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数据中心作为各种应用业务的提供商,随着商业需求的日渐增长已发展成为新信息产业的支柱,已被学术界和产业界密切关注和研究。随着业务量爆发式增长。在网络资源不能保证过量供给的情况下,数据中心网络中资源共享的特性也带来了资源竞争的问题,因此数据中心网络中的网络资源管理对于优化性能十分重要。近年来数据中心的结构、功能、规模等急剧变化,传统的资源分配方式早已不能完全适应当前的数据中心。1.针对传统网络中多约束路由算法没有利用以服务器为中心的数据中心(SCDC)的拓扑特性、当前SCDC中多约束路由算法并没有提供多路径、SCDC为基础的多路径选择算法只考虑跳数等问题,这些问题导致了不能高效利用路径资源和提供高质量路径。本文将多约束多路径问题和多约束最优路径问题引入SCDC结构中,利用多约束路由中的跳数、时延、带宽、链路可靠性等参数,设计了具有权值向量的邻居矩阵,并建立了SCDC中的多约束路由算法模型用来评估路径质量,在此之上设计并提出了一种多约束路由路径资源管理算法,并使用记忆模拟退火使算法收敛和保存搜索过程最优解。最后通过实验证明了算法对TS_MCOP的平均路径代价降低了12%和在多路径传输上对MPTCP的时延也减少17%。2.通过研究数据中心中的流量分布,对于数据中心中因为大象流负载分布不合理产生的拥塞而导致的网络资源利用率低和负载不均衡的问题,传统路由算法并没有针对性的解决大象流碰撞问题。本文建立了FatTree的遗忘路由模型和单流调度优化算法,在其基础上提出了基于非等概率的大象流碰撞回避流量调度算法。在分析了路径选择概率分布对回避碰撞概率的影响之后,利用FatTree是CLOS结构的特征,从而采用非等概率方式来选择无阻塞路径作为大象流的主路径,并以低概率选择备用路径来利用DCN多路径特性来均衡流量。该算法无需网络数据的集中收集更适合分布式结构。最后通过实验证明了算法降低大象流碰撞概率的有效性和相对于ORM平均降低了最大链路负载10%左右。