數據中心網絡流調度優(yōu)化研究.pdf

1、近年來，云計算、大數據、社交網絡等應用已經改變人們的生活方式，成為互聯網時代的標志。這些應用的共同特點是需要數據中心的支持，研究高效率、低成本的數據中心成為學術界和工業(yè)界共同關注的話題。數據中心要處理大量的用戶請求，同時要處理內部服務器之間的數據交換。這些復雜的工作模式在數據中心內部服務器之間產生了大量分布不均和傳輸要求不同的數據流，使得網絡內部容易產生局部的擁塞，降低了網絡性能和用戶體驗效果。如何保證網絡流均勻地分布到數據中心網絡鏈路

2、上，并且保證這些網絡流在服務器之間無阻塞地傳輸成為保證應用性能的關鍵。本文的工作針對數據中心網絡流調度展開研究，在當前網絡拓撲結構的基礎上盡可能地提高網絡的可用性，并且支持用戶的良好接入等。本文工作主要圍繞三個方面展開：
　　首先，在云計算系統(tǒng)中，通過在服務器上部署虛擬機為用戶提供各種服務，這些虛擬機之間的數據通信成為數據中心網絡內部通信的主要組成部分。已有的研究技術將相互之間通信量大的虛擬機盡可能地部署在相鄰的位置，或者通過動態(tài)

3、遷移來減小這些虛擬機之間的數據流傳輸消耗的網絡資源。然而，隨著各種云計算的應用的普及和虛擬機之間的交互性，虛擬機之間的產生數據流變得不規(guī)則和無法預測，相互之間通信量較大的虛擬機是無法事先預知的。如何避免這些虛擬機通信引起的帶寬浪費，成為提高網絡性能的重要途徑。因此，設計了改進的計數布隆濾波器來檢測虛擬機之間的數據通信量，可以在線實時感知虛擬機之間的大數據流。然后定義虛擬機遷移的通信開銷函數，為合理的虛擬機遷移方案提供理論基礎。基于虛擬機

4、遷移的流調度算法利用虛擬機之間存在的通信量來判定虛擬機遷移的通信開銷，從而尋找最佳的遷移方案，減小了這些大數據流通信對網絡資源的消耗。
　　其次，模塊化數據中心利用服務器之間的冗余路徑來擴展網絡帶寬，可以在文件傳輸和數據分發(fā)的應用時表現出高吞吐量。然而，云計算和社交網絡的應用容易產生長度不均勻和時間突發(fā)的數據流，導致路徑上容易產生擁塞，從而影響多路徑傳輸的效率。當網絡利用率比較高時，這些擁塞導致那些數據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據中心網絡的自適應流調度策略，當數據流產生的時候為多條備選路徑的計算通信開銷的函數，并利用概率跳轉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的低效率問題，這種數據中心網絡在支持混合流的要求時的缺陷。分析和實驗表明算法可以改進網絡的性能，提高網絡接入用戶的數量。
　　最后，社交網絡應用產生的數據流具有很強的突發(fā)性特征，同時具有嚴格的實時性要求，這些特征和要求導致當前數據中心流調度方法失

6、效。與傳統(tǒng)的數據中心網絡數據流分布不同，社交網絡的用戶之間相互傳遞消息，共享圖片和視頻，這些用戶產生的數據流具有不同級別的實時性要求。而服務器上的文件存儲和備份等應用則產生需要高吞吐量但非實時性要求的數據流。當前的數據中心流調度方法無法適應這些復雜的流分布，容易導致網絡性能和用戶體驗下降。基于優(yōu)先級的流調度策略利用流的長度和截止期限特征來定義并計算優(yōu)先級，并且基于優(yōu)先級給這些流來分配合適的傳輸速率，在滿足實時流的最小傳輸速率同時，最大限