AWS redesenha arquitetura de datacenters e promete cortar até 40% do consumo de energia em rede
A Amazon Web Services desenvolveu uma nova arquitetura de rede para datacenters que, segundo a própria empresa, pode ser até um terço mais rápida e consumir cerca de 40% menos energia em comparação com as topologias hierárquicas tradicionais. A solução, batizada de Resilient Network Graphs (RNG), se inspira na teoria de grafos aleatórios e já começou a ser adotada em algumas regiões da AWS na Europa.
A iniciativa representa uma ruptura importante com o desenho clássico de redes em datacenters, historicamente estruturado em camadas hierárquicas. Nesse modelo convencional, os equipamentos seguem uma “cadeia de comando”: switches e roteadores de níveis inferiores encaminham o tráfego para dispositivos de nível superior, que então distribuem os pacotes para outras partes da rede, de maneira semelhante a um organograma de empresa.
De acordo com Matt Rehder, vice-presidente de engenharia de rede global da AWS, esse arranjo hierárquico tem vantagens claras do ponto de vista operacional. Ele cria uma estrutura previsível, reduz a complexidade das regras de roteamento e evita que cada dispositivo precise conhecer o mapa completo da rede. Em vez disso, basta encaminhar tudo para um nível acima, que toma a próxima decisão de roteamento.
O problema é que essa simplicidade tem um preço. A topologia em árvore acaba concentrando o fluxo de dados em pontos específicos, que se tornam gargalos, enquanto outros segmentos da infraestrutura de rede permanecem com capacidade ociosa. Em instalações de hiperescala, típicas de grandes provedores de nuvem, essa diferença entre capacidade total instalada e capacidade efetivamente utilizada se traduz em perda de desempenho, maior custo de infraestrutura e gasto energético desnecessário.
A ideia de abandonar estritamente a hierarquia e usar grafos aleatórios em redes de datacenter não é exatamente nova. Rehder lembra que ainda em 2012 pesquisadores já tinham proposto uma arquitetura de interconexão baseada em grafos randômicos para melhorar a eficiência e a flexibilidade da rede. Um dos projetos mais conhecidos nessa linha recebeu o nome de Jellyfish.
O conceito do Jellyfish, detalhado posteriormente por pesquisadores que hoje estão na Amazon, partia de um grafo totalmente aleatório, sem camadas fixas, e sugeria retirar os roteadores dos racks de servidores para colocá‑los em posições mais centralizadas, facilitando o cabeamento entre eles. Na teoria, isso aumentava a resiliência da malha de conexões. Na prática, porém, essa centralização elevava a latência das comunicações entre servidores de um mesmo rack, o que limitava o uso em ambientes de produção que exigem tempos de resposta extremamente baixos.
Segundo Rehder, apesar dos benefícios teóricos de topologias aleatórias, ninguém havia conseguido colocar esse tipo de arquitetura em operação, em grande escala, em datacenters comerciais. Dois grandes desafios bloqueavam esse avanço: o roteamento e o cabeamento físico. Em um grafo aleatório, cada equipamento de rede teria de lidar com um conjunto muito maior e mais dinâmico de caminhos possíveis, exigindo tabelas de roteamento mais complexas e maior uso de memória, algo que esbarra nas limitações de hardware disponíveis atualmente.
O segundo obstáculo era puramente físico. A hierarquia clássica não existe apenas por tradição, mas também porque ajuda a manter o datacenter organizado. Cabos seguem rotas previsíveis, agrupados por racks e por camadas, o que torna a operação e a manutenção mais simples. Em uma malha realmente aleatória, o risco seria criar um emaranhado de cabos difícil de instalar, rastrear e expandir, praticamente inviável fora de um ambiente de laboratório controlado.
A AWS afirma ter conseguido contornar parte desses entraves ao longo dos últimos anos, apoiando-se na experiência acumulada no desenvolvimento próprio de hardware e software de rede. De acordo com Rehder, só foi possível atacar o problema de forma efetiva depois de cerca de 15 anos de evolução gradual na forma como a empresa projeta seus equipamentos e controla a infraestrutura de ponta a ponta, desde os roteadores até os sistemas que monitoram e automatizam a operação.
O ponto central da nova arquitetura RNG é que a rede não é totalmente aleatória. Em vez de um caos coordenado, a AWS optou por um grafo plano com combinações de conexões determinísticas e enlaces escolhidos de maneira randômica. Em termos práticos, isso significa que existe um esqueleto de conexões estáveis e previsíveis, sobre o qual são adicionadas ligações aleatórias que aumentam a redundância, a distribuição de tráfego e a utilização dos caminhos disponíveis. A proposta é capturar o melhor dos dois mundos: parte da eficiência e da robustez dos grafos aleatórios, sem abrir mão da previsibilidade necessária para operar datacenters gigantescos.
O projeto começou a ganhar forma há cerca de três anos, quando Seshadhri Comandur, Amazon Scholar e professor da Universidade da Califórnia em Santa Cruz, respondeu a uma mensagem interna de Ratul Mahajan, também Amazon Scholar, especialista em redes de datacenter e professor da Universidade de Washington, que procurava alguém com profundo domínio em teoria dos grafos e roteamento. A partir desse contato, formou-se um grupo multidisciplinar dentro da AWS dedicado a transformar a teoria em uma solução de engenharia viável.
Com o apoio de Giacomo Bernardi, cientista aplicado principal da empresa, e de outros especialistas em redes, algoritmos e operação de larga escala, a AWS diz ter se tornado a primeira companhia a implantar em produção, em grande escala, uma arquitetura de rede plana para datacenters comerciais. A expectativa é que essa tecnologia aumente tanto a performance quanto a confiabilidade para os clientes, ao mesmo tempo em que reduz significativamente os gastos com hardware e contribui para a diminuição de emissões de CO₂ associadas ao consumo de energia elétrica em suas instalações.
Internamente, o desenho foi batizado inicialmente de Penrose, referência aos ladrilhos de Penrose – padrões geométricos não periódicos que cobrem um plano sem se repetirem de forma simples. O nome refletia a ideia de criar um arranjo de conexões que não seguisse um padrão regular de hierarquia, mas mesmo assim garantisse cobertura eficiente e redundante. Com o amadurecimento da solução e a ênfase na capacidade de resistir a falhas e manter desempenho estável, o projeto passou a ser chamado de Resilient Network Graphs, um título que reforça o objetivo final: entregar uma rede mais resiliente e com melhor aproveitamento de recursos.
A promessa de economia de até 40% no consumo de energia relaciona-se diretamente à forma como o tráfego é distribuído na RNG. Ao evitar que determinados equipamentos sejam constantemente sobrecarregados enquanto outros ficam ociosos, a arquitetura reduz a necessidade de superdimensionar a infraestrutura apenas para lidar com picos em pontos específicos. Com um uso mais homogêneo da malha, a AWS consegue operar com menos equipamentos em estado de espera e diminuir o desperdício energético em dispositivos subutilizados.
Outro efeito relevante é a possibilidade de desativar ou operar em modos de baixo consumo partes da rede em horários de menor demanda, sem comprometer a conectividade ou a redundância. Em ambientes hierárquicos rígidos, desligar um nó crítico pode impactar toda uma região da topologia. Em um grafo plano com conexões redundantes e distribuídas, é mais fácil reencaminhar o tráfego automaticamente, mantendo o nível de serviço mesmo com mudanças dinâmicas na infraestrutura.
Para os clientes, a nova arquitetura deve se traduzir em menor latência média, mais largura de banda disponível entre servidores e maior previsibilidade de desempenho, especialmente em cargas de trabalho distribuídas, como aplicações em microserviços, bancos de dados em cluster e sistemas de inteligência artificial que trocam grandes volumes de dados entre nós de processamento. Em cenários de treinamento de modelos de IA, por exemplo, a velocidade e a consistência da rede interna do datacenter podem impactar diretamente o tempo total de conclusão de um experimento.
Do ponto de vista de sustentabilidade corporativa, a RNG se encaixa em uma estratégia mais ampla de otimização energética em datacenters. O setor de nuvem é um dos maiores consumidores de eletricidade do mundo, e a pressão por reduzir a pegada de carbono cresce à medida que governos e empresas assumem metas de descarbonização. Uma arquitetura que permite entregar o mesmo – ou mais – desempenho com menos energia consumida torna-se um diferencial competitivo e, ao mesmo tempo, uma resposta à cobrança por práticas mais responsáveis.
Em termos de segurança e resiliência, a adoção de grafos planos com conexões parcialmente randômicas também traz vantagens. Uma rede em que o tráfego pode escolher múltiplos caminhos alternativos é menos vulnerável a falhas localizadas ou a ataques de negação de serviço direcionados a pontos específicos da infraestrutura. Se um enlace ou equipamento crítico falha, o roteamento consegue encontrar outras rotas sem provocar interrupções perceptíveis, aumentando a disponibilidade geral dos serviços hospedados.
A mudança de paradigma sugerida pela RNG também tem implicações no desenho futuro de datacenters. Ao flexibilizar o cabeamento e retirar parte da rigidez das camadas hierárquicas, abre-se espaço para arranjos físicos mais adaptáveis, que podem acompanhar melhor o crescimento orgânico da capacidade de computação. Em vez de expansões planejadas em blocos rígidos, é possível adicionar nós e conexões de forma mais incremental, mantendo as propriedades desejadas do grafo de rede.
Embora a AWS ainda não detalhe todos os aspectos técnicos da construção desses grafos – como algoritmos de escolha das conexões randômicas, limites de grau de cada roteador ou mecanismos de atualização dinâmica – a iniciativa sinaliza um movimento claro do setor em direção a topologias mais sofisticadas, baseadas em matemática avançada e profundamente integradas ao desenvolvimento de hardware proprietário. A combinação de teoria de grafos, otimização de energia e automação de alto nível tende a influenciar a forma como outras empresas de nuvem e grandes operadores de datacenter vão pensar suas redes nos próximos anos.
Ao romper parcialmente com o modelo hierárquico tradicional e adotar uma topologia plana inspirada em grafos aleatórios, a AWS busca não apenas ganhos de eficiência imediatos, mas também criar uma base mais flexível para sustentar a próxima onda de crescimento da computação em nuvem, marcada por aplicações de IA em larga escala, serviços de baixa latência e exigências cada vez mais rígidas de sustentabilidade ambiental.