基于路径质量的AI负载均衡异常路径检测与恢复策略

AI流量往往具有突发性、大象流（大规模数据流）占比高的特点，极易造成网络拥塞热点。一条质量不佳（如高延迟、高丢包、带宽受限）的路径，不仅自身无法有效传输数据，如果ECMP继续向其分发流量，还可能导致该路径上的拥塞加剧，形成恶性循环，进而“污染”整条路径上的流量，波及更多正常应用。因此，构建一个能够实时感知路径质量、动态规避异常路径的智能负载均衡机制，成为支撑高性能AI计算的关键基础设施之一。

为了解决上述挑战，我们引入了基于路径综合质量的动态权重成本多路径（Weighted Cost Multipath, WCMP）机制。该机制的核心在于持续评估并利用路径的综合质量作为流量调度的核心依据。

路径综合质量评估

系统持续监控每条可用路径的关键性能指标，这些指标通常包括但不限于：

• 延迟 (Latency): 数据包端到端传输耗时。
• 丢包率 (Packet Loss Rate): 传输过程中丢失的数据包比例。
• 带宽利用率 (Bandwidth Utilization): 路径当前占用带宽与其理论容量的比值。
• 错误率 (Error Rate): 如链路层错误等。
• 通过预设的算法（如加权计算、机器学习模型评分等），将这些原始指标融合计算为一个综合质量得分（通常是一个数值）。这个得分量化地反映了该路径在当前时刻传输流量的“健康度”或“优良程度”。得分越高，代表路径质量越好；得分越低，代表路径质量越差，越接近异常状态。

异常路径判定与剔除

系统设定一个约定的质量阈值系数。该阈值代表了我们认为一条路径可以承载正常AI流量的最低可接受质量水平。

• 判定逻辑： 当系统计算出的某条路径的综合质量得分低于此约定阈值时，即认为该条路径在当前AI场景下不再可用，判定为异常路径。
• 处理动作： 立即将这条异常路径从当前有效的负载均衡路径池中剔除（Prune）。这意味着后续的流量调度将暂时不再考虑此路径。