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Localhost – Der IP-Insider-Podcast: Folge 19 Self-Adjusting Networks und Reconfigurable Topologies

Von Dipl.-Ing. (FH) Andreas Donner 2 min Lesedauer

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Technische Universität

In der 19. Folge von Localhost, dem Podcast von IP-Insider, geht es um das Thema Self-Adjusting Networks und Reconfigurable Topologies. Eigenschaften, die sich auf die Fähigkeit eines Netzwerks beziehen, seine physische Struktur mit dem Ziel verbesserter Netzwerkleistung in Abhängigkeit vom aktuellen Netzwerkverkehr dynamisch anzupassen.

Heute Thema bei Localhost, dem Podcast von IP-Insider: selbstjustierende Netzwerke und rekonfigurierbare Topologien im Rechenzentrum – oft auch als RDCNs (Reconfigurable Datacenter Networks) bezeichnet.(Bild: Vogel IT-Medien)
Heute Thema bei Localhost, dem Podcast von IP-Insider: selbstjustierende Netzwerke und rekonfigurierbare Topologien im Rechenzentrum – oft auch als RDCNs (Reconfigurable Datacenter Networks) bezeichnet.
(Bild: Vogel IT-Medien)

Prof. Dr. Stefan Schmid.(Bild: TU Berlin / Christian Kielmann)
Prof. Dr. Stefan Schmid.
(Bild: TU Berlin / Christian Kielmann)

Selbstjustierende Netzwerke und rekonfigurierbare Topologien – oft auch als Reconfigurable Datacenter Networks (RDCNs) bezeichnet –, verfügen über die Eigenschaft, ihre physische Struktur in Abhängigkeit vom aktuellen Netzwerkverkehr dynamisch anzupassen. Ziel dabei ist es, die Netzwerkleistung zu optimieren, indem Topologien im Bereich von Mikrosekunden und noch schneller so (um)konfiguriert werden, dass sie den Anforderungen des Datenverkehrs am besten entsprechen.

Erreicht werden kann dies durch einen konsequenten und umfassenden Einsatz optischer Technologien. So werden über optische Switches und Glasfaserkabel direkte Verbindungen zwischen allen Racks im Rechenzentrum möglich. Blitzschnell umgeschaltet und konfiguriert lassen sich so gezielte Hop-less Lanes zwischen den RZ-Komponenten ganz nach dem aktuellen Traffic-Bedarf aufbauen. Künstliche Intelligenz ist dabei nicht nur aufgrund des durch sie schnell wachsenden Datacenter-Traffics Treiber der Forschung in diesem Bereich, sie dient auch zur Vorausberechnung und Abschätzung künftiger Traffic-Szenarien.

Bereits seit einigen Jahren forscht ein Team der TU Berlin an dem spannenden Thema, das auch aufgrund rasant wachsender kritischer Infrastruktur-Bereiche permanent an Bedeutung gewinnt.

Im Gespräch mit IP-Insider erläutert Professor Dr. Stefan Schmid einen der führenden Köpfe aus dem genannten Forschungs-Team der TU-Berlin in unserem heutigen Podcast begrüßen zu dürfen.

Stefan Schmid ist Professor an der Technischen Universität Berlin. Er hat an der ETH Zürich promoviert, war Postdoc an der TU München und der Universität Paderborn sowie Senior Research Scientist bei den Telekom Innovation Laboratories der TU-Berlin, den so genannten T-Labs. Außerordentlicher Professor ist Schmid an der Universität Aalborg in Dänemark und ordentlicher Professor zudem an der Universität Wien in Österreich. Stefan Schmid erhielt 2016 den IEEE Communications Society ITC Early Career Award und 2019 einen Consolidator Grant des European Research Council (ERC).

Sozusagen nebenbei arbeitet Stefan Schmid für das Fraunhofer-Institut für Sichere Informationstechnologie (SIT). Seine persönlichen Forschungsinteressen drehen sich um die grundlegenden und algorithmischen Probleme in vernetzten und verteilten Systemen.

Und neben aller technischen Ausbildungen und Auszeichnung kann Stefan Schmid zudem auch ein Diplom in Hochschulpädagogik vorweisen.

Ein Video-Interview von Stefan Schmid und seinem Kollegen Chen Avin kann bei Vimeo oder auf der Plattform Communications of the ACM angesehen werden.

Alle Localhost-Folgen, gibt es auf Spotify, Apple Podcasts, Amazon Music und natürlich auf der Podcast-Seite von IP-Insider.

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