數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)流調(diào)度優(yōu)化研究.pdf

1、近年來，云計(jì)算、大數(shù)據(jù)、社交網(wǎng)絡(luò)等應(yīng)用已經(jīng)改變?nèi)藗兊纳罘绞?，成為互?lián)網(wǎng)時(shí)代的標(biāo)志。這些應(yīng)用的共同特點(diǎn)是需要數(shù)據(jù)中心的支持，研究高效率、低成本的數(shù)據(jù)中心成為學(xué)術(shù)界和工業(yè)界共同關(guān)注的話題。數(shù)據(jù)中心要處理大量的用戶請(qǐng)求，同時(shí)要處理內(nèi)部服務(wù)器之間的數(shù)據(jù)交換。這些復(fù)雜的工作模式在數(shù)據(jù)中心內(nèi)部服務(wù)器之間產(chǎn)生了大量分布不均和傳輸要求不同的數(shù)據(jù)流，使得網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部容易產(chǎn)生局部的擁塞，降低了網(wǎng)絡(luò)性能和用戶體驗(yàn)效果。如何保證網(wǎng)絡(luò)流均勻地分布到數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)鏈路

2、上，并且保證這些網(wǎng)絡(luò)流在服務(wù)器之間無阻塞地傳輸成為保證應(yīng)用性能的關(guān)鍵。本文的工作針對(duì)數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)流調(diào)度展開研究，在當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的基礎(chǔ)上盡可能地提高網(wǎng)絡(luò)的可用性，并且支持用戶的良好接入等。本文工作主要圍繞三個(gè)方面展開：
　　首先，在云計(jì)算系統(tǒng)中，通過在服務(wù)器上部署虛擬機(jī)為用戶提供各種服務(wù)，這些虛擬機(jī)之間的數(shù)據(jù)通信成為數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部通信的主要組成部分。已有的研究技術(shù)將相互之間通信量大的虛擬機(jī)盡可能地部署在相鄰的位置，或者通過動(dòng)態(tài)

3、遷移來減小這些虛擬機(jī)之間的數(shù)據(jù)流傳輸消耗的網(wǎng)絡(luò)資源。然而，隨著各種云計(jì)算的應(yīng)用的普及和虛擬機(jī)之間的交互性，虛擬機(jī)之間的產(chǎn)生數(shù)據(jù)流變得不規(guī)則和無法預(yù)測(cè)，相互之間通信量較大的虛擬機(jī)是無法事先預(yù)知的。如何避免這些虛擬機(jī)通信引起的帶寬浪費(fèi)，成為提高網(wǎng)絡(luò)性能的重要途徑。因此，設(shè)計(jì)了改進(jìn)的計(jì)數(shù)布隆濾波器來檢測(cè)虛擬機(jī)之間的數(shù)據(jù)通信量，可以在線實(shí)時(shí)感知虛擬機(jī)之間的大數(shù)據(jù)流。然后定義虛擬機(jī)遷移的通信開銷函數(shù)，為合理的虛擬機(jī)遷移方案提供理論基礎(chǔ)。基于虛擬機(jī)

4、遷移的流調(diào)度算法利用虛擬機(jī)之間存在的通信量來判定虛擬機(jī)遷移的通信開銷，從而尋找最佳的遷移方案，減小了這些大數(shù)據(jù)流通信對(duì)網(wǎng)絡(luò)資源的消耗。
　　其次，模塊化數(shù)據(jù)中心利用服務(wù)器之間的冗余路徑來擴(kuò)展網(wǎng)絡(luò)帶寬，可以在文件傳輸和數(shù)據(jù)分發(fā)的應(yīng)用時(shí)表現(xiàn)出高吞吐量。然而，云計(jì)算和社交網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用容易產(chǎn)生長度不均勻和時(shí)間突發(fā)的數(shù)據(jù)流，導(dǎo)致路徑上容易產(chǎn)生擁塞，從而影響多路徑傳輸?shù)男?。?dāng)網(wǎng)絡(luò)利用率比較高時(shí)，這些擁塞導(dǎo)致那些數(shù)據(jù)流無法找到合適的傳輸路徑。為

5、此，提出了一種適用于模塊化數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)的自適應(yīng)流調(diào)度策略，當(dāng)數(shù)據(jù)流產(chǎn)生的時(shí)候?yàn)槎鄺l備選路徑的計(jì)算通信開銷的函數(shù)，并利用概率跳轉(zhuǎn)方法為單路徑和多路徑選擇合適的傳輸路徑。算法解決了多路徑傳輸時(shí)的低效率問題，這種數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)在支持混合流的要求時(shí)的缺陷。分析和實(shí)驗(yàn)表明算法可以改進(jìn)網(wǎng)絡(luò)的性能，提高網(wǎng)絡(luò)接入用戶的數(shù)量。
　　最后，社交網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用產(chǎn)生的數(shù)據(jù)流具有很強(qiáng)的突發(fā)性特征，同時(shí)具有嚴(yán)格的實(shí)時(shí)性要求，這些特征和要求導(dǎo)致當(dāng)前數(shù)據(jù)中心流調(diào)度方法失

6、效。與傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)流分布不同，社交網(wǎng)絡(luò)的用戶之間相互傳遞消息，共享圖片和視頻，這些用戶產(chǎn)生的數(shù)據(jù)流具有不同級(jí)別的實(shí)時(shí)性要求。而服務(wù)器上的文件存儲(chǔ)和備份等應(yīng)用則產(chǎn)生需要高吞吐量但非實(shí)時(shí)性要求的數(shù)據(jù)流。當(dāng)前的數(shù)據(jù)中心流調(diào)度方法無法適應(yīng)這些復(fù)雜的流分布，容易導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)性能和用戶體驗(yàn)下降?；趦?yōu)先級(jí)的流調(diào)度策略利用流的長度和截止期限特征來定義并計(jì)算優(yōu)先級(jí)，并且基于優(yōu)先級(jí)給這些流來分配合適的傳輸速率，在滿足實(shí)時(shí)流的最小傳輸速率同時(shí)，最大限