面向云計算的控制層面與數(shù)據(jù)層面的柔性分離理論與方法研究.pdf

1、在云計算時代，大規(guī)模部署虛擬化與云計算催生了以工作負載為中心的下一代數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)，數(shù)據(jù)中心將成為我們應(yīng)用和數(shù)據(jù)交付的關(guān)鍵中心。但是運行大規(guī)模的數(shù)據(jù)中心會消耗大量的能量，研究表明目前的數(shù)據(jù)中心的利用率一般保持在5％到20％，大量的服務(wù)器常處于空閑狀態(tài)，空閑狀態(tài)的服務(wù)器功耗也超過滿負載情況下的50％，因此如何高能效地運行數(shù)據(jù)中心是一項非常重要的研究課題。如何以新觀點來解決網(wǎng)絡(luò)在新應(yīng)用下的挑戰(zhàn)呢？控制層面與數(shù)據(jù)層面分離的軟件定義網(wǎng)絡(luò)（SDN，

2、Software DedifinedNetwork）為人們提供了新思路和新方法。
　　云計算網(wǎng)絡(luò)由于各端實體間資源調(diào)度和業(yè)務(wù)需求，在網(wǎng)絡(luò)設(shè)備和網(wǎng)絡(luò)鏈路上存在巨大的網(wǎng)絡(luò)流量，這些網(wǎng)絡(luò)流量主要由控制流量和數(shù)據(jù)流量構(gòu)成，但相對于數(shù)據(jù)流量，控制流量僅僅占很少比例。由于不同的需求目的，控制流量和數(shù)據(jù)流量在云計算網(wǎng)絡(luò)中所通過的路徑并不相同，但云計算網(wǎng)絡(luò)為了傳輸這些流量，相關(guān)設(shè)備甚至是所有設(shè)備必須時時運行以保證網(wǎng)絡(luò)的連通性，這就是現(xiàn)有網(wǎng)絡(luò)高能耗

3、低效率的主要原因之一，也是現(xiàn)有網(wǎng)絡(luò)體系結(jié)構(gòu)設(shè)計存在的主要問題。SDN作為一種網(wǎng)絡(luò)創(chuàng)新架構(gòu)，對整個網(wǎng)絡(luò)集中分析處理，實現(xiàn)了網(wǎng)絡(luò)虛擬化功能，將控制層面與數(shù)據(jù)層面分離，使得原來的路由器不再進行路由學習，只進行數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)發(fā)，從而可以靈活控制網(wǎng)絡(luò)流量，解決了云服務(wù)在骨干網(wǎng)傳輸時的帶寬瓶頸，促進云計算更廣泛地發(fā)展。
　　首先，本文簡單介紹了控制層面與數(shù)據(jù)層面的功能以及控制層面與數(shù)據(jù)層面網(wǎng)絡(luò)的功耗與能效參數(shù)，研究控制層面與數(shù)據(jù)層面的能效分離理論。針

4、對基于能效優(yōu)先的控制層面劃分，本文以最小化控制層面功耗為優(yōu)化目標，根據(jù)控制層面與數(shù)據(jù)層面抽象關(guān)系，建立傳輸網(wǎng)絡(luò)控制信息的整數(shù)線性規(guī)劃(ILP)數(shù)學模型，提出了高故障恢復性控制層面能效分離算法(FRCS)。為了簡化算法復雜度，以控制層面Hamilton最優(yōu)圈以及網(wǎng)絡(luò)代數(shù)連通性為算法終止條件，循環(huán)迭代求解能耗最低的控制層面拓撲。
　　其次，針對能效優(yōu)先的數(shù)據(jù)層面網(wǎng)絡(luò)劃分理論，以數(shù)據(jù)層面能效為目標，利用現(xiàn)代圖理論構(gòu)建傳輸網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)信息的I

5、LP數(shù)學模型，提出了最大流傳輸?shù)臄?shù)據(jù)層面能效分離算法(MMFDS)。針對傳統(tǒng)算法對多路徑約束困難的問題，本文提出了基于路徑的解決方案，并且為了提高數(shù)據(jù)層面網(wǎng)絡(luò)能效，以路徑跳數(shù)為限制條件，對于每次端到端請求建立最小比特能耗的流量傳輸路徑，達到高能效數(shù)據(jù)層面網(wǎng)絡(luò)劃分的目的。
　　最后，針對能效優(yōu)先的控制層面與數(shù)據(jù)層面的網(wǎng)絡(luò)分離方法，本文通過控制層面與數(shù)據(jù)層面網(wǎng)絡(luò)的協(xié)同能效傳輸，以最小化網(wǎng)絡(luò)能耗為目標，提出云計算網(wǎng)絡(luò)控制層面與數(shù)據(jù)層面能