AWS ersetzte Fat-Tree-Rechenzentrumsnetzwerke durch einen quasi-zufälligen Graphen – und setzte ihn in Produktion ein

Seit Mitte der 1980er Jahre werden Rechenzentrumsnetzwerke als „Fat-Tree“-Hierarchien aufgebaut: Daten bewegen sich auf und ab durch gestapelte Switch-Ebenen, und die Verkabelung ist einer der größten Kostenfaktoren – allein Amazons Rechenzentren sind durch 20 Millionen Kilometer Glasfaser verbunden. Zufallsgraphen-Topologien wie der Vorschlag „Jellyfish“ von 2012 versprachen einen flexiblen Kapazitätspool, ließen sich aber nicht skalieren, weil das Routing schwieriger ist und Kabelendpunkte zufällig gewählt werden.

Ab 2023 suchte ein AWS-Team, darunter die Amazon Scholars Ratul Mahajan und Seshadhri Comandur, nach dem „heiligen Gral“: flach, effizient, ausfallsicher und kabelarm. Der Hauptautor Giacomo Bernardi versuchte zunächst Penrose-Pflasterungen – ein sich wiederholendes aperiodisches Muster –, doch das simulierte Netzwerk war unzuverlässig; die Ergebnisse verbesserten sich erst, als strukturierte Teile durch Zufälligkeit ersetzt wurden. „Wir haben das Chaos angenommen und einen quasi-zufälligen Ansatz gewählt“, sagte er gegenüber WIRED.

Der Knackpunkt – wer verkabelt einen Zufallsgraphen? – wurde mit der ShuffleBox beantwortet, einem optischen Gerät, das Amazon baute und das Verbindungen zwischen Routern intern mischt und so das chaotische Fat-Tree-Kabelnest in ordentliche Wellen verwandelt. AWS setzte RNG erstmals 2024 in einem Rechenzentrum in Dublin ein, dann in Deutschland und Spanien, und erklärt, dass die meisten neu gebauten Rechenzentren es inzwischen erhalten. Vizepräsident Matt Rehder beansprucht 69 Prozent weniger Router und Switches, 33 Prozent höheren Durchsatz, 40 Prozent weniger Netzwerkstrom und 27 Prozent niedrigere Betriebskosten.

Der Jellyfish-Mitautor und UIUC-Professor Brighten Godfrey, der an der Arbeit nicht beteiligt war, nennt den realen Einsatz zufälliger Netzwerkgraphen „bemerkenswert“. AWS bewirbt RNG nicht für KI-Trainingscluster – koordinierter Trainingsverkehr nähert sich keinem Zufallsgraphen an; hier geht es um alltägliche Cloud-Architektur. Das Design ist im Paper „RNG: Flat Datacenter Networks at Scale“ vom April 2026 ausführlich beschrieben.

Die Fat-Tree-Hierarchie durch einen quasi-zufälligen Graphen – einen flachen Pool von Pfaden – ersetzen und ein ShuffleBox-Gerät bauen, um die zufällige Verkabelung zu bändigen, an der frühere Versuche scheiterten.

Die Leistungszahlen sind AWS-Angaben, doch der Einsatz ist überprüfbar: zuerst Dublin 2024, dann Deutschland und Spanien, jetzt Standard in Neubauten.

Ein unabhängiger Experte aus der ursprünglichen Zufallsgraphen-Forschung nennt den Produktiveinsatz „bemerkenswert“.

Die ShuffleBox rahmt den Schwachpunkt als Hardwareproblem ein, weshalb die Idee von 2012 endlich skalierte.

Die Zahlen zielen auf das eigentliche Kostenzentrum der Branche – Switches, Glasfaser und den Strom, den sie verbrauchen.

Die Idee wartete 14 Jahre (Jellyfish, 2012) auf Hardware, die das operative Durcheinander auffängt. Wenn eine clevere Architektur in der Praxis scheitert, besteht die Lösung darin, den Teil zu automatisieren, den Menschen nicht warten können.

Stand Mai 2026 läuft RNG in Produktion in AWS-Rechenzentren in Irland, Deutschland und Spanien und wird in die meisten neu gebauten Rechenzentren eingebaut; das Team veröffentlichte das Design im April 2026 und erklärt, niemand sonst habe dies im großen Maßstab getan. AWS positioniert RNG noch nicht für KI-Trainingscluster.