス、通信ポート、種別を送信を実行する。ここで、図 5 に想定するアプリケーションのプロ（ 3 ） マスターからデータベースでノード情報を集約

セスと、実行資源の関係について示す。

（ 4 ） クライアントが資源間の通信時の経由ノードと、メモ

4. 1. 3 資 源 割 当

リから CPU への書き込みまたはメモリから CPU への読み込

資源割当による通信遅延の影響について計測するために、み命令をマスターへ送信

4. 1. 3 章にしめすアプリケーションに対して、以前私たちが提（ 5 ） マスターから対応する各ノードへ命令と経由ノードの案した資源割当手法 [2] と、従来提案されていた、その時点で情報を送信し、資源間の通信をシミュレーション最も低遅延で通信可能な資源を割り当てる手法の 2 手法によっ

上に示すように、利用者は、物理的なネットワークトポロジとて資源割当を行う。この 2 手法を、それぞれ RA-CNP、NP と各機器の遅延時間を指定し、クライアントを通して通信する資呼ぶ。そして、資源割当のために、ネットワーク上の存在する源間の経路と、その経路で CPU、メモリとの書き込み/読み込全ての計算資源が割り当てられるまで、アプリケーションの実み命令を指定することでシミュレーションを行うことができる。

行要求を生成する。各手法は生成された実行要求のために、に指定できる命令としては、CPU からメモリへのデータの書き示す計算資源とメモリ資源、その間の経路を割り当てていく。

込み、メモリから CPU へのデータの読み出しの 2 つである。

また、実環境では様々な時間制約を持つ実行要求がなされる処理が割り当てられている複数の資源間で、並列的にデータのと考えられる。そこで、資源間で許容できるホップ数が 3 種類

読み出しや書き込みを行うことで、µDDC の運用時の、資源間の実行要求を生成し、そのホップ数の制約を満たすように割りの同時通信の際に遅延がどのようになるかを計測できる。

当てる。各要求とホップ数の制約を表 2 に示す。なお、生成す4. シミュレーションµDDC での実行が想定されるアプリケーションの実行資源と資源間の経路を以前提案した資源割当手法を用いて割り当てた場合について、シミュレータによって各資源間の遅延を計測することで、資源割当手法の有効性を確認するとともに、実際る要求の総数は 6 個であり、各実行要求は 2 つずつなされる。
なお、資源割当方法によっては、ホップ数制約を満たす割当が不可能である場合がある。その場合は、可能な限りホップ数が小さくなるように要求を割り当てる。

4. 1. 4 シミュレータのパラメータ設定
シミュレーションのために設定したパラメータについて、以下に示す。

—4—

図 3: シミュレータ操作画面

よって資源割当を行ったときの資源間の通信遅延時間の合計を示している。資源間の通信遅延時間の合計は図 5 に示す割当資源の関係をもとに、プロセス 1 の実行計算資源がメモリ資源へデータを書き込む時間と、プロセス 2 において計算資源がメモリ資源からデータを読み込む時間、プロセス３において計算資源がメモ委資源からデータを読み込む時間の合計として求めて
図 4: 2D トーラストポロジいる。また、各要求の制約は表 2 の表記と対応している。



3"$/1/1஗Ԇ࣌ؒ T

図 5: 実行資源の関係

表 2: 各要求のホップ数制約と生成数
制約 1 制約 2 制約 3
ホップ数制約643

生成数222

表 3: シミュレーションのためのパラメータ設定
パラメータ値スイッチ
スイッチ処理遅延 3µs
キューの数5 ཁ‫ ٻ‬ཁ‫ ٻ‬ཁ‫ ٻ‬ཁ‫ ٻ‬ཁ‫ ٻ‬ཁ‫ٻ‬੍໿ ੍໿ ੍໿ ੍໿ ੍໿ ੍໿図 6: 各割当手法による生成要求ごとの通信遅延時間

図 6 から、各資源割当手法において、ほとんどの要求において 0.3 秒弱程度の遅延時間内に収まっていることがわかる。一方で、手法 RA-CNP では、要求 3 の遅延時間が大きく、手法NP では、要求 6 の遅延時間が大きくなっている。表 2 から、要求 3 の方が要求 6 よりもホップ数制約は緩く、手法 RA-CNP

CPUFLOPS

76.8が、低遅延で通信可能な経路を温存することで、将来のより厳クロック周波数

2.9GHz

しい要求のための低遅延で通信可能な経路を残すことができた

キュー5といえる。遅延時間を見ても、要求 6 の各手法の遅延時間におCPU 資源数2いて、0.1 秒程度の差があり、タイムセンシティブなサービスメモリの提供も考えられる µDDC においては無視できない差となっキューの数

5

メモリ資源数4

リンク
帯域幅10Gbpsている。µDDC において、資源割当は非常に重要な要素であるといえ、将来のアプリケーションを考慮する資源割当手法が有効であるといえる。
また、ホップ数制約が 3 であり、本ネットワークトポロジ上

4. 2 計 測 結 果
図 6 に、生成された 6 個の要求に対して、各資源割当手法にでは最短ホップでの通信が必須である要求 5 や 6 でも、遅延時間は最小で 0.25 秒程度かかっている。実際にサービスを実行する際には、資源間の通信時間に加え、CPU での処理時間や、—5—

ユーザと µDDC 間の遅延も発生する。より高速通信が可能なネットワーク機器の利用や、トポロジの検討、アプリケーションの通信タイミングの効率的な制御方法が必要になる。
[6]

5. お わ り に本稿において、µDDC ネットワークの評価のための計算資源の動作も考慮した資源間通信シミュレータの設計について示した。本シミュレータでは、CPU、メモリ、スイッチの動作を[7]模擬し、割り当てられた資源間で通信が発生する際の、処理遅延をクロック単位で制御することにより、資源間で発生する通信時間やその違いを再現することができる。本シミュレータに[8]

よって、以前私たちが提案した資源割当手法による資源割当時の、資源間の通信遅延時間を計測し、従来手法と比較して、割り当て要求の制約を考慮した資源割り当てが可能であることを資源間の通信遅延の面から実証した。さらに、資源間の通信遅延が性能に対して非常に大きな影響を持つことも確認し、より低遅延での通信が可能なネットワーク構成の必要性についても[9]

low-latency optical switches for disaggregated data centers:
The hipo 了 aos switch architecture,” Journal of OpticalCommunications and Networking, vol. 10, no. 7, pp. 102–116, 2018.
A. D. Papaioannou, R. Nejabati, and D. Simeonidou, “Thebeneﬁts of a disaggregated data centre: A resource allocation approach,” in Proceedings of 2016 IEEE Global
Communications Conference (GLOBECOM), pp. 1–7, Dec.
2016.
M. Amaral, J. Polo, D. Carrera, N. Gonzalez, C.-C. Yang,
A. Morari, B. D’Amora, A. Youssef, and M. Steinder, “Drmaestro: orchestrating disaggregated resources on virtualized data-centers,” Journal of Cloud Computing, vol. 10,
pp. 1–20, mar 2021.
Y. Shan, Y. Huang, Y. Chen, and Y. Zhang, “LegoOS: A
disseminated, distributed OS for hardware resource disaggregation,” in Proceedings of 13th USENIX Symposium onOperating Systems Design and Implementation (OSDI 18),
(Carlsbad, CA), pp. 69–87, USENIX Association, Oct. 2018.
K. He, X. Zhang, S. Ren, and J. Sun, “Deep residual learning for image recognition,” in Proceedings of 2016 IEEE
Conference on Computer Vision and Pattern Recognition(CVPR), pp. 770–778, 2016.

確認した。
今後の予定としては、シミュレータにおいて、小規模のネットワークでの計測にとどまっており、より多くの資源間で通信が発生するような場合に、資源間の通信遅延はどのように変化するかの計測が必要である。また、スイッチの処理遅延や CPUの性能が通信に及ぼす影響について、複数のパラメータを設定し、その影響を評価していくことで、µDDC に求められる機器の性能要件について検討していく予定である。

謝辞

本研究の一部は NICT 委託研究・JPJ012368C00101「多種多様なサービスに対応可能な高機能エッジクラウド情報処理基盤の研究開発」によるものである。また、本シミュレータは、株式会社あくしゅによって実装されたものである。ここに記して謝意を表す。
文

献[1] S. Han, N. Egi, A. Panda, S. Ratnasamy, G. Shi, andS. Shenker, “Network support for resource disaggregation in
next-generation datacenters,” in Proceedings of the Twelfth
ACM Workshop on Hot Topics in Networks, pp. 1–7, Nov.
2013.
[2] A. Ikoma, Y. Ohsita, and M. Murata, “Disaggregated micro data center: Resource allocation considering impactof network on performance,” in Proceedings of 2023 IEEE20th Consumer Communications & Networking Conference(CCNC), pp. 360–365, 2023.
[3] G. Zervas, H. Yuan, A. Saljoghei, Q. Chen, and V. Mishra,“Optically disaggregated data centers with minimal remotememory latency: Technologies, architectures, and resource
allocation [invited],” Journal of Optical Communications
and Networking, vol. 10, no. 2, pp. A270–A285, 2018.
[4] P. X. Gao, A. Narayan, S. Karandikar, J. Carreira, S. Han,
R. Agarwal, S. Ratnasamy, and S. Shenker, “Network requirements for resource disaggregation,” in Proceedings of
12th USENIX Symposium on Operating Systems Designand Implementation (OSDI 16), (Savannah, GA), pp. 249–264, USENIX Association, Nov. 2016.
[5] N. Terzenidis, M. Moralis-Pegios, G. Mourgias-Alexandris,
T. Alexoudi, K. Vyrsokinos, and N. Pleros, “High-port and—6—